Un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en la elastografía por resonancia magnética

Resumen

El objetivo de este estudio fue desarrollar un nuevo modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática, que incluya la rigidez de cada vóxel en el hígado del paciente y, por lo tanto, pueda utilizarse para calcular la relación de distribución del hígado del paciente en diferentes etapas de fibrosis.

Resumen

La fibrosis hepática es una etapa temprana de la cirrosis hepática, y no existen mejores métodos no invasivos y convenientes para la detección y evaluación de la enfermedad. A pesar de los buenos avances logrados con el mapa de rigidez hepática (LSM) basado en la elastografía por resonancia magnética (ERM), todavía hay algunas limitaciones que deben superarse, incluida la determinación manual del enfoque, la selección manual de regiones de interés (ROI) y los datos discontinuos de LSM sin información estructural, lo que hace imposible evaluar el hígado en su conjunto. En este estudio, proponemos un novedoso modelo digital tridimensional (3D) para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en ERM.

La resonancia magnética es una técnica de imagen no invasiva que emplea imágenes por resonancia magnética (IRM) para medir la rigidez hepática en el sitio de exploración a través de la interacción humano-computadora. Los estudios han indicado una correlación positiva significativa entre la LSM obtenida a través de la RM y el grado de fibrosis hepática. Sin embargo, para fines clínicos, es necesaria una cuantificación completa y precisa del grado de fibrosis hepática. Para abordar esto, en este estudio se propuso el concepto de Distribución de la Rigidez Hepática (LSD), que se refiere al volumen de rigidez 3D de cada vóxel hepático obtenido mediante la alineación de imágenes de tejido hepático 3D e indicadores de RM. Esto proporciona una herramienta clínica más eficaz para el diagnóstico y tratamiento de la fibrosis hepática.

Introducción

La fibrosis hepática se refiere a la formación excesiva de tejido cicatricial en el hígado, generalmente como resultado de daño o enfermedad hepática 1,2,3,4. Con frecuencia surge como consecuencia de una lesión hepática crónica y se asocia comúnmente con enfermedades hepáticas, como la hepatitis viral crónica, la enfermedad del hígado graso no alcohólico y la enfermedad hepática alcohólica. Si no se trata, la fibrosis hepática puede progresar a cirrosis, una afección potencialmente mortal asociada con una morbilidad y mortalidad significati....

Protocolo

Este estudio utilizó modelos digitales de LSD en 3D para reconstruir el hígado de un paciente típico con fibrosis hepática clínicamente confirmada. El paciente fue reclutado de una conocida institución de tratamiento de enfermedades hepáticas, "You An Hospital" en Beijing, China, y se sometió a imágenes de resonancia magnética (RM) y resonancias magnéticas de rutina en la parte superior del abdomen después de dar su consentimiento. El paciente fue elegido como caso de estudio para este método de investigación debido a la confirmación de la estadificación de la fibrosis hepática a través del examen anatomopatológico y la ausencia de síntomas clínicos evidentes, lo que ....

Discusión

En la práctica clínica, es difícil cuantificar y rastrear con precisión la condición de los pacientes con fibrosis hepática en etapa temprana. La comparación mostrada en la Figura 9 refleja plenamente el grado de fibrosis hepática en el paciente en comparación con un hígado sano; Por supuesto, esta cifra también puede ser una comparación entre dos períodos diferentes para el paciente, que se utiliza para evaluar la eficacia del tratamiento. Este método de cuantificación precis.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
MATLAB	MathWorks	2022B	Computing and visualization
Mimics	Materialise	Mimics Research V20	Model format transformation
Tools for 3D_LSD	Intelligent Entropy	HepaticFibrosis V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion