מודל דיגיטלי תלת מימדי לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד המבוסס על אלסטוגרפיה בתהודה מגנטית

Summary

מטרת מחקר זה הייתה לפתח מודל דיגיטלי תלת ממדי חדשני לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד, הכולל את הנוקשות של כל ווקסל בכבד של המטופל ובכך יכול לשמש לחישוב יחס הפיזור של הכבד של המטופל בשלבי פיברוזיס שונים.

Abstract

פיברוזיס בכבד הוא שלב מוקדם של שחמת הכבד, ואין שיטות לא פולשניות ונוחות יותר לאיתור והערכה של המחלה. למרות ההתקדמות הטובה שהושגה עם מפת קשיחות הכבד (LSM) המבוססת על אלסטוגרפיה של תהודה מגנטית (MRE), עדיין יש כמה מגבלות שיש להתגבר עליהן, כולל קביעת מיקוד ידנית, בחירה ידנית של אזורי עניין (ROIs), ונתוני LSM לא רציפים ללא מידע מבני, מה שלא מאפשר להעריך את הכבד בכללותו. במחקר זה, אנו מציעים מודל דיגיטלי תלת ממדי (3D) חדשני לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד המבוסס על MRE.

MRE היא טכניקת הדמיה לא פולשנית המשתמשת בדימות תהודה מגנטית (MRI) כדי למדוד את נוקשות הכבד באתר הסריקה באמצעות אינטראקציה בין אדם למחשב. מחקרים הצביעו על קשר חיובי מובהק בין LSM המתקבל באמצעות MRE לבין מידת הפיברוזיס בכבד. עם זאת, למטרות קליניות, יש צורך בכימות מקיף ומדויק של מידת הפיברוזיס בכבד. כדי להתמודד עם זה, הרעיון של התפלגות נוקשות הכבד (LSD) הוצע במחקר זה, אשר מתייחס נפח נוקשות 3D של כל ווקסל כבד המתקבל על ידי יישור של תמונות רקמת כבד 3D אינדיקטורים MRE. זה מספק כלי קליני יעיל יותר לאבחון וטיפול בפיברוזיס בכבד.

Introduction

פיברוזיס בכבד מתייחס להיווצרות של רקמת צלקת עודפת בכבד, בדרך כלל כתוצאה מנזק לכבד או מחלה 1,2,3,4. לעתים קרובות היא מתעוררת כתוצאה מפגיעה כרונית בכבד והיא קשורה בדרך כלל למחלות כבד, כגון דלקת כבד נגיפית כרונית, מחלת כבד שומני שאינה אלכוהולית ומחלת כבד אלכוהולית. אם לא מטופלים, פיברוזיס בכבד יכול להתקדם לשחמת הכבד, מצב מסכן חיים פוטנציאלי הקשור לתחלואה ותמותה משמעותיות.

מחקר פעיל בתחום זה נועד להבהיר את המנגנונים התאיים והמולקולריים העומדים בבסיס הפתוגנזה של פיברוזיס בכבד, כמו גם לפתח אסטרטגיות אבחון וטיפול חדשניות לשיפור תוצאות המטופלים. מטרה נוספת היא גילוי לא פולשני של שלב הפיברוזיס בכבד, שהוא היבט קריטי שנמצא בקורלציה ישירה עם אבחון המחלה, בחירת הטיפול והערכת הפרוגנוזה. למרות החשיבות של אבחון מדויק וניטור של פיברוזיס בכבד, שיטות אבחון מסורתיות, כגון ביופסיה של הכבד, הן פולשניות וקשורות לסיכונים משמעותיים. לעומת זאת, אלסטוגרפיה^בתהודה מגנטית ^5,6 (MRE) היא טכניקת הדמיה לא פולשנית מבטיחה שהוכיחה פוטנציאל באבחון וניטור של פיברוזיס בכבד על ידי כימות נוקשות הכבד.

בשנים האחרונות נערך מחקר משמעותי שהתמקד בהערכת הדיוק והאמינות של MRE באבחון פיברוזיס בכבד, כמו גם יתרונותיו הפוטנציאליים על פני שיטות אבחון מסורתיות. מדד קשיחות הכבד של MRE קיבל אישור על ידי מנהל המזון והתרופות האמריקני (FDA) לאבחון קליני, וניתוח השוואתי נרחב עם תוצאות פתולוגיות נערך בפרקטיקה הקלינית. התוצאות הראו כי מפות הנוקשות שנוצרו על ידי MRE מציגות מתאם חיובי חזק עם שלבים שונים של פיברוזיס^בכבד 7,8,9,10,11,12. עם זאת, עד כה, העבודה של הערכה מדויקת ומעקב אחר התקדמות פיברוזיס בכבד בחולים באמצעות ניתוח כמותי של התפלגות נוקשות הכבד (LSD) על ידי התאמת תמונות מבנה הכבד עם MRE לא התקדמה הרבה.

במחקר זה, טכניקת ניתוח קבוצת הדמיה רפואית^13,14,15 מוצגת כדי להשיג יישור מדויק של תמונות מבנה הכבד עם מפת הנוקשות שנוצרה על ידי MRE במרחב תלת ממדי^, המאפשר חישוב של ערכי נוקשות הכבד עבור כל ווקסל של הכבד כולו. בהתבסס על המודל התלת-ממדי הדיגיטלי של LSD, ניתן לחשב ולהעריך את ההתפלגות המדויקת של היערכות פיברוזיס בכבד ספציפית למטופל. זה מניח בסיס מוצק לאבחון כמותי מדויק של פיברוזיס כבד בשלב מוקדם.

Protocol

מחקר זה השתמש במידול תלת-ממדי דיגיטלי של אל-אס-די כדי לשחזר את הכבד של מטופל טיפוסי עם פיברוזיס בכבד שאושר קלינית. המטופל גויס ממוסד ידוע לטיפול במחלות כבד, "You An Hospital" בבייג'ינג, סין, ועבר הדמיית תהודה מגנטית שגרתית בבטן העליונה (MRI) והדמיית MRE לאחר מתן הסכמה. המטופל נבחר כמקרה בוחן לשיטת מחקר זו בשל אישור היערכות פיברוזיס בכבד באמצעות בדיקה פתולוגית והיעדר תסמינים קליניים ברורים, המדגישים את הישימות והערך הקליני של מחקר זה באבחון חולי פיברוזיס בכבד בשלב מוקדם. מאמר זה מספק גם השוואה כמותית בין הכבד של חולה זה לבין כבד בריא. כלי התוכנה המשמשים במחקר זה מפורטים בטבלת החומרים.

1. איסוף נתונים והכנתם

הערה: הפרש הפרמטרים אינו רגיש לשיטת המחקר.

1. אסטרטגיות סריקת MRI
   הערה: מחקר זה השתמש בנתוני DICOM אמיתיים שהתקבלו מהדמיה קלינית באמצעות מכשיר דימות תהודה מגנטית (MRI) המיוצר על ידי GE. תוכן הנתונים כולל IDEAL (פירוק איטרטיבי של מים ושומן עם אקו, אסימטריה והערכת ריבועים פחותים), הדמיית הפרדת מים-שומן והדמיית אלסטוגרפיה בתהודה מגנטית (MRE).
   1. ודא שנתוני IDEAL הם בעלי רזולוציה אופקית של 256 פיקסלים על 256 פיקסלים, עם מרווח פיקסלים של 1.5625 מ"מ ועובי פרוסה של 10 מ"מ.
      הערה: אסטרטגיית הסריקה יכולה להיות ממוטבת עוד יותר, אך המתודולוגיה המיושמת במחקר זה ישימה לדימות רפואי בדיוק גבוה יותר.
2. שנה את שם התיקיה של כל רצף.
   הערה: מכיוון שנתוני DICOM המיוצאים מהציוד אינם מספקים במפורש שמות רצפים, בשלב העיבוד המוקדם, יש צורך להוסיף שמות מפורשים לכל רצף כדי להקל על הניתוח והעיבוד הבאים.
   1. העתק את כל נתוני DICOM לספריית עבודה מותאמת אישית.
   2. נווטו אל הספרייה המכילה את הנתונים בספריית העבודה של MATLAB.
   3. הפעל את הפונקציה Description_Name כדי להוסיף שמות תיאוריים לתיקיות עבור כל רצף.
   4. ראו איור 1 להשוואה לפני ואחרי שינוי השם. הוסף שם תיאור לכל תיקיית רצף תמונות כדי להקל על זיהוי רצפי התמונות הדרושים למטרות אנליטיות שונות.
3. בדוק במהירות תמונות של IDEAL.
   1. שנה את הספרייה של תיקיות השלבים השונים, כולל השלבים בפאזה, מחוץ לפאזה, מים ושמן, שאוחסנו בתיקיות נפרדות להדמיה באמצעות IDEAL.
   2. הפעל את הפונקציה Slice_View כדי להציג את רצפי ההשפעה עבור כל שלב.
   3. ראו איור 2 לתמונה של ממשק המשתמש הגרפי האינטראקטיבי (GUI) עבור רצף MRI-IDEAL. השתמש בפס הגלילה בתחתית ממשק המשתמש הגרפי כדי לדפדף במהירות בין הרצפים השונים.
   4. השתמש ברצף MRI-IDEAL out-phase כסוג של רצף MRI כדי לספק תיאורים ברורים יותר של גבולות רקמת הכבד.
      הערה: בפעולות הבאות, ההתמקדות תהיה בשימוש ברצף החוץ פאזי של IDEAL כדי לתחום את האזור התלת-ממדי של הכבד.

2. חלץ את האזור התלת-ממדי של הכבד

הערה: הווקסלים הבודדים באזור התלת-ממדי של הכבד משמשים כנשאים מרחביים של אל-אס-די, כאשר ערך הנוקשות של כל ווקסל נגזר מ-MRE. חילוץ האזור התלת-ממדי של רקמת הכבד הוא צעד הכרחי לפני האיחוי. בעוד שניתן להשתמש בלמידה עמוקה כדי לבצע משימה זו בצורה יעילה יותר, היא אינה המוקד של מחקר זה. לכן, כלי תוכנה בוגרים (למשל, MIMICS) עדיין משמשים כאן כדי לחלץ את האזור התלת-ממדי של רקמת הכבד.

1. כדי להפעיל את תוכנת MIMICS, בחר New Project ובתיבת הדו-שיח הבאה, נווט אל התיקיה המכילה את התמונות מחוץ לשלב IDEAL. המשך על ידי לחיצה על הבא | להמיר כפתור , ובכך להשיג כניסה למצב עריכת הרצף.
2. כדי ליצור מסיכה ריקה, לחץ על הלחצן חדש בתיבת הדו-שיח MASK הממוקמת בצד ימין ובחר את הסף המרבי.
3. לתיחום אזור הכבד בכל התצוגות האופקיות, השתמשו בכלי עריכת מסיכות הממוקם מתחת לתווית Segment .
4. כדי ליצור את החלק המרחבי התלת-ממדי של הכבד, בחר את מסיכת הכבד שסומנה ולחץ על הלחצן חשב חלק ממסיכה . האזור התלת-ממדי המופק של הכבד מוצג באיור 3.
5. לחץ על קובץ | ייצוא | בחר בפקודה Dicom . בתיבת הדו-שיח המוקפצת, בחרו במסיכת הכבד, קבעו את נתיב הקובץ ואת שמות הקבצים ולחצו על הלחצן OK להשלמת הייצוא של האזור התלת-ממדי של הכבד לקובצי DICOM שצוינו.

3. רצף מפת נוקשות הכבד

הערה: טווח קשיחות MRE בחולים עם פיברוזיס מוקדם הוא בדרך כלל מתחת ל- 8 kpa. כדי להציג זאת, יש לבחור את תמונת הרצף שכותרתה 'SE27_ST8K_(Pa)'.

1. שנה את הספרייה לתיקייה של 'SE27_ST8K_(Pa)', המכילה את רצף מפת נוקשות הכבד.
2. כדי לדפדף בכל מפת קשיחות, הפעילו את פונקציית MRE_show בסביבת העבודה של Matlab, כשהארגומנט של הפונקציה הוא שם הקובץ הממוקם בנתיב שצוין.
3. מפת קשיחות הכבד המוצגת באיור 4 היא תמונת RGB בצבע אמיתי, עם מבנה נתונים של 512 פיקסלים על 512 פיקסלים על 3 מטריצה, כאשר לכל נקודת פיקסל יש שלושה ערכים המייצגים את שלושת צבעי היסוד, RBG. התבוננו בסרגל הצבע משמאל המציג את ערכי הקשיחות המתאימים של פיקסלים בצבעים שונים. חשב את הקשיחות המדויקת של כל פיקסל באמצעות המתאמים המתאימים לו.
4. המידע המשלים באיור 4 כולל נתונים כגון תיאור הרצף, מיקום הסריקה, זמן, מידע על מטופלים ופרמטרים של תמונה. השתמש בנתונים אלה, במיוחד בפרמטרים של התמונה, כדי לקבוע את הקשר המרחבי בין רצפי MRE ורצפים אידיאליים.

4.3D-נפח התפלגות נוקשות הכבד

הערה: כל ווקסל בנפח נוקשות הכבד התלת-ממדי מייצג את ערך הנוקשות של ווקסל מקביל באזור הכבד התלת-ממדי, הנגזר מערך הנוקשות של כל פיקסל באיור 4. על-ידי יישור אזור הכבד התלת-ממדי באיור 3 עם מפת הנוקשות באיור 4, ניתן לחלץ את ערך הנוקשות של כל ווקסל, וכתוצאה מכך נוצר נפח נוקשות הכבד התלת-ממדי.

1. הפעילו את פונקציית LSD_Slice עם אזור הכבד התלת-ממדי המוצג באיור 3 ומפת נוקשות הכבד באיור 4 כפרמטרי קלט כדי לקבל את התפלגות נוקשות הכבד בנפח תלת-ממדי, כפי שמוצג באיור 5.
2. צפו במפת הנוקשות של כל שכבה בכבד על-ידי גרירת פס הגלילה מתחת לממשק המשתמש הגרפי המוצג באיור 5.
   הערה: אולם בניגוד לאיור 4, רק רקמת כבד נשמרת כאן במדויק.
3. התבונן בסמלים בפינה הימנית העליונה של ממשק המשתמש הגרפי (איור 5), כגון התקרבות, התרחקות, חזרה לתצוגה הכללית וסימון הקואורדינטות של הפיקסל שנבחר.
   הערה: סרגל הצבעים המוגדר כברירת מחדל הוא מפת הצבעים של "jet", כלומר הערכים המתאימים (Unit kpa) מכחול לאדום הם נמוכים לגבוהים.
4. בצעו את פונקציית LSD_Volume עם אותו קלט כמו LSD_Slice כדי לקבל את ההתפלגות המרחבית של LSD בכבד התלת-ממדי, כפי שמוצג באיור 6. צפו בעוצמת הקול התלת-ממדית של אל-אס-די מכל נקודת מבט על-ידי לחיצה ממושכת על לחצן העכבר השמאלי וגרירת המסך (איור 6).

5. ניתוח כמותי של LSD

הערה: מוקד ניתוח כמותי חשוב של מחקר זה הוא לספק את היחס בין שלבים שונים של ווקסלים LSD בכבד של המטופל. איור 6 מראה שהתפלגות פיברוזיס בכבד בחולים אינה אחידה במקומות מרחביים שונים. הסיבה לכך שהתסמינים הקליניים עדיין אינם ברורים היא בעיקר בגלל שחלק ניכר מרקמת הכבד נמצא בשלב תקין. לכן, יש צורך לכמת במדויק את ההבדל בין חולים לאנשים בריאים. זוהי תפיסה כמותית חשובה של מחקר זה.

1. קבע את הטווחים המספריים של ערכי הנוקשות עבור שלבים שונים של פיברוזיס בכבד, כפי שמוצג באיור 7.
2. חשב את ההתפלגות של כל ווקסלי הכבד של המטופל בשלבי פיברוזיס שונים (איור 8) על-ידי הפעלת הפונקציה Hepatic_Fibrosis עם פרמטר הקלט של נפח התלת-ממד של LSD שמוצג באיור 6.
3. השתמשו באותם צעדים כדי לחשב ולהשוות את התוצאות של כבד בריא לחלוטין עם חולה פיברוזיס טיפוסי בכבד שתואר לעיל (איור 9).

תוצאות

על ידי ניצול המידע בשדה Description_Name של קובצי DICOM, ניתן לשנות את שם תיקיית ה- MRI המקורית כדי להקל על לוקליזציה מהירה של רצף ההדמיה הנדרש במהלך תהליך הניתוח בקבוצת ההדמיה. רצף ה- MRI-IDEAL מחוץ לשלב הוא סוג של רצף MRI המשמש למתן תיאורים ברורים יותר של גבולות רקמת הכבד. הסיבה לכך היא שרצף מחוץ לפ...

Discussion

בפרקטיקה הקלינית, זה מאתגר לכמת ולעקוב במדויק אחר מצבם של חולי פיברוזיס בכבד בשלב מוקדם. ההשוואה המוצגת באיור 9 משקפת במלואה את מידת הפיברוזיס בכבד אצל המטופל בהשוואה לכבד בריא; כמובן, נתון זה יכול להיות גם השוואה בין שתי תקופות שונות עבור המטופל, המשמש להערכת יעילות הטיפול...

Materials

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