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Questo studio introduce un metodo di quantificazione 3D unico per la distribuzione della frazione di grasso epatico (LFF) utilizzando la risonanza magnetica Dixon (Dixon MRI). Le mappe LFF, derivate da immagini in fase e in fase acquosa, sono integrate con contorni epatici 3D per differenziare i modelli LFF tra fegati normali e steatosici, consentendo una valutazione precisa del contenuto di grasso epatico.
Questo studio presenta una metodologia di quantificazione 3D per la distribuzione della frazione di grasso epatico (LFF) attraverso l'utilizzo dell'analisi delle immagini di Dixon MRI. L'obiettivo principale è quello di offrire un mezzo altamente accurato e non invasivo per valutare il contenuto di grasso epatico. Il processo prevede l'acquisizione di immagini in fase e in fase acquosa da una sequenza di Dixon. Le mappe LFF vengono quindi meticolosamente calcolate voxel per voxel dividendo le immagini della fase lipidica per le immagini in fase. Contemporaneamente, i contorni epatici 3D vengono estratti dalle immagini in fase. Questi componenti cruciali sono perfettamente integrati per costruire un modello di distribuzione 3D-LFF completo. Questa tecnica non si limita ai fegati sani, ma si estende a quelli afflitti da steatosi epatica. I risultati ottenuti dimostrano la notevole efficacia di questo approccio sia nella visualizzazione che nella quantificazione del contenuto di grasso epatico. Discerne distintamente i modelli che differenziano tra fegato normale e steatosico. Sfruttando la risonanza magnetica di Dixon per estrarre la struttura 3D del fegato, questo metodo offre valutazioni precise dell'LFF che coprono l'intero organo, mantenendo così una grande promessa per la diagnosi di steatosi epatica con notevole efficacia.
La steatosi epatica non alcolica (NAFLD) comprende uno spettro di condizioni patologiche, che vanno dall'accumulo anomalo di trigliceridi nelle cellule epatiche (steatosi epatica) allo sviluppo di infiammazione e danni alle cellule epatiche, noti come steatoepatite non alcolica (NASH). In alcuni casi, la NAFLD può progredire verso stadi più gravi, tra cui fibrosi, cirrosi, malattia epatica allo stadio terminale o persino carcinoma epatocellulare (HCC)1. I dati pubblicati dall'Organizzazione Mondiale della Sanità e dal Global Burden of Disease suggeriscono che circa 1.235,7 milioni di persone in tutto il mondo sono affette da NAFLD in tutte le fasce d'età2. La NAFLD è attualmente una delle cause più importanti di malattie legate al fegato a livello globale e si prevede che diventerà la principale causa di malattia epatica allo stadio terminale nei prossimi decenni3.
La valutazione accurata dell'estensione della steatosi epatica riveste un'importanza sostanziale per una diagnosi precisa, una selezione appropriata del trattamento e un efficace monitoraggio della progressione della malattia. Il gold standard per valutare il contenuto di grasso epatico continua ad essere la biopsia epatica. Tuttavia, a causa della sua natura invasiva, del potenziale di dolore, sanguinamento e altre complicanze postoperatorie, non è un'opzione pratica per frequenti esami di follow-up 4,5,6. Di conseguenza, c'è un urgente bisogno di tecniche di imaging non invasive in grado di quantificare in modo affidabile la deposizione di grasso epatico. La risonanza magnetica per immagini (MRI) è promettente in questo settore grazie alla sua assenza di radiazioni ionizzanti e alla sua capacità di rilevare in modo sensibile il contenuto di grassi attraverso effetti di spostamento chimico 7,8.
Studi recenti hanno delineato tecniche di risonanza magnetica per quantificare il grasso epatico, basate su metodi di eco del gradiente di spostamento chimico come l'imagingDixon 9,10. Tuttavia, la maggior parte di queste tecniche si basa sull'analisi delle regioni bidimensionali di interesse. La valutazione completa della distribuzione tridimensionale della frazione grassa epatica (LFF) è rimasta limitata. Nel presente studio, viene introdotto un approccio unico di quantificazione 3D LFF, che combina la risonanza magnetica di Dixon con l'imaging strutturale del fegato. Il modello LFF 3D risultante consente una visualizzazione e una misurazione precise della distribuzione del contenuto di grasso nell'intero volume del fegato. Questa tecnica dimostra una sostanziale utilità clinica per la diagnosi accurata della steatosi epatica.
Lo studio è stato approvato e il paziente è stato reclutato dal Dipartimento di Malattie Infettive dell'Ospedale Dongzhimen, Università di Medicina Cinese di Pechino, a Pechino, in Cina. Il paziente è stato sottoposto a una risonanza magnetica addominale di routine dopo aver fornito il consenso informato. In questa indagine, viene impiegato un approccio di modellazione della distribuzione 3D per ricostruire la frazione di grasso epatico (LFF) in un paziente standard con steatosi epatica diagnosticata dal punto di vista medico. Inoltre, lo studio fornisce una valutazione quantitativa confrontando il fegato del paziente con un fegato sano. Gli strumenti software utilizzati in questa ricerca sono elencati nella Tabella dei Materiali.
1. Preparazione e raccolta dei dati
NOTA: La varianza dei parametri rimane inalterata dall'approccio di ricerca. In questa indagine, sono stati ottenuti dati DICOM autentici dall'imaging clinico. I dati sono stati acquisiti utilizzando un apparato di risonanza magnetica con un'intensità di campo di 1,5 Tesla. Il set di dati comprende quattro fasi distinte derivate dalla sequenza di Dixon, in particolare In-phase, Out-of-phase, Water e Fat.
2. Estrazione della regione 3D del fegato
NOTA: Per calcolare la frazione di grasso epatico (LFF), ogni voxel all'interno della regione epatica 3D funge da vettore spaziale, con il suo valore di frazione grassa ottenuto dai dati MRI-Dixon. Prima di calcolare l'LFF, è fondamentale estrarre la regione epatica 3D. Sebbene i metodi di deep learning possano raggiungere questo obiettivo in modo più efficiente, l'attenzione qui è rivolta all'utilizzo di strumenti software maturi come MIMICS per l'estrazione della regione epatica.
3. Generazione della mappa della frazione grassa (FF-Map)
NOTA: La mappa della frazione grassa (FF-Map) ha un intervallo di valori compreso tra 0 e 1. In questo studio, la FF di ciascun voxel viene calcolata dividendo il valore del voxel di In-phase meno solo acqua per quello di In-phase utilizzando la risonanza magnetica di Dixon.
4. 3D volume della distribuzione della frazione grassa epatica
NOTA: La Figura 4 mostra la mappa LFF calcolata in base alle immagini della risonanza magnetica di Dixon della parte superiore dell'addome. In combinazione con la regione epatica 3D nella Figura 3, il volume 3D-LFF dell'intero fegato può essere calcolato separatamente.
Analisi quantitativa 5. 3D-LFF
NOTA: Voxel epatici normali: LFF < 5%; Voxel di fegato grasso lieve: 5%-10%; Voxel di fegato grasso moderato: 10%-20%; Voxel di fegato grasso grave: LFF ≥ 20%11,12,13,14,15. Un obiettivo quantitativo chiave di questo studio è determinare la proporzione di voxel in diversi stadi LFF nel fegato del paziente. La Figura 6 mostra la distribuzione spaziale irregolare della frazione di grasso epatico nel paziente. La mancanza di sintomi clinici distinti è principalmente attribuita a una percentuale sostanziale di tessuto epatico normale. Pertanto, è indispensabile quantificare con precisione le differenze tra pazienti e individui sani. Questo rappresenta un concetto quantitativo vitale in questo caso.
Questa indagine utilizza set di dati reali dei pazienti acquisiti utilizzando uno scanner MRI disponibile in commercio per convalidare la metodologia di quantificazione della frazione di grasso epatico 3D (Figura 1). Il protocollo di risonanza magnetica includeva l'imaging a quattro fasi 9,10 di Dixon: in fase, fuori fase, solo acqua e solo grasso (Figura 2). La frazione grassa (FF) di ciascun voxel vien...
Questa ricerca presenta un'innovativa tecnica di quantificazione 3D per l'analisi della distribuzione della frazione di grasso epatico (LFF) utilizzando Dixon MRI 9,10. Integrando le mappe LFF, generate da immagini in fase e in fase acquosa, con i contorni epatici 3D, questo metodo distingue tra i modelli LFF nel fegato normale e in quello steatosico6. Di conseguenza, facilita una valutazione precisa del contenuto di grasso epatico.
Lo strumento software per la quantificazione della steatosi epatica, elencato nella tabella dei materiali di questo studio come HepaticSteatosis V1.0, è un prodotto di Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. I diritti di proprietà intellettuale di questo strumento software appartengono all'azienda.
Questa pubblicazione ha ricevuto il sostegno del quinto programma nazionale per l'identificazione di talenti clinici eccezionali nella medicina tradizionale cinese, organizzato dall'Amministrazione Nazionale della Medicina Tradizionale Cinese. Il collegamento ufficiale alla rete è'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
Tools for 3D_LFF | Intelligent Entropy | HepaticSteatosis V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
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