この出版物は、国家中医薬管理局が主催する第5回全国漢方薬臨床優秀人材研究プログラムの支援を受けました。公式ネットワークリンクは「http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.'

この研究では、3DデジタルLSDモデリングを利用して、臨床的に肝線維症が確認された典型的な患者の肝臓を再建しました。患者は、中国・北京の有名な肝疾患治療機関「You An Hospital」から募集され、同意を得た上で定期的な上腹部磁気共鳴画像法(MRI)とMRE画像検査を受けました。病理学的検査により肝線維症の病期分類が確認され、明らかな臨床症状がないことから、本研究の症例研究が早期肝線維症患者の診断に適用可能であり、臨床的価値が高いことから、本研究法を症例研究対象として選択した。この論文では、この患者の肝臓と健康な肝臓の定量的比較も行っています。この研究で使用したソフトウェアツールは、 材料表に記載されています。
1. データ収集と準備
注:パラメータの違いは、研究方法の影響を受けません。
<ol><li>MRIスキャン戦略 注:この研究では、GE製の磁気共鳴画像法(MRI)デバイスを使用した臨床画像から得られた実際のDICOMデータを使用しました。データの内容には、IDEAL(反復的分解による水と脂肪のエコー非対称性と最小二乗推定)、水脂肪分離イメージング、および磁気共鳴エラストグラフィ(MRE)イメージングが含まれます。<ol><li>IDEALデータの水平解像度が256ピクセル×256ピクセル、ピクセル間隔1.5625mm、スライスの厚さが10mmであることを確認します。 注:スキャン戦略はさらに最適化できますが、この研究で採用された方法論は、より高精度の医用画像に適用できます。</li>
	</ol></li>
	<li>すべてのシーケンスのフォルダーの名前を変更します。 注:装置からエクスポートされたDICOMデータは配列名を明示的に提供しないため、前処理段階では、後の分析と処理を容易にするために、各配列に明示的な名前を追加する必要があります。<ol><li>すべてのDICOMデータをカスタマイズされた作業ディレクトリにコピーします。</li>
		<li>MATLAB の作業ディレクトリ内のデータを含むディレクトリに移動します。</li>
		<li>Description_Name 関数を実行して、各シーケンスのフォルダーにわかりやすい名前を追加します。</li>
		<li>名前変更前と変更後の比較については、 図 1 を参照してください。各画像シーケンスフォルダーに説明名を追加して、さまざまな分析目的に必要な画像シーケンスの識別を容易にします。</li>
	</ol></li>
	<li>IDEALの画像をすばやく確認します。<ol><li>IDEALを使用してイメージングするために別々のフォルダに保存されていた、同相相、外相相、水相、脂肪相など、さまざまな相のフォルダのディレクトリを変更します。</li>
		<li>関数 Slice_View を実行して、各フェーズの衝撃シーケンスを表示します。</li>
		<li>MRI-IDEALシーケンスのインタラクティブ・グラフィック・ユーザー・インターフェース(GUI)の画像については、 図2 を参照してください。GUIの下部にあるスクロールバーを使用して、さまざまなシーケンスをすばやく参照できます。</li>
		<li>MRI-IDEAL のアウトフェーズ シーケンスは、肝組織の境界をより明確に記述するためのMRIシーケンスのタイプとして使用します。 注:以下の操作では、IDEALのアウトフェーズシーケンスを使用して肝臓の3D領域を描写することに焦点を当てます。</li>
	</ol></li>
</ol>2.肝臓の3D領域を抽出します
注:肝臓の3D領域にある個々のボクセルはLSDの空間キャリアとして機能し、各ボクセルの剛性値はMREから導き出されます。肝組織の3D領域を抽出することは、融合前に必要なステップです。深層学習は、このタスクをより効率的に達成するために使用できますが、この研究の焦点ではありません。したがって、成熟したソフトウェアツール(MIMICSなど)は、肝臓組織の3D領域を抽出するためにここでも使用されています。
<ol><li>MIMICSソフトウェアを起動するには、[ 新しいプロジェクト ]を選択し、次のダイアログボックスで、IDEALの位相外像を含むフォルダに移動します。 NEXT | Convert ボタンをクリックして続行し、シーケンス編集状態に入ります。</li>
	<li>空のマスクを作成するには、右側にある [マスク] ダイアログ ボックスの [新規] ボタンをクリックし、最大しきい値を選択します。</li>
	<li>すべての水平ビューで肝臓の領域を区切るには、[セグメント] ラベルの下にある [マスクの編集 ] ツールを使用します。</li>
	<li>肝臓の3D空間部分を生成するには、描写された肝臓マスクを選択し、[ マスクからパーツを計算 ]ボタンをクリックします。抽出された肝臓の3D領域を 図3に示します。</li>
	<li>[ファイル] |エクスポート |Dicomコマンドを選択します。ポップアップダイアログボックスで、肝臓マスクを選択し、ファイルパスとファイル名を設定し、 OK ボタンをクリックして、肝臓の3D領域の指定したDICOMファイルへのエクスポートを完了します。</li>
</ol>3. 肝臓の硬さマップシーケンス
注:早期線維症患者のMRE剛性範囲は、通常8kpa未満です。これを表示するには、「SE27_ST8K_(Pa)」というラベルの付いたシーケンス画像を選択する必要があります。
<ol><li>ディレクトリを、肝臓の硬さマップシーケンスを含む「SE27_ST8K_(Pa)」のフォルダに変更します。</li>
	<li>各剛性マップを参照するには、MATLAB のワークスペースで関数 MRE_show を実行し、関数の引数は指定されたパスにあるファイル名です。</li>
	<li>図 4 に示す肝臓の硬さマップは、512 ピクセル x 512 ピクセル x 3 マトリックスのデータ構造を持つ RGB トゥルーカラー画像であり、各ピクセル ポイントには 3 つの原色 RBG を表す 3 つの値があります。左側のカラーバーには、さまざまな色のピクセルの対応する剛性値が表示されます。各ピクセルの正確な剛性を、それぞれの相関関係を使用して計算します。</li>
	<li>図4の補足情報には、配列の説明、スキャン位置、時間、患者情報、画像パラメータなどのデータが含まれています。これらのデータ、特に画像パラメータを使用して、MRE配列とIDEAL配列の間の空間的関係を確立します。</li>
</ol>4.3D-肝臓のこわばり分布の体積
注: 3D 肝臓の硬さボリュームの各ボクセルは、 図 4 の各ピクセルの硬さの値から導出された、3D 肝臓領域の対応するボクセルの硬さの値を表します。図 3 の 3D 肝臓領域を 図 4 の硬さマップに合わせることで、各ボクセルの硬さの値を抽出し、3D 肝臓の硬さボリュームを生成できます。
<ol><li>図 3 に示す 3D 肝臓領域と図 4 の肝臓硬さマップを入力パラメーターとして関数 LSD_Slice を呼び出し、図 5 に示すように、肝臓の硬さ分布の 3D-Volume を取得します。</li>
	<li>肝臓の各層の剛性マップを表示するには、 図5に示すGUIの下のスクロールバーをドラッグします。 注: ただし、図4とは異なり、ここでは肝臓組織のみが正確に保持されます。</li>
	<li>GUIの右上隅にあるアイコン(図5)で、ズームイン、ズームアウト、グローバルビューへの復帰、選択したピクセルの座標のマークなどを確認します。 注:デフォルトのカラーバーは「jet」のカラーマップで、青から赤までの対応する値(単位kpa)が低いものから高いものまであります。</li>
	<li>LSD_Sliceと同じ入力でLSD_Volume関数を実行すると、図6に示すように、3D肝臓LSDの空間分布が得られます。LSDの3Dボリュームを任意の視点から表示するには、マウスの左ボタンを押しながら画面をドラッグします(図6)。</li>
</ol>5. LSDの定量分析
注:この研究の重要な定量分析の焦点は、患者の肝臓におけるLSDボクセルのさまざまな段階の割合を提供することです。 図6 は、患者の肝線維症の分布が異なる空間位置で不均一であることを示しています。臨床症状がまだ明らかでない理由は、主に肝臓組織のかなりの割合が正常な段階にあるためです。そのため、患者さんと健常者の違いを正確に定量化する必要があります。これは、本研究の重要な定量的概念である。
<ol><li>図 7 に示すように、肝線維症のさまざまな段階の硬さ値の数値範囲を決定します。</li>
	<li>図6に示すLSDの3Dボリュームの入力パラメータを使用してHepatic_Fibrosis関数を呼び出すことにより、さまざまな線維症段階における患者の肝臓ボクセル全体の分布を計算します(図8)。</li>
	<li>同じ手順を使用して、完全に健康な肝臓の結果を計算し、上記の典型的な肝線維症患者と比較します(図9)。</li>
</ol>

肝臓のこわばり分布の定量解析

<ol>
	<li>Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fibrosis:+from+mechanisms+to+medicines.">Fibrosis: from mechanisms to medicines.</a> Nature. 587 (7835), 555-566 (2020).</li><li>Parola, M., Pinzani, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Liver+fibrosis:+Pathophysiology,+pathogenetic+targets+and+clinical+issues.">Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues.</a> Molecular Aspects of Medicine. 65, 37-55 (2019).</li><li>Ramachandran, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Resolving+the+fibrotic+niche+of+human+liver+cirrhosis+at+single-cell+level.">Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level.</a> Nature. 575 (7783), 512-518 (2019).</li><li>Stefan, N., H&#228;ring, H. -. U., Cusi, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-alcoholic+fatty+liver+disease:+causes,+diagnosis,+cardiometabolic+consequences,+and+treatment+strategies.">Non-alcoholic fatty liver disease: causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies.</a> The Lancet. Diabetes &amp; Endocrinology. 7 (4), 313-324 (2019).</li><li>Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Noninvasive+assessment+of+liver+disease+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease.">Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease.</a> Gastroenterology. 156 (5), 1264.e4-1281.e4 (2019).</li><li>Godoy-Matos, A. F., Silva J&#250;nior, W. S., Valerio, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NAFLD+as+a+continuum:+from+obesity+to+metabolic+syndrome+and+diabetes.">NAFLD as a continuum: from obesity to metabolic syndrome and diabetes.</a> Diabetology &amp; Metabolic Syndrome. 12 (1), 1-20 (2020).</li><li>Venkatesh, S. K., Xu, S., Tai, D., Yu, H., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correlation+of+MR+elastography+with+morphometric+quantification+of+liver+fibrosis+(Fibro-C-Index)+in+chronic+hepatitis+B.">Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 72 (4), 1123-1129 (2014).</li><li>Yin, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+hepatic+fibrosis+with+magnetic+resonance+elastography.">Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 5 (10), 1207-1213 (2007).</li><li>Venkatesh, S. K., Wang, G., Lim, S. G., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Magnetic+resonance+elastography+for+the+detection+and+staging+of+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+B.">Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B.</a> European Radiology. 24, 70-78 (2014).</li><li>Ichikawa, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Magnetic+resonance+elastography+for+staging+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+C.">Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C.</a> Magnetic Resonance in Medical Sciences. 11 (4), 291-297 (2012).</li><li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Early+detection+of+nonalcoholic+steatohepatitis+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease+by+using+MR+elastography.">Early detection of nonalcoholic steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease by using MR elastography.</a> Radiology. 259 (3), 749-756 (2011).</li><li>Singh, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diagnostic+performance+of+magnetic+resonance+elastography+in+staging+liver+fibrosis:+a+systematic+review+and+meta-analysis+of+individual+participant+data.">Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in staging liver fibrosis: a systematic review and meta-analysis of individual participant data.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 13 (3), 440.e6-451.e6 (2015).</li><li>Ferro, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiomics+in+prostate+cancer:+an+up-to-date+review.">Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review.</a> Therapeutic Advances in Urology. 14, 17562872221109020 (2022).</li><li>Nam, D., Chapiro, J., Paradis, V., Seraphin, T. P., Kather, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Artificial+intelligence+in+liver+diseases:+Improving+diagnostics,+prognostics+and+response+prediction.">Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction.</a> JHEP Reports. 4 (4), 100443 (2022).</li><li>Wu, Y. -. J., Wu, F. -. Z., Yang, S. -. C., Tang, E. -. K., Liang, C. -. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiomics+in+early+lung+cancer+diagnosis:+from+diagnosis+to+clinical+decision+support+and+education.">Radiomics in early lung cancer diagnosis: from diagnosis to clinical decision support and education.</a> Diagnostics. 12 (5), 1064 (2022).</li></ol>

本研究の 材料表 に記載されている肝線維症定量化のためのソフトウェアツールである HepaticFibrosis V1.0は、Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.のソフトウェアツールです。本ソフトウェアツールの知的財産権は当社に帰属します。

臨床現場では、初期段階の肝線維症患者の状態を正確に定量化して追跡することは困難です。 図9 に示す比較は、健康な肝臓と比較した患者の肝線維症の程度を完全に反映しています。もちろん、この数値は、治療効果の評価に使用される、患者の2つの異なる期間間の比較にもなり得ます。この正確な定量化法は、この研究の中核をなす重要なステップです。さらに、...

肝線維症とは、通常、肝障害または疾患の結果として、肝臓に過剰な瘢痕組織が形成されることを指します1,2,3,4。慢性肝障害の結果として頻繁に発生し、慢性ウイルス性肝炎、非アルコール性脂肪性肝疾患、アルコール性肝疾患などの肝疾患と一般的に関連しています。治療せずに放置すると、肝線維症は肝硬変に進行する可能性があり、重大な罹患率と死亡率に関連する生命を脅かす可能性のある状態です。
この分野では、肝線維症の病因の根底にある細胞および分子メカニズムを解明し、患者の転帰を改善するための新しい診断および治療戦略を開発することを目的として、活発な研究が行われています。もう一つの目的は、肝線維症期の非侵襲的検出であり、これは疾患の診断、治療法の選択、予後評価に直結する重要な側面である。肝線維症の正確な診断とモニタリングの重要性にもかかわらず、肝生検などの従来の診断方法は侵襲的であり、重大なリスクを伴います。対照的に、磁気共鳴エラストグラフィ5,6(MRE)は、肝硬直を定量化することにより、肝線維症の診断とモニタリングの可能性を実証した有望な非侵襲的イメージング技術です。
近年、肝線維症の診断におけるMREの精度と信頼性、および従来の診断方法に対する潜在的な利点を評価することに焦点を当てた重要な研究が行われています。MREの肝硬直指標は、米国食品医薬品局(FDA)から臨床診断の承認を受けており、臨床現場では病理学的結果との広範な比較分析が行われています。結果は、MREによって生成された剛性マップが、肝線維症のさまざまな段階と強い正の相関を示すことを示しています7,8,9,10,11,12。しかし、肝構造画像とMREを照合し、肝硬さ分布(LSD)を定量的に解析し、患者の肝線維化の進行を正確に評価・追跡する研究は、これまであまり進んでいません。
本研究では、医用画像群解析技術13,14,15を導入し、MREが生成した3D空間の硬さマップと肝臓構造画像を正確に位置合わせし、肝臓全体の各ボクセルの肝硬さ値を算出することを可能にした。LSDの3Dデジタルモデルに基づいて、患者固有の肝線維症の病期分類の正確な分布を計算し、評価することができます。これは、初期段階の肝線維症の正確な定量的診断のための強固な基盤を築きます。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>MATLAB</td>
			<td>MathWorks&#160;</td>
			<td>2022B</td>
			<td>Computing and visualization&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mimics</td>
			<td>Materialise</td>
			<td>Mimics Research V20</td>
			<td>Model format transformation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tools for 3D_LSD</td>
			<td>Intelligent&#160;Entropy</td>
			<td>HepaticFibrosis V1.0</td>
			<td>Beijing Intelligent Entropy Science &#38; Technology Co Ltd. 
			Modeling for CT/MRI fusion</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a three-dimensional digital model for early diagnosis of hepatic fibrosis based on magnetic resonance elastography

肝線維症は肝硬変の初期段階であり、この疾患の検出と評価にこれ以上の非侵襲的で便利な方法はありません。磁気共鳴エラストグラフィ(MRE)に基づく肝硬さマップ(LSM)は順調に進んでいますが、手作業による焦点決定、関心領域(ROI)の手動選択、構造情報のない不連続なLSMデータなど、克服すべき限界がまだいくつかあり、肝臓全体を評価することはできません。本研究では、MREに基づく肝線維症の早期診断のための新しい3次元(3D)デジタルモデルを提案する。
MREは、磁気共鳴画像法(MRI)を使用して、人間とコンピューターの相互作用を通じてスキャン部位の肝臓の硬さを測定する非侵襲的イメージング技術です。研究は、MREによって得られたLSMと肝線維症の程度との間に有意な正の相関関係があることを示しました。しかし、臨床目的のためには、肝線維症の程度を包括的かつ正確に定量化することが必要である。これに対処するために、本研究では、3D肝組織画像とMREインジケーターのアライメントによって得られる各肝ボクセルの3D硬さ体積を指す肝硬さ分布(LSD)の概念が提案されました。これは、肝線維症の診断と治療のためのより効果的な臨床ツールを提供します。

Hepatic fibrosis refers to the formation of excessive scar tissue in the liver, usually as a result of liver damage or disease1,2,3,4. It frequently arises as a consequence of chronic liver injury and is commonly associated with liver diseases, such as chronic viral hepatitis, non-alcoholic fatty liver disease, and alcoholic liver disease. If left untreated, hepatic fibrosis can progress to cirrhosis, a potentially life-threatening condition associated with significant morbidity and mortality.
Active research in this area aims to elucidate the cellular and molecular mechanisms underlying the pathogenesis of hepatic fibrosis, as well as to develop novel diagnostic and therapeutic strategies to improve patient outcomes. Another objective is the noninvasive detection of the hepatic fibrosis stage, which is a critical aspect that directly correlates with disease diagnosis, treatment selection, and prognosis evaluation. Despite the importance of accurate diagnosis and the monitoring of hepatic fibrosis, traditional diagnostic methods, such as liver biopsy, are invasive and associated with significant risks. In contrast, magnetic resonance elastography5,6 (MRE) is a promising non-invasive imaging technique that has demonstrated potential in the diagnosis and monitoring of hepatic fibrosis by quantifying liver stiffness.
In recent years, there has been significant research focused on evaluating the accuracy and reliability of MRE in the diagnosis of hepatic fibrosis, as well as its potential advantages over traditional diagnostic methods. The liver stiffness metric of MRE has been granted approval by the United States Food and Drug Administration (FDA) for clinical diagnosis, and extensive comparative analysis with pathological results has been conducted in clinical practice. The results have shown that the stiffness maps generated by MRE exhibit a strong positive correlation with various stages of liver fibrosis7,8,9,10,11,12. Yet so far, the work of accurately evaluating and tracking the progression of liver fibrosis in patients through quantitative analysis of liver stiffness distribution (LSD) by matching liver structure images with MRE has not made much progress.
In this study, the medical imaging group analysis technique13,14,15 is introduced to achieve accurate alignment of the liver structure images with the stiffness map generated by MRE in 3D space, enabling the calculation of liver stiffness values for each voxel of the entire liver. Based on the 3D-digital model of LSD, the exact distribution of patient-specific liver fibrosis staging can be calculated and evaluated. This lays a solid foundation for the precise quantitative diagnosis of early-stage liver fibrosis.

著者スポットライト: Advancing Hepatic Fibrosis Diagnosis Using Magnetic Resonance Elastography and AI 

磁気共鳴エラストグラフィに基づく肝線維症の早期診断のための3次元ディジタルモデル

The scope of the research is to develop a three dimensional digital model for the early diagnosis of hepatic fibrosis based on magnetic resonance elastography. The research aims to address the limitations of current methods and provide a noninvasive and quantitative approach for the accurate assessment and monitoring of hepatic fibrosis. Some of the current experimental challenges in the field of hepatic fibrosis research include improving the scanning accuracy and imaging techniques of non-invasive methods like magnetic resonance elastography, standardizing computational protocols for consistent results and accumulating more comprehensive, and that was data size for accurate classification and diagnosis.The liver MRI structural images were accurately aligned with MRE images, enabling the three dimensional distribution of liver stiffness, distribution, and achieving precise quantification in 3D space. It is possible to accurately establish a liver's stiffness distribution map for a healthy liver, and conveniently utilize it for the diagnosis and the treatment of patients with different stages of liver cirrhosis. In the future, we want to address AI-driven diagnosis, treatment, and prognosis of liver diseases, as well as the development of herbal medicines related to liver diseases.

DICOMファイルの Description_Name フィールドの情報を利用することにより、元のMRIフォルダの名前を変更して、イメージンググループでの分析プロセス中に必要なイメージングシーケンスの迅速な局在化を容易にすることができます。MRI-IDEALアウトフェーズシーケンスは、肝組織の境界をより明確に記述するために使用されるタイプのMRIシーケンスです。これは、MRI-IDEALの位相がずれ...

Watch this Scientific Journal Video about Advancing Hepatic Fibrosis Diagnosis Using Magnetic Resonance Elastography and AI at JoVE.com

この研究の目的は、肝線維症の早期診断のための新しい3次元デジタルモデルを開発することでした、 患者の肝臓の各ボクセルの硬さを含むため、さまざまな線維症段階での患者の肝臓の分布比を計算するために使用できます。

Hepatic fibrosis is an early stage of liver cirrhosis, and there are no better non-invasive and convenient methods for the detection and evaluation of the ...

研究の範囲は、磁気共鳴エラストグラフィに基づく肝線維症の早期診断のための3次元デジタルモデルを開発することです。この研究は、現在の方法の限界に対処し、肝線維症の正確な評価とモニタリングのための非侵襲的で定量的なアプローチを提供することを目的としています。肝線維症研究の分野における現在の実験的課題には、磁気共鳴エラストグラフィなどの非侵襲的方法のスキャン精度とイメージング技術の向上、一貫した結果のための計算プロトコルの標準化、より包括的な蓄積が含まれます。肝臓MRIの構造画像とMRE画像を正確に一致させることで、肝臓の硬さや分布を3次元的に分布させ、3次元空間での精密な定量化を実現しました。健康な肝臓の肝臓の硬さ分布マップを正確に確立し、肝硬変のさまざまな段階の患者の診断と治療に便利に利用することができます。将来的には、AIを活用した肝疾患の診断・治療・予後や、肝疾患に関連する生薬の開発にも取り組んでいきたいと考えています。

a-three-dimensional-digital-model-for-early-diagnosis-hepatic

Research

JoVE Journal

Medicine

A Three-Dimensional Digital Model for Early Diagnosis of Hepatic Fibrosis Based on Magnetic Resonance Elastography

799 ビュー.  Capital Medical University. 研究の範囲は、磁気共鳴エラストグラフィに基づく肝線維症の早期診断のための3次元デジタルモデルを開発することです。この研究は、現在の方法の限界に対処し、肝線維症の正確な評価とモニタリングのための非侵襲的で定量的なアプローチを提供することを目的としています。肝線維症研究の分野における現在の実験的課題には、磁気共鳴エラストグラフィなどの?...