著者スポットライト:3D Dixon MRIを使用して肝臓の脂肪パターンを評価および区別するための非侵襲的ツール

この研究では、肝脂肪分布を正確に定量化するための3DディクソンMRI技術を開発し、正常肝臓と脂肪肝の脂肪パターンを評価および区別するための正確で非侵襲的なツールとしての有効性を検証することを目的としています。MRI脂肪定量化の最近の進歩には、正常な3D分布モデリングアプローチがあり、Dixon Imagingと肝臓構造のセグメンテーションを統合して、肝臓脂肪分画パターンの正確な視覚化と環境を可能にします。AI駆動の医用画像、ディープラーニング、3Dビジュアライゼーション、マルチモーダルデータフュージョンを統合することで、肝臓全体のモデリングと脂肪質の評価が強化され、正確な臨床の意思決定が容易になります。

現在の実験上の課題には、計算ワークフローの標準化、機器やプロトコルのばらつきへの対応、脂肪肝研究における疾患進行メカニズムの解明などがあります。私たちのプロトコルは、2D技術を凌駕する3D肝脂肪分率評価の利点を提供します。この知見は、治療の決定と予後評価に不可欠な脂肪肝疾患のさまざまな段階の包括的かつ正確な3D LFF評価を提供することにより、この分野の研究を前進させます。