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이 연구의 목적은 간섬유증의 조기 진단을 위한 새로운 3차원 디지털 모델을 개발하는 것인데, 여기에는 환자의 간에서 각 복셀의 경직도가 포함되어 있어 다양한 섬유증 단계에서 환자의 간 분포 비율을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
간섬유증은 간경변증의 초기 단계이며, 질병의 발견 및 평가를 위한 더 나은 비침습적이고 편리한 방법은 없습니다. 자기 공명 탄성 조영술(MRE)을 기반으로 한 간 경직 맵(LSM)이 좋은 진전을 이뤘음에도 불구하고, 수동 초점 결정, 관심 영역(ROI)의 수동 선택, 구조적 정보가 없는 불연속 LSM 데이터 등 극복해야 할 몇 가지 한계가 여전히 있어 간 전체를 평가할 수 없습니다. 본 연구에서는 MRE를 기반으로 한 간섬유증 조기진단을 위한 새로운 3차원(3D) 디지털 모델을 제안한다.
MRE는 자기공명영상(MRI)을 사용하여 인간-컴퓨터 상호작용을 통해 스캐닝 부위의 간 강성을 측정하는 비침습적 영상 기술입니다. 연구에 따르면 MRE를 통해 얻은 LSM과 간 섬유증 정도 사이에 상당한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 임상적 목적을 위해서는 간 섬유증의 정도에 대한 포괄적이고 정확한 정량화가 필요합니다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 3D 간 조직 영상과 MRE 지표의 정렬에 의해 얻어진 각 간 복셀의 3D 경직 부피를 의미하는 LSD(Liver Stiffness Distribution)의 개념을 제안했습니다. 이는 간 섬유증의 진단 및 치료를 위한 보다 효과적인 임상 도구를 제공합니다.
간섬유증은 간에 과도한 반흔 조직이 형성되는 것을 말하며, 일반적으로 간 손상이나 질병의 결과로발생합니다 1,2,3,4. 만성 간 손상의 결과로 자주 발생하며 일반적으로 만성 바이러스성 간염, 비알코올성 지방간 질환 및 알코올성 간 질환과 같은 간 질환과 관련이 있습니다. 간섬유증을 치료하지 않고 방치하면 간경변증으로 진행될 수 있으며, 간경변증은 심각한 이환율과 사망률과 함께 생명을 위협할 수 있는 질환입니다.
이 분야의 활발한 연구는 간섬유증의 발병기전의 기저에 있는 세포 및 분자 메커니즘을 밝히고 환자 결과를 개선하기 위한 새로운 진단 및 치료 전략을 개발하는 것을 목표로 합니다. 또 다른 목표는 간 섬유증 단계의 비침습적 검출이며, 이는 질병 진단, 치료 선택 및 예후 평가와 직접적인 관련이 있는 중요한 측면입니다. 간 섬유증의 정확한 진단과 모니터링의 중요성에도 불구하고 간 생검과 같은 전통적인 진단 방법은 침습적이며 심각한 위험과 관련이 있습니다. 대조적으로, 자기 공명 탄성 조영술 5,6(MRE)은 간 경직을 정량화하여 간 섬유증의 진단 및 모니터링에서 잠재력을 입증한 유망한 비침습적 영상 기술입니다.
최근 몇 년 동안 간 섬유증 진단에서 MRE의 정확성과 신뢰성뿐만 아니라 기존 진단 방법에 대한 잠재적인 이점을 평가하는 데 중점을 둔 중요한 연구가 있었습니다. MRE의 간 경직 메트릭은 미국 식품의약국(FDA)의 임상 진단을 위한 승인을 받았으며 병리학적 결과와 광범위한 비교 분석이 임상 실습에서 수행되었습니다. 그 결과, MRE에 의해 생성된 경직 지도는 간 섬유증 7,8,9,10,11,12의 다양한 단계와 강한 양의 상관관계를 나타낸다는 것을 보여주었다. 그러나 지금까지 간 구조 영상과 MRE를 일치시켜 간 경직 분포(LSD)의 정량 분석을 통해 환자의 간 섬유증 진행을 정확하게 평가하고 추적하는 작업은 큰 진전을 이루지 못했습니다.
본 연구에서는 3D 공간에서 MRE에 의해 생성된 경직 맵과 간 구조 이미지의 정확한 정렬을 달성하기 위해 의료 영상군 분석 기술(13,14,15)을 도입하여 전체 간의 복셀별 간 경직도 값을 계산할 수 있습니다. LSD의 3D 디지털 모델을 기반으로 환자별 간 섬유증 병기의 정확한 분포를 계산하고 평가할 수 있습니다. 이는 초기 간 섬유증의 정확한 정량적 진단을 위한 견고한 토대를 마련합니다.
이 연구는 3D 디지털 LSD 모델링을 활용하여 임상적으로 확인된 간섬유증이 있는 일반적인 환자의 간을 재구성했습니다. 환자는 중국 베이징의 유명 간질환 치료기관인 '유안병원'에서 모집돼 동의 후 상복부 자기공명영상(MRI)과 MRE 영상을 받았다. 본 연구방법은 병리학적 검사를 통해 간섬유증 병기가 확인되고 뚜렷한 임상증상이 없어 초기 간섬유증 환자 진단에 대한 응용가능성과 임상적 가치가 강조되는 사례연구로 선정됐다. 이 논문은 또한 이 환자의 간과 건강한 간의 정량적 비교를 제공합니다. 이 연구에 사용된 소프트웨어 도구는 재료 목차에 나열되어 있습니다.
1. 데이터 수집 및 준비
알림: 매개변수 차이는 연구 방법에 민감하지 않습니다.
2. 간의 3D 영역 추출
참고: 간의 3D 영역에 있는 개별 복셀은 LSD의 공간 운반체 역할을 하며, 각 복셀의 강성 값은 MRE에서 파생됩니다. 간 조직의 3D 영역을 추출하는 것은 융합 전에 필요한 단계입니다. 딥 러닝을 사용하여 이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있지만 이 연구의 초점은 아닙니다. 따라서 성숙한 소프트웨어 도구(예: MIMICS)가 간 조직의 3D 영역을 추출하는 데 여전히 사용됩니다.
3. 간 경직도 맵 시퀀스
참고: 초기 섬유증 환자의 MRE 경직 범위는 일반적으로 8kpa 미만입니다. 이를 보려면 'SE27_ST8K_(Pa)'라는 레이블이 지정된 시퀀스 이미지를 선택해야 합니다.
4.3D - 간 경직도 분포의 부피
참고: 3D 간 강성 체적의 각 복셀은 3D 간 영역에서 해당 복셀의 강성 값을 나타내며, 이는 그림 4에 있는 각 픽셀의 강성 값에서 파생됩니다. 그림 3 의 3D 간 영역을 그림 4의 강성 맵과 정렬하면 각 복셀의 강성 값을 추출하여 3D 간 강성 부피를 생성할 수 있습니다.
5. LSD 정량 분석
참고: 이 연구의 중요한 정량 분석 초점은 환자의 간에서 LSD 복셀의 여러 단계의 비율을 제공하는 것입니다. 그림 6 은 환자의 간 섬유증 분포가 서로 다른 공간적 위치에서 고르지 않다는 것을 보여줍니다. 임상적 증상이 아직 뚜렷하지 않은 이유는 주로 간 조직의 상당 부분이 정상 단계에 있기 때문입니다. 따라서 환자와 건강한 사람의 차이를 정확하게 정량화할 필요가 있습니다. 이것은 본 연구의 중요한 정량적 개념이다.
DICOM 파일의 Description_Name 필드에 있는 정보를 활용하여 이미징 그룹의 분석 프로세스 중에 필요한 이미징 시퀀스의 신속한 위치 파악을 용이하게 하기 위해 원본 MRI 폴더의 이름을 변경할 수 있습니다. MRI-IDEAL out-phase sequence는 간 조직 경계에 대한 보다 명확한 설명을 제공하는 데 사용되는 MRI 시퀀스 유형입니다. 이는 MRI-IDEAL 위상차 시퀀스가 특정 이미지 처리 기술을 통해 서로 다른...
임상 실습에서 초기 단계 간 섬유증 환자의 상태를 정확하게 정량화하고 추적하는 것은 어렵습니다. 그림 9 에 표시된 비교는 건강한 간과 비교하여 환자의 간 섬유화 정도를 완전히 반영합니다. 물론 이 수치는 치료 효능 평가에 사용되는 환자에 대한 두 가지 다른 기간을 비교한 것일 수도 있습니다. 이 정확한 정량화 방법은 이 연구의 핵심적이고 중요한 단계입니다. 또한...
이 연구의 재료 표 에 나열된 간섬유증 정량화를 위한 소프트웨어 도구인 HepaticFibrosis V1.0은 Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.의 소프트웨어 도구입니다. 이 소프트웨어 도구의 지적 재산권은 회사에 있습니다.
이 간행물은 중국 국립한의학총국이 주관하는 제5회 전국 한의학 임상우수인재 연구 프로그램의 지원을 받았다. 공식 네트워크 링크는 '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_LSD | Intelligent Entropy | HepaticFibrosis V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
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