Извлечение 3D-области печени и расчет жировой фракции печени с использованием данных МРТ-Диксона

Чтобы начать извлечение 3D-области печени из данных МРТ Диксона, откройте программу Mimics и выберите новый проект. В открывшемся диалоговом окне найдите папку, содержащую изображения фазы Dixon out. Нажмите «Далее», затем нажмите «Продолжить», а затем нажмите «Конвертировать», чтобы войти в режим редактирования последовательности.

Нажмите на кнопку «Создать» в диалоговом окне маски, расположенном справа, чтобы создать пустую маску и выбрать максимальный порог. Используйте инструмент редактирования масок, расположенный под меткой сегмента, чтобы очертить область печени на всех горизонтальных видах. Выберите маску печени, изображенную ранее, и нажмите на кнопку «Рассчитать часть» из маски, чтобы создать трехмерное пространственное представление печени.

Перейдите к файлу, затем выберите «Экспорт» и выберите параметр DICOM. Во всплывающем диалоговом окне выберите маску печени, укажите путь к файлу и имена, а затем нажмите OK, чтобы экспортировать 3D-область печени в указанные файлы DICOM. Измените каталог на папку изображений в фазе и выберите функцию Volume_In для создания объема в фазе.

Измените каталог на папку изображений только воды и выберите функцию Volume_Water для создания объема только воды. Выберите функцию объема FF и используйте два ранее сгенерированных объема в качестве входных данных для получения объема FF МРТ брюшной полости. Используйте функцию LFF, предоставляя ей 3D-область печени и карту жесткости печени в качестве входных параметров.

Запустите функцию распределения LFF, используя те же входные параметры, что и объем LFF, чтобы получить пространственное распределение 3D-фракции жира печени. Объединение 3D-контура печени с 2D-картой FF позволило получить интегрированную 3D-модель распределения FF. Это позволило выявить значения фракции жира при различных положениях печени, что позволило точно измерить долю печени при различных уровнях стеатоза.

Сравнение нормальной и жировой печени подтвердило способность метода различать различные модели распределения 3D LFF.