Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.
Bu çalışma, Dixon Manyetik Rezonans Görüntüleme (Dixon MRI) kullanılarak karaciğer yağ fraksiyonu (LFF) dağılımı için benzersiz bir 3D kantitasyon yöntemi sunmaktadır. Faz içi ve su fazı görüntülerinden türetilen LFF haritaları, normal ve steatotik karaciğerler arasındaki LFF modellerini ayırt etmek için 3D karaciğer konturları ile entegre edilmiştir ve karaciğer yağ içeriğinin hassas bir şekilde değerlendirilmesini sağlar.
Bu çalışma, Dixon MRI görüntü analizinin kullanımı yoluyla karaciğer yağ fraksiyonunun (LFF) dağılımı için bir 3D kantitasyon metodolojisi sunmaktadır. Temel amaç, karaciğer yağ içeriğini değerlendirmek için son derece doğru ve invaziv olmayan bir araç sunmaktır. İşlem, bir Dixon dizisinden Faz İçi ve Su fazı görüntülerinin elde edilmesini içerir. LFF haritaları daha sonra Lipid Faz görüntülerini Faz İçi görüntülere bölerek voksel ile voksel titizlikle hesaplanır. Eşzamanlı olarak, faz içi görüntülerden 3D karaciğer konturları çıkarılır. Bu önemli bileşenler, kapsamlı bir 3D-LFF dağıtım modeli oluşturmak için sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir. Bu teknik sağlıklı karaciğerlerle sınırlı değildir, aynı zamanda hepatik steatozdan muzdarip olanları da kapsar. Elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın karaciğer yağ içeriğini hem görselleştirmede hem de ölçmede dikkate değer etkinliğini göstermektedir. Normal ve steatotik karaciğerler arasında ayrım yapan kalıpları belirgin bir şekilde ayırt eder. Karaciğerin 3 boyutlu yapısını çıkarmak için Dixon MRG'den yararlanan bu yöntem, organın tamamını kapsayan kesin LFF değerlendirmeleri sunar ve böylece hepatik steatoz tanısı için dikkate değer bir etkinlikle büyük umut vaat eder.
Alkolsüz Yağlı Karaciğer Hastalığı (NAFLD), karaciğer hücrelerinde anormal trigliserit birikiminden (hepatik steatoz) alkolsüz Steatohepatit (NASH) olarak bilinen karaciğer hücrelerinde iltihaplanma ve hasara kadar değişen bir patolojik durum yelpazesini kapsar. Bazı durumlarda NAFLD, fibroz, siroz, son dönem karaciğer hastalığı ve hatta Hepatoselüler karsinom (HCC) dahil olmak üzere daha ciddi aşamalara ilerleyebilir1. Dünya Sağlık Örgütü ve Küresel Hastalık Yükü'nden yayınlanan veriler, dünya çapında tüm yaş gruplarında yaklaşık 1.235,7 milyon kişinin NAFLD'den etkilendiğini göstermektedir2. NAFLD şu anda küresel olarak karaciğerle ilişkili hastalıkların en belirgin nedenlerinden biri olarak yer almaktadır ve önümüzdeki yıllarda son dönem karaciğer hastalığının önde gelen nedeni olması beklenmektedir3.
Hepatik steatozun yaygınlığının doğru değerlendirilmesi, kesin tanı, uygun tedavi seçimi ve hastalığın etkili progresyonunun izlenmesi için büyük önem taşımaktadır. Karaciğer yağ içeriğini değerlendirmek için altın standart karaciğer biyopsisi olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, invaziv doğası, ağrı, kanama ve diğer postoperatif komplikasyon potansiyeli nedeniyle, sık takip muayeneleri için pratik bir seçenek değildir 4,5,6. Sonuç olarak, hepatik yağ birikimini güvenilir bir şekilde ölçebilen noninvaziv görüntüleme tekniklerine acil bir ihtiyaç vardır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), iyonlaştırıcı radyasyon içermemesi ve kimyasal kayma etkileri yoluyla yağ içeriğini hassas bir şekilde tespit etme yeteneği nedeniyle bu alanda umut vaat etmektedir 7,8.
Son çalışmalar, Dixon görüntüleme 9,10 gibi kimyasal kayma gradyan eko yöntemlerine dayalı olarak hepatik yağın ölçülmesi için MRI tekniklerini özetlemiştir. Bununla birlikte, bu tekniklerin çoğu, iki boyutlu ilgi alanlarının analizine dayanır. Karaciğer yağ fraksiyonunun (LFF) üç boyutlu dağılımının kapsamlı değerlendirmesi sınırlı kalmıştır. Bu çalışmada, Dixon MRG ile karaciğer yapısal görüntülemesini birleştiren benzersiz bir 3D LFF kantitizasyon yaklaşımı tanıtıldı. Ortaya çıkan 3D LFF modeli, karaciğerin tüm hacmi boyunca yağ içeriğinin dağılımının hassas bir şekilde görselleştirilmesini ve ölçülmesini sağlar. Bu teknik, hepatik steatozun doğru teşhisi için önemli klinik yararlılık göstermektedir.
Çalışma onaylandı ve hasta, Çin'in Pekin kentindeki Pekin Çin Tıbbı Üniversitesi, Dongzhimen Hastanesi Bulaşıcı Hastalıklar Bölümü'nden alındı. Hastaya bilgilendirilmiş onam verildikten sonra rutin abdominal Dixon MRG taraması yapıldı. Bu araştırmada, tıbbi olarak teşhis edilmiş hepatik steatozlu standart bir hastada karaciğer yağ fraksiyonunu (LFF) yeniden yapılandırmak için bir 3D dağılım modelleme yaklaşımı kullanılmıştır. Ayrıca, çalışma, hastanın karaciğerini sağlıklı bir karaciğerle karşılaştıran nicel bir değerlendirme sağlar. Bu araştırmada kullanılan yazılım araçları Malzeme Tablosu'nda listelenmiştir.
1. Hazırlık ve veri toplama
NOT: Parametrelerdeki varyans, araştırma yaklaşımından etkilenmez. Bu araştırmada klinik görüntülemeden gerçek DICOM verileri elde edilmiştir. Veriler, 1.5 Tesla alan gücüne sahip bir MRI cihazı kullanılarak elde edildi. Veri seti, Dixon dizisinden türetilen dört farklı aşamadan, özellikle Faz İçi, Faz Dışı, Su ve Yağ'dan oluşur.
2. Karaciğerin 3D bölgesinin çıkarılması
NOT: Karaciğer Yağ Fraksiyonunu (LFF) hesaplamak için, 3D karaciğer bölgesindeki her voksel, MRI-Dixon verilerinden elde edilen yağ fraksiyonu değeri ile uzamsal bir taşıyıcı görevi görür. LFF'yi hesaplamadan önce, 3D karaciğer bölgesini çıkarmak çok önemlidir. Derin öğrenme yöntemleri bunu daha verimli bir şekilde başarabilse de, buradaki odak noktası, karaciğer bölgesi ekstraksiyonu için MIMICS gibi olgun yazılım araçlarını kullanmaktır.
3. Yağ Fraksiyonu Haritasının Oluşturulması (FF-Map)
NOT: Yağ fraksiyonu haritası (FF-Map) 0-1 değer aralığına sahiptir. Bu çalışmada, her bir vokselin FF'si, Dixon MRI kullanılarak faz içi eksi Sadece Su voksel değerinin faz içi değerine bölünmesiyle hesaplanmıştır.
4. 3D hacimli karaciğer yağ fraksiyonu dağılımı
NOT: Şekil 4 , üst karın bölgesinin Dixon MRI görüntülerine dayanarak hesaplanan LFF haritasını göstermektedir. Şekil 3'teki 3D karaciğer bölgesi ile birlikte, tüm karaciğerin 3D-LFF hacmi ayrı ayrı hesaplanabilir.
5. 3D-LFF kantitatif analizi
NOT: Normal karaciğer vokselleri: LFF <% 5; Hafif yağlı karaciğer vokselleri: %5-10; Orta derecede yağlı karaciğer vokselleri:% 10 -% 20; Şiddetli yağlı karaciğer vokselleri: LFF ≥ %2011,12,13,14,15. Bu çalışmanın önemli bir nicel odak noktası, hastanın karaciğerindeki farklı LFF aşamalarındaki voksellerin oranını belirlemektir. Şekil 6, hastada karaciğer yağ fraksiyonunun eşit olmayan uzamsal dağılımını göstermektedir. Farklı klinik semptomların olmaması, öncelikle normal karaciğer dokusunun önemli bir kısmına atfedilir. Bu nedenle, hastalar ve sağlıklı bireyler arasındaki farklılıkların kesin olarak ölçülmesi zorunludur. Bu, burada hayati bir nicel kavramı temsil eder.
Bu araştırma, 3D karaciğer yağ fraksiyonu miktar tayin metodolojisini doğrulamak için ticari olarak temin edilebilen bir MRI tarayıcısı kullanılarak elde edilen gerçek hasta veri kümelerini kullanır (Şekil 1). MRI protokolü, Dixon'ın dört fazlı görüntülemesiniiçeriyordu 9,10: Faz içi, Faz dışı, Yalnızca Su ve Yalnızca yağ (Şekil 2). Her vokselin yağ fraksiyonu (FF), Dixon M...
Bu araştırma, Dixon MRI9,10 kullanarak karaciğer yağ fraksiyonunun (LFF) dağılımını analiz etmek için yenilikçi bir 3D kantitasyon tekniği sunmaktadır. Bu yöntem, faz içi ve su fazı görüntülerinden oluşturulan LFF haritalarını 3D karaciğer konturları ile entegre ederek, normal ve steatotik karaciğerlerdeki LFF modellerini ayırt eder6. Sonuç olarak, karaciğer yağ içeriğinin hassas bir şekilde değerlendirilme...
Bu çalışmanın Malzeme Tablosunda HepatikSteatoz V1.0 olarak listelenen hepatik steatoz ölçümü için yazılım aracı, Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd.'nin bir ürünüdür. Bu yazılım aracının fikri mülkiyet hakları şirkete aittir.
Bu yayın, Ulusal Geleneksel Çin Tıbbı İdaresi tarafından düzenlenen, geleneksel Çin tıbbında olağanüstü klinik yeteneklerin belirlenmesi için beşinci ulusal programdan destek aldı. Resmi ağ bağlantısı'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 |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiDaha Fazla Makale Keşfet
This article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır