Name: تسليط الضوء على المؤلف: أداة غير جراحية لتقييم وتمييز أنماط الدهون في الكبد باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي 3D Dixon
Uploaded: 2023-10-20T15:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Non-Invasive Tool to Assess and Differentiate Fat Patterns in Liver Using 3D Dixon MRI at JoVE.com

تلقى هذا المنشور دعما من البرنامج الوطني الخامس لتحديد المواهب السريرية المتميزة في الطب الصيني التقليدي ، الذي نظمته الإدارة الوطنية للطب الصيني التقليدي. رابط الشبكة الرسمي هو'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.

تمت الموافقة على الدراسة ، وتم تجنيد المريض من قسم الأمراض المعدية في مستشفى Dongzhimen ، جامعة بكين للطب الصيني ، في بكين ، الصين. خضع المريض لفحص روتيني بالرنين المغناطيسي ديكسون في البطن بعد تقديم الموافقة المستنيرة. في هذا التحقيق ، يتم استخدام نهج نمذجة التوزيع 3D لإعادة بناء جزء الدهون في ?...

نموذج شامل لتوزيع وظائف الدهون في الكبد 3D باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون

<ol>
	<li>Pouwels, 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=Non-alcoholic+fatty+liver+disease+(NAFLD):+a+review+of+pathophysiology,+clinical+management+and+effects+of+weight+loss.">Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD): a review of pathophysiology, clinical management and effects of weight loss.</a> BMC Endocr Disord. 22 (1), 63 (2022).</li><li>Younossi, Z. 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=The+global+burden+of+liver+disease.">The global burden of liver disease.</a> Clin Gastroenterol Hepatol. 21 (8), 1978-1991 (2023).</li><li>Younossi, Z., 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=Global+burden+of+NAFLD+and+NASH.+Trends,+predictions,+risk+factors+and+prevention.">Global burden of NAFLD and NASH. Trends, predictions, risk factors and prevention.</a> Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 15 (1), 11-20 (2018).</li><li>Boyum, J. H., 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=Incidence+and+risk+factors+for+adverse+events+related+to+image-guided+liver+biopsy.">Incidence and risk factors for adverse events related to image-guided liver biopsy.</a> Mayo Clin Proc. 91 (3), 329-335 (2016).</li><li>Khalifa, A., Rockey, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+utility+of+liver+biopsy+in+2020.">The utility of liver biopsy in 2020.</a> Curr Opin Gastroenterol. 36 (3), 184-191 (2020).</li><li>Sumida, Y., Nakajima, A., Itoh, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Limitations+of+liver+biopsy+and+non-invasive+diagnostic+tests+for+the+diagnosis+of+nonalcoholic+fatty+liver+disease/nonalcoholic+steatohepatitis.">Limitations of liver biopsy and non-invasive diagnostic tests for the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease/nonalcoholic steatohepatitis.</a> World J Gastroenterol. 20 (2), 475-485 (2014).</li><li>Ajmera, V., 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=Imaging+biomarkers+of+NAFLD,+NASH,+and+fibrosis.">Imaging biomarkers of NAFLD, NASH, and fibrosis.</a> Mol Metab. 50, 101167 (2021).</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), 1264-1281 (2019).</li><li>Jiang, Y., 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=Application+of+multi-echo+Dixon+and+MRS+in+quantifying+hepatic+fat+content+and+staging+liver+fibrosis.">Application of multi-echo Dixon and MRS in quantifying hepatic fat content and staging liver fibrosis.</a> Sci Rep. 13 (1), 12555 (2023).</li><li>Yang, Y., 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=The+accuracy+and+clinical+relevance+of+the+multi-echo+dixon+technique+for+evaluating+changes+to+hepatic+steatosis+in+patients+with+non-alcoholic+fatty+liver+disease+treated+with+formulated+food.">The accuracy and clinical relevance of the multi-echo dixon technique for evaluating changes to hepatic steatosis in patients with non-alcoholic fatty liver disease treated with formulated food.</a> Magn Reson Med Sci. 22 (2), 263-271 (2023).</li><li>Peng, H., 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=Fat-water+separation+based+on+Transition+REgion+Extraction+(TREE).">Fat-water separation based on Transition REgion Extraction (TREE).</a> Magn Reason Med. 82 (1), 436-448 (2019).</li><li>Hines, C. D. G., 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=T(1)+independent,+T(2)(*)+corrected+chemical+shift+based+fat-water+separation+with+multi-peak+fat+spectral+modeling+is+an+accurate+and+precise+measure+of+hepatic+steatosis.">T(1) independent, T(2)(*) corrected chemical shift based fat-water separation with multi-peak fat spectral modeling is an accurate and precise measure of hepatic steatosis.</a> Magn Reason Imaging. 33 (1), 873-881 (2011).</li><li>Tang, A., 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=Nonalcoholic+fatty+liver+disease:+MR+imaging+of+liver+proton+density+fat+fraction+to+assess+hepatic+steatosis.">Nonalcoholic fatty liver disease: MR imaging of liver proton density fat fraction to assess hepatic steatosis.</a> Radiology. 267 (2), 422-431 (2013).</li><li>Caussy, C., Reeder, S. B., Sirlin, C. B., 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,+quantitative+assessment+of+liver+fat+by+MRI-PDFF+as+an+endpoint+in+NASH+Trials.">Noninvasive, quantitative assessment of liver fat by MRI-PDFF as an endpoint in NASH Trials.</a> Hepatology. 68 (2), 763-772 (2018).</li><li>Reeder, S. B., Cruite, I., Hamilton, G., Sirlin, C. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+assessment+of+liver+fat+with+magnetic+resonance+imaging+and+spectroscopy.">Quantitative assessment of liver fat with magnetic resonance imaging and spectroscopy.</a> Magn Reson Imaging. 34 (4), 729-749 (2011).</li></ol>

يقدم هذا البحث تقنية قياس كمية 3D مبتكرة لتحليل توزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) باستخدام Dixon MRI 9,10. من خلال دمج خرائط LFF ، التي يتم إنشاؤها من الصور في الطور والمرحلة المائية ، مع ملامح الكبد 3D ، تميز هذه الطريقة بين أنماط LFF في الكبد الطبيعي والدهني6. ?...

يشمل مرض الكبد الدهني غير الكحولي (NAFLD) مجموعة من الحالات المرضية ، بدءا من التراكم غير الطبيعي للدهون الثلاثية في خلايا الكبد (تنكس دهني كبدي) إلى تطور الالتهاب وتلف خلايا الكبد ، والمعروفة باسم التهاب الكبد الدهني غير الكحولي (NASH). في بعض الحالات ، يمكن أن يتطور NAFLD إلى مراحل أكثر حدة ، بما في ذلك التليف أو تليف الكبد أو مرض الكبد في المرحلة النهائية أو حتى سرطان الخلايا الكبدية (HCC) 1. تشير البيانات المنشورة من منظمة الصحة العالمية والعبء العالمي للأمراض إلى أن ما يقرب من 1,235.7 مليون فرد في جميع أنحاء العالم يتأثرون بمرض الكبد الدهني غير الكحولي في جميع الفئات العمرية2. يصنف NAFLD حاليا كواحد من أبرز أسباب الأمراض المرتبطة بالكبد على مستوى العالم ومن المتوقع أن يصبح السبب الرئيسي لمرض الكبد في المرحلة النهائية في العقود القادمة3.
يحمل التقييم الدقيق لمدى التنكس الدهني الكبدي أهمية كبيرة للتشخيص الدقيق واختيار العلاج المناسب والمراقبة الفعالة لتطور المرض. لا يزال المعيار الذهبي لتقييم محتوى الدهون في الكبد هو خزعة الكبد. ومع ذلك ، نظرا لطبيعته الغازية ، واحتمال حدوث الألم والنزيف ومضاعفات ما بعد الجراحة الأخرى ، فهو ليس خيارا عمليا لفحوصات المتابعة المتكررة4،5،6. وبالتالي ، هناك حاجة ملحة لتقنيات التصوير غير الباضعة التي يمكن أن تحدد ترسب الدهون الكبدية بشكل موثوق. يظهر التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) نتائج واعدة في هذا المجال بسبب افتقاره إلى الإشعاع المؤين وقدرته على اكتشاف محتوى الدهون بحساسية من خلال تأثيرات التحول الكيميائي 7,8.
حددت الدراسات الحديثة تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي لقياس الدهون الكبدية ، بناء على طرق صدى تدرج التحول الكيميائي مثل تصوير ديكسون 9,10. ومع ذلك ، فإن غالبية هذه التقنيات تعتمد على تحليل مناطق الاهتمام ثنائية الأبعاد. ظل التقييم الشامل للتوزيع ثلاثي الأبعاد لجزء الدهون في الكبد (LFF) محدودا. في هذه الدراسة ، يتم تقديم نهج قياس كمي 3D LFF فريد من نوعه ، يجمع بين التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون والتصوير الهيكلي للكبد. يسمح نموذج 3D LFF الناتج بتصور دقيق وقياس توزيع محتوى الدهون في جميع أنحاء حجم الكبد بالكامل. توضح هذه التقنية فائدة سريرية كبيرة للتشخيص الدقيق للتنكس الدهني الكبدي.

<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_LFF</td>
			<td>Intelligent Entropy</td>
			<td>HepaticSteatosis V1.0</td>
			<td>Beijing Intelligent Entropy Science &#38; Technology Co Ltd. 
			Modeling for CT/MRI fusion</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a 3d quantification technique for liver fat fraction distribution analysis using dixon magnetic resonance imaging

تقدم هذه الدراسة منهجية القياس الكمي 3D لتوزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) من خلال استخدام تحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون. الهدف الرئيسي هو تقديم وسيلة دقيقة للغاية وغير جراحية لتقييم محتوى الدهون في الكبد. تتضمن العملية الحصول على صور في الطور ومرحلة الماء من تسلسل ديكسون. ثم يتم حساب خرائط LFF بدقة voxel بواسطة voxel عن طريق قسمة صور Lipid Phase على الصور في الطور. في الوقت نفسه ، يتم استخراج ملامح الكبد 3D من الصور في المرحلة. يتم دمج هذه المكونات الحاسمة بسلاسة لبناء نموذج توزيع 3D-LFF شامل. لا تقتصر هذه التقنية على الكبد السليم بل تمتد إلى المصابين بالتنكس الدهني الكبدي. تظهر النتائج التي تم الحصول عليها الفعالية الملحوظة لهذا النهج في كل من تصور وقياس محتوى الدهون في الكبد. يميز بوضوح الأنماط التي تفرق بين الكبد الطبيعي والدهني. من خلال تسخير التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون لاستخراج بنية 3D للكبد ، تقدم هذه الطريقة تقييمات LFF دقيقة تغطي كامل العضو ، وبالتالي تحمل وعدا كبيرا لتشخيص التنكس الدهني الكبدي بفعالية ملحوظة.

Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) encompasses a spectrum of pathological conditions, ranging from the abnormal accumulation of triglycerides in liver cells (hepatic steatosis) to the development of inflammation and damage to liver cells, known as non-alcoholic Steatohepatitis (NASH). In some cases, NAFLD can progress to more severe stages, including fibrosis, cirrhosis, end-stage liver disease, or even Hepatocellular carcinoma (HCC)1. Published data from the World Health Organization and the Global Burden of Disease suggest that approximately 1,235.7 million individuals worldwide are affected by NAFLD across all age groups2. NAFLD currently ranks as one of the most prominent causes of liver-related diseases globally and is expected to become the leading cause of end-stage liver disease in the coming decades3.
The accurate assessment of hepatic steatosis&#39;s extent holds substantial importance for precise diagnosis, appropriate treatment selection, and effective disease progression monitoring. The gold standard for assessing liver fat content continues to be liver biopsy. However, due to its invasive nature, the potential for pain, bleeding, and other postoperative complications, it is not a practical option for frequent follow-up examinations4,5,6. Consequently, there is a pressing need for noninvasive imaging techniques that can reliably quantify hepatic fat deposition. Magnetic resonance imaging (MRI) shows promise in this area due to its lack of ionizing radiation and its ability to sensitively detect fat content through chemical shift effects7,8.
Recent studies have outlined MRI techniques for quantifying hepatic fat, based on chemical shift gradient echo methods like Dixon imaging9,10. Nonetheless, the majority of these techniques rely on the analysis of two-dimensional regions of interest. The comprehensive evaluation of the three-dimensional distribution of liver fat fraction (LFF) has remained limited. In the present study, a unique 3D LFF quantification approach is introduced, combining Dixon MRI with liver structural imaging. The resulting 3D LFF model allows for precise visualization and measurement of the distribution of fat content throughout the entire volume of the liver. This technique demonstrates substantial clinical utility for the accurate diagnosis of hepatic steatosis.

تسليط الضوء على المؤلف: أداة غير جراحية لتقييم وتمييز أنماط الدهون في الكبد باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي 3D Dixon 

تقنية القياس الكمي 3D لتحليل توزيع أجزاء الدهون في الكبد باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون

This study developed a 3D Dixon MRI technique to precisely quantify liver fat distribution, aiming to validate its efficacy as an accurate, non-invasive tool for assessing and differentiating fat patterns in normal versus steatotic livers. Recent advances in MRI fat quantification include normal 3D distribution modeling approaches, integrating Dixon Imaging with liver structure segmentation to enable precise visualization and environment of liver fat fraction patterns. Integrating AI-driven medical imaging, deep learning, 3D visualization, and a multimodal data fusion enhances whole liver modeling and steatotic assessment, facilitating precise clinic decision-making.Current experimental challenges include standardizing computational workflows, addressing variations in equipment and protocols, and elucidating the mechanisms of disease progression in hepatic steatosis research. Our protocol offers the advantage of 3D liver fat fraction assessment, surpassing the 2D techniques. The findings will advance research in our field by offering a comprehensive and accurate 3D LFF assessment of different stages of fatty liver disease, which is crucial for treatment decisions and prognosis evaluation.

يستخدم هذا التحقيق مجموعات بيانات المريض الفعلية التي تم الحصول عليها باستخدام ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي المتاح تجاريا للتحقق من صحة منهجية قياس جزء الدهون في الكبد 3D (الشكل 1). تضمن بروتوكول التصوير بالرنين المغناطيسي تصوير ديكسون رباعي المراحل 9,10</...

Watch this Scientific Journal Video about A Non-Invasive Tool to Assess and Differentiate Fat Patterns in Liver Using 3D Dixon MRI at JoVE.com

تقدم هذه الدراسة طريقة فريدة من نوعها 3D الكمي لتوزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون (ديكسون التصوير بالرنين المغناطيسي). تم دمج خرائط LFF ، المستمدة من الصور في الطور والمرحلة المائية ، مع ملامح الكبد 3D للتمييز بين أنماط LFF بين الكبد الطبيعي والدهني ، مما يتيح التقييم الدقيق لمحتوى الدهون في الكبد.

This study presents a 3D quantification methodology for the distribution of liver fat fraction (LFF) through the utilization of Dixon MRI image analysis. ...

طورت هذه الدراسة تقنية التصوير بالرنين المغناطيسي 3D Dixon لتحديد توزيع الدهون في الكبد بدقة ، بهدف التحقق من فعاليتها كأداة دقيقة وغير جراحية لتقييم وتمييز أنماط الدهون في الكبد الطبيعي مقابل الكبد الدهني. تشمل التطورات الحديثة في قياس الدهون بالرنين المغناطيسي مناهج نمذجة توزيع 3D العادية ، ودمج Dixon Imaging مع تجزئة بنية الكبد لتمكين التصور الدقيق وبيئة أنماط أجزاء الدهون في الكبد. إن دمج التصوير الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق ، والتصور 3D ، ودمج البيانات متعدد الوسائط يعزز نمذجة الكبد بالكامل والتقييم الدهني ، مما يسهل اتخاذ قرارات دقيقة في العيادة.تشمل التحديات التجريبية الحالية توحيد سير العمل الحسابي ، ومعالجة الاختلافات في المعدات والبروتوكولات ، وتوضيح آليات تطور المرض في أبحاث التنكس الدهني الكبدي. يقدم بروتوكولنا ميزة تقييم جزء الدهون في الكبد 3D ، متجاوزا تقنيات 2D. ستعمل النتائج على تطوير البحث في مجالنا من خلال تقديم تقييم 3D LFF شامل ودقيق لمراحل مختلفة من مرض الكبد الدهني ، وهو أمر بالغ الأهمية لقرارات العلاج وتقييم التشخيص.

a-3d-quantification-technique-for-liver-fat-fraction-distribution

Research

JoVE Journal

Medicine

A 3D Quantification Technique for Liver Fat Fraction Distribution Analysis Using Dixon Magnetic Resonance Imaging

This study presents a 3D quantification methodology for the distribution of liver fat fraction (LFF) through the utilization of Dixon MRI image analysis. The central aim is to offer a highly accurate and non-invasive means of evaluating liver fat content. The process involves the acquisition of In-phase and Water-phase images from a Dixon sequence. LFF maps are then meticulously computed voxel by voxel by dividing the Lipid Phase images by the In-phase images. Simultaneously, 3D liver contours are extracted from the In-phase images. These crucial components are seamlessly integrated to construct a comprehensive 3D-LFF distribution model. This technique is not limited to healthy livers but extends to those afflicted by hepatic steatosis. The results obtained demonstrate the remarkable effectiveness of this approach in both visualizing and quantifying liver fat content. It distinctly discerns patterns that differentiate between normal and steatotic livers. By harnessing Dixon MRI to extract the 3D structure of the liver, this method offers precise LFF assessments spanning the entirety of the organ, thereby holding great promise for the diagnosis of hepatic steatosis with remarkable effectiveness.

This study introduces a unique 3D quantification method for liver fat fraction (LFF) distribution using Dixon Magnetic Resonance Imaging (Dixon MRI). LFF maps, derived from in-phase and water-phase images, are integrated with 3D liver contours to differentiate LFF patterns between normal and steatotic livers, enabling precise assessment of liver fat content.

Data Collection from Patient Liver-MRI Datasets to Validate the 3D Liver Fat Fraction Quantification

To begin checking the Dixon sequence for the upper abdomen, create a customized working directory and copy all DICOM data to the created directory. Then go to the directory housing the data within MATLAB's current working directory. Change the directory to access folders for different phases, like in-phase, out-phase, water and fat phases.Utilize the Slice_View function to view the image for each phase. Use the MRI Dixon in-phase sequence to enhance descriptions of liver tissue boundaries. Right-click on the color bar and select the option from the pop-up menu to switch to the standard gray color map and reset the entire GUI.After zooming the image appropriately, Use the Mark Pixel Coordinates feature to calculate the distance between two points, aiding in the measurement of nodule sizes. Employ the scroll bar situated at the bottom of the graphic user interface, or GUI, to navigate through the various sequences efficiently. If the default filter window is not suitable, adjust it by dragging it up and down in the middle of the figure, using the left mouse button to modify the window level.

جمع البيانات من مجموعات بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي للكبد المريض للتحقق من صحة القياس الكمي لجزء الدهون في الكبد 3D

Extracting the 3D Region of the Liver and Computing Liver Fat Fraction Using MRI-Dixon Data

To begin extracting the 3D region of the liver from the Dixon MRI data, open the Mimics software and choose new project. In the subsequent dialogue box, locate the folder housing the Dixon out phase images. Click on next, then click on continue, and then hit convert to enter the sequence editing mode.Click on new within the mask dialogue box situated on the right hand side to generate an empty mask and opt for the maximum threshold. Use the edit masks tool located under the segment label to delineate the liver area in all horizontal views. Choose the liver mask depicted earlier and click on calculate part from the mask to create a 3D spatial representation of the liver.Navigate to file, then select export, and choose the DICOM option. In the pop-up dialogue box, select the liver mask, specify the file path and names, and then click on OK to export the 3D liver region to the designated DICOM files. Change the directory to the folder of in phase images and select the Volume_In function to generate the in phase volume.Change the directory to the folder of water only images and select the Volume_Water function to generate the water only volume. Select the FF volume function and use the two volumes previously generated as inputs to obtain the FF volume of the abdominal MRI. Utilize the LFF function, providing it with the 3D liver region and the liver stiffness map as input parameters.Run the LFF distribution function using the identical input parameters as LFF volume to produce the spatial distribution of the 3D liver fat fraction. Fusing the 3D liver contour with the 2D FF map generated an integrated 3D FF distribution model. This revealed fat fraction values at different liver positions, enabling precise measurement of the proportion of the liver at various steatosis levels.Comparison between a normal and fatty liver validated the technique's ability to discern different 3D LFF distribution patterns.