Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Modelo digital tridimensional para diagnóstico precoce de fibrose hepática baseado em elastografia por ressonância magnética

Published: July 21, 2023 doi: 10.3791/65507

Summary

O objetivo deste estudo foi desenvolver um novo modelo digital tridimensional para o diagnóstico precoce da fibrose hepática, que inclua a rigidez de cada voxel no fígado do paciente e possa, assim, ser usado para calcular a razão de distribuição do fígado do paciente em diferentes estágios de fibrose.

Abstract

A fibrose hepática é um estágio inicial da cirrose hepática, não havendo melhores métodos não invasivos e convenientes para a detecção e avaliação da doença. Apesar dos bons avanços obtidos com o mapa de rigidez hepática (MSE) baseado na elastografia por ressonância magnética (RM), ainda existem algumas limitações que precisam ser superadas, incluindo determinação manual de foco, seleção manual de regiões de interesse (ROIs) e dados descontínuos de MMC sem informações estruturais, o que impossibilita a avaliação do fígado como um todo. Neste estudo, propomos um novo modelo digital tridimensional (3D) para o diagnóstico precoce de fibrose hepática baseado em EMR.

A ERM é uma técnica de imagem não invasiva que emprega ressonância magnética (RM) para medir a rigidez hepática no local do exame por meio da interação humano-computador. Estudos indicam correlação positiva significativa entre o MSL obtido por ERM e o grau de fibrose hepática. No entanto, para fins clínicos, uma quantificação abrangente e precisa do grau de fibrose hepática é necessária. Para resolver isso, o conceito de Distribuição de Rigidez Hepática (LSD) foi proposto neste estudo, que se refere ao volume de rigidez 3D de cada voxel hepático obtido pelo alinhamento de imagens 3D do tecido hepático e indicadores de ERM. Isso fornece uma ferramenta clínica mais eficaz para o diagnóstico e tratamento da fibrose hepática.

Introduction

A fibrose hepática refere-se à formação de tecido cicatricial excessivo no fígado, geralmente como resultado de lesão ou doença hepática1,2,3,4. Frequentemente surge como consequência de lesão hepática crônica e é comumente associada a doenças hepáticas, como hepatite viral crônica, doença hepática gordurosa não alcoólica e doença hepática alcoólica. Se não tratada, a fibrose hepática pode evoluir para cirrose, uma condição potencialmente fatal associada a morbidade e mortalidade significativas.

A pesquisa ativa nesta área visa elucidar os mecanismos celulares e moleculares subjacentes à patogênese da fibrose hepática, bem como desenvolver novas estratégias diagnósticas e terapêuticas para melhorar os desfechos dos pacientes. Outro objetivo é a detecção não invasiva do estágio de fibrose hepática, que é um aspecto crítico que se correlaciona diretamente com o diagnóstico da doença, seleção do tratamento e avaliação do prognóstico. Apesar da importância do diagnóstico preciso e do monitoramento da fibrose hepática, os métodos diagnósticos tradicionais, como a biópsia hepática, são invasivos e associados a riscos significativos. Em contraste, a elastografia por ressonânciamagnética5,6 (MRE) é uma técnica de imagem não invasiva promissora que tem demonstrado potencial no diagnóstico e monitoramento da fibrose hepática por meio da quantificação da rigidez hepática.

Nos últimos anos, tem havido pesquisas significativas focadas em avaliar a acurácia e a confiabilidade da ERM no diagnóstico da fibrose hepática, bem como suas potenciais vantagens sobre os métodos diagnósticos tradicionais. A métrica de rigidez hepática da ERM foi aprovada pela Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos para diagnóstico clínico, e extensa análise comparativa com resultados patológicos tem sido conduzida na prática clínica. Os resultados mostraram que os mapas de rigidez gerados pela ERM apresentam forte correlação positiva com os diversos estágios da fibrose hepática7,8,9,10,11,12. No entanto, até agora, o trabalho de avaliar e rastrear com precisão a progressão da fibrose hepática em pacientes por meio da análise quantitativa da distribuição de rigidez hepática (LSD) combinando imagens de estrutura hepática com ERM não fez muito progresso.

Neste estudo, a técnica de análise de grupo de imagens médicas13,14,15 é introduzida para obter o alinhamento preciso das imagens da estrutura hepática com o mapa de rigidez gerado pela ERM no espaço 3D, permitindo o cálculo dos valores de rigidez hepática para cada voxel de todo o fígado. Com base no modelo 3D-digital do LSD, a distribuição exata do estadiamento específico da fibrose hepática do paciente pode ser calculada e avaliada. Isso estabelece uma base sólida para o diagnóstico quantitativo preciso de fibrose hepática em estágio inicial.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Este estudo utilizou a modelagem 3D-digital do LSD para reconstruir o fígado de um paciente típico com fibrose hepática clinicamente confirmada. O paciente foi recrutado de uma conhecida instituição de tratamento de doenças hepáticas, "You An Hospital" em Pequim, China, e foi submetido a ressonância magnética (RM) e ressonância magnética (RM) de abdome superior de rotina após fornecer consentimento. O paciente foi escolhido como estudo de caso para este método de pesquisa devido à confirmação do estadiamento da fibrose hepática através do exame anatomopatológico e à ausência de sintomas clínicos óbvios, o que enfatiza a aplicabilidade e o valor clínico desta pesquisa no diagnóstico de pacientes com fibrose hepática em estágio inicial. Este trabalho também fornece uma comparação quantitativa entre o fígado deste paciente e um fígado saudável. As ferramentas de software utilizadas neste estudo estão listadas na Tabela de Materiais.

1. Coleta e preparação dos dados

NOTA: A diferença de parâmetros não é sensível ao método de pesquisa.

  1. Estratégias de varredura por RM
    NOTA: Este estudo utilizou dados DICOM reais obtidos de imagens clínicas usando um aparelho de ressonância magnética (RM) fabricado pela GE. O conteúdo dos dados inclui imagens IDEAL (Decomposição iterativa de água e gordura com assimetria de eco e estimativa de mínimos quadrados), imagem de separação água-gordura e elastografia por ressonância magnética (EMR).
    1. Certifique-se de que os dados IDEAL tenham uma resolução horizontal de 256 pixels por 256 pixels, com um espaçamento de pixels de 1,5625 mm e uma espessura de corte de 10 mm.
      NOTA: A estratégia de varredura poderia ser ainda mais otimizada, mas a metodologia empregada neste estudo é aplicável a imagens médicas de maior precisão.
  2. Renomeie a pasta de cada sequência.
    NOTA: Como os dados DICOM exportados do equipamento não fornecem explicitamente nomes de sequências, durante a etapa de pré-processamento, é necessário adicionar nomes explícitos para cada sequência para facilitar a análise e processamento subsequentes.
    1. Copie todos os dados DICOM para um diretório de trabalho personalizado.
    2. Navegue até o diretório que contém os dados no diretório de trabalho do MATLAB.
    3. Execute a função Description_Name para adicionar nomes descritivos às pastas de cada sequência.
    4. Consulte a Figura 1 para obter uma comparação antes e depois da renomeação. Adicione um Nome de Descrição a cada pasta de sequência de imagens para facilitar a identificação das sequências de imagens necessárias para vários fins analíticos.
  3. Verifique rapidamente as imagens do IDEAL.
    1. Altere o diretório das pastas de diferentes fases, incluindo as fases in-phase, out-phase, water e fat, que foram armazenadas em pastas separadas para geração de imagens usando o IDEAL.
    2. Execute a função Slice_View para exibir as sequências de impacto para cada fase.
    3. Consulte a Figura 2 para obter uma imagem da interface gráfica do usuário (GUI) interativa para a sequência MRI-IDEAL. Use a barra de rolagem na parte inferior da GUI para navegar rapidamente pelas diferentes sequências.
    4. Use a sequência de fase externa MRI-IDEAL como o tipo de sequência de RM para fornecer descrições mais claras dos limites do tecido hepático.
      NOTA: Nas operações a seguir, o foco será usar a sequência de fase externa do ideal para delinear a região 3D do fígado.

2. Extraia a região 3D do fígado

NOTA: Os voxels individuais na região 3D do fígado servem como carreadores espaciais para o LSD, com o valor de rigidez de cada voxel sendo derivado do MRE. Extrair a região 3D do tecido hepático é uma etapa necessária antes da fusão. Embora o aprendizado profundo possa ser usado para realizar essa tarefa de forma mais eficiente, ele não é o foco deste estudo. Portanto, ferramentas de software maduras (por exemplo, MIMICS) ainda são usadas aqui para extrair a região 3D do tecido hepático.

  1. Para iniciar o software MIMICS, selecione Novo Projeto e, na caixa de diálogo subsequente, navegue até a pasta que contém as imagens de fase externa IDEAL. Prossiga clicando em AVANÇAR | no botão Converter , ganhando assim a entrada no estado de edição de sequência.
  2. Para criar uma máscara vazia, clique no botão Novo na caixa de diálogo MASK localizada no lado direito e selecione o limite máximo.
  3. Para delimitar a área do fígado em todas as exibições horizontais, utilize a ferramenta Editar máscaras localizada abaixo do rótulo Segmento .
  4. Para gerar a parte espacial 3D do fígado, selecione a máscara hepática que foi delineada e clique no botão Calcular Parte da Máscara . A região 3D extraída do fígado é mostrada na Figura 3.
  5. Clique em Arquivo | Exportação | selecione o comando Dicom. Na caixa de diálogo pop-up, escolha a máscara de fígado, defina o caminho do arquivo e os nomes dos arquivos e clique no botão OK para concluir a exportação da região 3D do fígado para os arquivos DICOM especificados.

3. A sequência do mapa de rigidez hepática

NOTA: A faixa de rigidez de ERM em pacientes com fibrose precoce é tipicamente inferior a 8 kpa. Para visualizar isso, a imagem de sequência rotulada como 'SE27_ST8K_(Pa)' deve ser selecionada.

  1. Altere o diretório para a pasta de 'SE27_ST8K_(Pa)', que contém a sequência do mapa de rigidez hepática.
  2. Para navegar por cada mapa de rigidez, execute a função MRE_show no espaço de trabalho do Matlab, com o argumento da função sendo o nome do arquivo localizado no caminho especificado.
  3. O mapa de rigidez hepática mostrado na Figura 4 é uma imagem RGB true-color, com uma estrutura de dados de 512 pixels por 512 pixels por matriz 3, onde cada ponto de pixel tem três valores representando as três cores primárias, RBG. Observe a barra de cores à esquerda que exibe os valores de rigidez correspondentes de pixels coloridos diferentes. Calcule a rigidez exata de cada pixel usando suas respectivas correlações.
  4. As informações complementares da Figura 4 incluem dados como descrição da sequência, posição do exame, tempo, informações do paciente e parâmetros da imagem. Utilize esses dados, particularmente os parâmetros de imagem, para estabelecer a relação espacial entre as sequências MRE e IDEAL.

4.3D-Volume de distribuição da rigidez hepática

NOTA: Cada voxel no volume de rigidez hepática 3D representa o valor de rigidez de um voxel correspondente na região hepática 3D, que é derivado do valor de rigidez de cada pixel na Figura 4. Alinhando-se a região hepática 3D da Figura 3 com o mapa de rigidez da Figura 4, pode-se extrair o valor de rigidez de cada voxel, resultando na geração do volume de rigidez hepática 3D.

  1. Invocar a função LSD_Slice com a região hepática 3D mostrada na Figura 3 e o mapa de rigidez hepática na Figura 4 como parâmetros de entrada para obter a distribuição do volume 3D de rigidez hepática, como mostrado na Figura 5.
  2. Visualize o mapa de rigidez de cada camada do fígado arrastando a barra de rolagem abaixo da GUI mostrada na Figura 5.
    NOTA: No entanto, ao contrário da Figura 4, apenas o tecido hepático é retido com precisão aqui.
  3. Observe os ícones no canto superior direito da GUI (Figura 5), como ampliar, reduzir, retornar à visualização global e marcar as coordenadas do pixel selecionado.
    NOTA: A barra de cores padrão é o mapa de cores de "jet", o que significa que os valores correspondentes (unidade kpa) de azul para vermelho são baixos para altos.
  4. Execute a função LSD_Volume com a mesma entrada que LSD_Slice para obter a distribuição espacial do LSD hepático 3D, como mostra a Figura 6. Visualize o volume 3D do LSD de qualquer perspectiva mantendo pressionado o botão esquerdo do mouse e arrastando a tela (Figura 6).

5. Análise quantitativa do LSD

NOTA: Um importante foco de análise quantitativa deste estudo é fornecer a proporção de diferentes estágios de voxels de LSD no fígado do paciente. A Figura 6 mostra que a distribuição da fibrose hepática nos pacientes é desigual em diferentes localizações espaciais. A razão pela qual os sintomas clínicos ainda não são óbvios deve-se principalmente a uma proporção considerável de tecido hepático estar em um estágio normal. Portanto, é necessário quantificar com precisão a diferença entre pacientes e indivíduos saudáveis. Este é um conceito quantitativo importante deste estudo.

  1. Determinar as faixas numéricas dos valores de rigidez para os diferentes estágios da fibrose hepática, como mostra a Figura 7.
  2. Calcular a distribuição de todos os voxels hepáticos do paciente nos diferentes estágios de fibrose (Figura 8) invocando a função Hepatic_Fibrosis com o parâmetro de entrada do volume 3D de LSD mostrado na Figura 6.
  3. Use os mesmos passos para calcular e comparar os resultados de um fígado completamente saudável com o paciente típico com fibrose hepática descrito acima (Figura 9).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Utilizando as informações no campo Description_Name dos arquivos DICOM, a pasta original da RM pode ser renomeada para facilitar a rápida localização da sequência de imagens necessária durante o processo de análise no grupo de imagens. A sequência de fase externa MRI-IDEAL é o tipo de sequência de RM usada para fornecer descrições mais claras dos limites do tecido hepático. Isso ocorre porque a sequência fora de fase MRI-IDEAL pode diferenciar melhor a força e o ângulo de magnetização de diferentes tecidos através de técnicas específicas de processamento de imagens.

A sequência de fase externa MRI-IDEAL funciona usando sequências gradiente eco (GREs) para gerar imagens e utilizando controle de fase externa durante a aquisição das imagens. Isso reduz a inomogeneidade do campo magnético entre os tecidos durante a aquisição de imagens, melhorando a resolução e o contraste das imagens das estruturas teciduais. Além disso, a sequência de fase externa MRI-IDEAL também pode suprimir o sinal de gordura, reduzindo a interferência da gordura nos exames de imagem e proporcionando uma melhor visualização das estruturas teciduais adjacentes. Em resumo, a sequência de fase externa MRI-IDEAL pode melhorar a resolução e o contraste da imagem usando técnicas como controle do campo magnético e supressão do sinal de gordura, resultando em limites teciduais mais claros.

Embora as ferramentas de aprendizado profundo possam ser usadas para extrair a estrutura anatômica 3D do fígado, esse método tem um certo grau de erro de aprendizado de máquina. O foco deste estudo é a quantificação precisa da fibrose hepática; portanto, a ferramenta MIMICS foi usada para a extração da região do tecido hepático 3D, combinada com a experiência de especialistas para extrair uma região 3D relativamente precisa do tecido hepático.

O mapa de rigidez por ERM pode exibir a rigidez ao cisalhamento de várias posições espaciais dentro de cada varredura horizontal no abdome superior. Este estudo enfocou os estágios iniciais da fibrose hepática; portanto, a faixa numérica foi de 0-8 kPa. A Figura 4 é a versão padrão do MRE-Liver Stiffness Map no aparelho EG, que inclui o mapa de rigidez, mas é difícil distinguir a estrutura anatômica do fígado. A principal inovação deste estudo é a quantificação precisa obtida pelo alinhamento do Mapa de Rigidez do Fígado MRE com a estrutura anatômica do fígado mostrada na Figura 3.

A Figura 5 fornece um mapa preciso de rigidez para o fígado, que permite que médicos e pacientes tenham uma compreensão exata da localização e do tamanho das lesões precoces de fibrose hepática, em vez de um sentido vago. Isso abre caminho para uma análise de quantificação numérica adicional.

A Figura 6 é obtida reconstruindo-se o mapa de rigidez de cada camada escaneada do fígado ao longo do eixo horizontal no espaço 3D; A Figura 6 é a versão 3D da Figura 5. No espaço 3D, o grau e a localização da fibrose hepática de um paciente podem ser mais claramente identificados.

Os resultados da comparação, análise e estudo dos resultados do exame anatomopatológico com rigidez por ERM podem ser encontrados em outros periódicos9. Para quantificar ainda mais a distribuição numérica do estágio da fibrose hepática nos pacientes, a Figura 7 lista a faixa de intervalos de rigidez para os diferentes estágios utilizados neste estudo com base em resultados de pesquisas anteriores.

De acordo com a faixa numérica de rigidez para os diferentes estágios de fibrose hepática mostrada na Figura 7, é possível calcular a proporção específica de voxels 3D hepáticos em diferentes estágios para o paciente. Esse cálculo é baseado nos dados do LSD 3D, conforme mostrado na Figura 6. Consequentemente, a Figura 8 apresenta os resultados quantitativos da fibrose hepática do paciente, indicando a proporção do fígado do paciente que se enquadra em diferentes estágios de fibrose hepática.

Com base nos resultados apresentados na Figura 8, os dados de um fígado normal foram calculados como comparação para ilustrar o efeito quantitativo do método pesquisado neste estudo, como mostra a Figura 9. A diferença de quantificação precisa entre os dois pode ser visualizada. Com base nesse paradigma de pesquisa, em estudos subsequentes, esse grupo realizará investigações adicionais sobre o LSD de um fígado saudável e a classificação quantitativa da fibrose hepática em estágio inicial.

Figure 1
Figura 1: Nome da descrição de cada sequência de RM. Aqui são mostrados os nomes das pastas das sequências de varredura de ressonância magnética. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: Interface gráfica do usuário dos cortes de cada sequência de fase IDEAL. Um exemplo de navegação através do MRI-IDEAL. O MRI-IDEAL é uma ferramenta poderosa que melhora a qualidade e a interpretabilidade das imagens de RM, particularmente nos casos em que a separação de gordura e água é crítica. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Região 3D extraída do fígado. Mostra a extensão espacial 3D do fígado com base em imagens estruturais do fígado. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Mapa de rigidez hepática. A versão padrão do MRE-Mapa de Rigidez Hepática. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Distribuição da rigidez hepática em fatias. Um mapa de rigidez preciso pertencente ao fígado. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: Volume 3D da distribuição da rigidez hepática. Esta é a versão 3D da Figura 5. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Diferentes estágios da fibrose hepática. Lista da faixa de intervalos de rigidez para diferentes estágios utilizados neste estudo com base em resultados de pesquisas anteriores. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8: Distribuição da rigidez hepática dos diferentes estágios. Os resultados quantitativos da fibrose hepática do paciente indicam a proporção do fígado do paciente que se enquadra em diferentes estágios de fibrose hepática. Abreviação: LSD = distribuição da rigidez hepática. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 9
Figura 9: Comparação da distribuição da rigidez hepática. Uma comparação quantitativa detalhada entre um fígado saudável e um paciente com fibrose hepática em estágio inicial. Abreviação: LSD = distribuição da rigidez hepática. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Na prática clínica, é um desafio quantificar e rastrear com precisão a condição de pacientes com fibrose hepática em estágio inicial. A comparação mostrada na Figura 9 reflete plenamente o grau de fibrose hepática no paciente em comparação com um fígado saudável; Naturalmente, este número também pode ser uma comparação entre dois períodos diferentes para o paciente, usado para avaliação da eficácia do tratamento. Este método preciso de quantificação é a etapa crítica central deste estudo. Além disso, o método de cálculo do volume 3D de LSD mostrado nas Figuras 5 e 6 pode localizar com precisão a localização espacial e o tamanho das lesões fibróticas no fígado do paciente, fornecendo uma base quantitativa sólida para o diagnóstico preciso de fibrose hepática em estágio inicial. Ele também pode fornecer suporte científico para punção hepática guiada com precisão usando o modelo 3D-digital.

Este estudo propõe o conceito de LSD 3D e sua quantificação precisa em diferentes estágios da fibrose hepática. Os resultados mostram que este método pode efetivamente avaliar quantitativamente a progressão da doença em pacientes com fibrose hepática precoce. Possíveis melhorias e evolução adicionais incluem a melhoria da precisão de varredura de varreduras por ERM, especialmente o intervalo de varredura horizontal; melhorar a acurácia das imagens estruturais da ressonância magnética hepática; introdução de tecnologia de aprendizagem profunda para auxiliar na rápida extração da região 3D do fígado; acumular mais dados de LSD para fígados saudáveis para estabelecer uma linha de base para comparações diagnósticas; e acumular mais dados de pacientes para cada estágio da fibrose hepática para desenvolver padrões de classificação mais precisos.

Embora o método proposto neste estudo possa estadiar quantitativamente a fibrose hepática precoce com base no LSD 3D, ele não aborda os mecanismos subjacentes do desenvolvimento da doença2. Diferentes equipamentos e estratégias de varredura podem levar a resultados inconsistentes. O desenvolvimento de um protocolo computacional mais padronizado e universal continua sendo um desafio.

Comparado aos métodos tradicionais de diagnóstico invasivo da fibrose hepática, o trabalho apresentado neste trabalho apresenta as seguintes vantagens proeminentes. Primeiro, tanto a RM de rotina do abdome superior quanto a ERM não são invasivas. Em segundo lugar, o LSD 3D pode caracterizar com precisão o tamanho e a localização das lesões de fibrose hepática no espaço 3D. Em terceiro lugar, os resultados quantitativos podem fornecer aos clínicos uma compreensão clara da proporção de voxels hepáticos em diferentes estágios da fibrose hepática. Finalmente, este estudo obteve um alinhamento preciso da estrutura do tecido hepático com o mapa de rigidez por ERM, permitindo aos clínicos indexar os valores de rigidez a partir de imagens estruturais ou vice-versa, para indexar a localização espacial do tecido hepático a partir de lesões no mapa de rigidez. Esta abordagem é muito valiosa para a quantificação precisa da fibrose hepática precoce.

A técnica MRI-IDEAL funciona adquirindo imagens de RM em múltiplos tempos de eco, o que permite a separação dos sinais de água e gordura explorando suas diferentes frequências de ressonância. Esta separação é conseguida através de um processo de decomposição iterativa que calcula as proporções relativas de água e gordura em cada pixel da imagem. As imagens resultantes podem fornecer aos médicos informações valiosas sobre a distribuição e a quantidade de gordura corporal, que podem ser úteis no diagnóstico e monitoramento de condições como obesidade, diabetes e doença hepática.

O método quantitativo proposto neste estudo não é aplicável apenas para o diagnóstico quantitativo de fibrose hepática precoce, mas também para o diagnóstico de cirrose hepática em estágio médio e tardio. Também pode ser usado como uma técnica de agrupamento e triagem para excluir pacientes com fibrose hepática ou cirrose hepática, bem como uma ferramenta prognóstica para vários tipos de cirrose hepática. O LSD 3D também pode ser usado como uma ferramenta de navegação para punção ou cirurgia hepática precisa.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

A ferramenta de software para quantificação da fibrose hepática listada na Tabela de Materiais deste estudo, HepaticFibrosis V1.0, é uma ferramenta de software da Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Os direitos de propriedade intelectual desta ferramenta de software pertencem à empresa.

Acknowledgments

Esta publicação foi apoiada pelo quinto programa nacional de pesquisa de excelentes talentos clínicos da medicina tradicional chinesa, organizado pela Administração Nacional de Medicina Tradicional Chinesa. O link de rede oficial é 'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html. '

Materials

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. Fibrosis: from mechanisms to medicines. Nature. 587 (7835), 555-566 (2020).
  2. Parola, M., Pinzani, M. Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues. Molecular Aspects of Medicine. 65, 37-55 (2019).
  3. Ramachandran, P., et al. Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level. Nature. 575 (7783), 512-518 (2019).
  4. Stefan, N., Häring, H. -U., Cusi, K. Non-alcoholic fatty liver disease: causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies. The Lancet. Diabetes & Endocrinology. 7 (4), 313-324 (2019).
  5. Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 156 (5), 1264.e4-1281.e4 (2019).
  6. Godoy-Matos, A. F., Silva Júnior, W. S., Valerio, C. M. NAFLD as a continuum: from obesity to metabolic syndrome and diabetes. Diabetology & Metabolic Syndrome. 12 (1), 1-20 (2020).
  7. Venkatesh, S. K., Xu, S., Tai, D., Yu, H., Wee, A. Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B. Magnetic Resonance in Medicine. 72 (4), 1123-1129 (2014).
  8. Yin, M., et al. Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 5 (10), 1207-1213 (2007).
  9. Venkatesh, S. K., Wang, G., Lim, S. G., Wee, A. Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B. European Radiology. 24, 70-78 (2014).
  10. Ichikawa, S., et al. Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C. Magnetic Resonance in Medical Sciences. 11 (4), 291-297 (2012).
  11. Chen, J., et al. Early detection of nonalcoholic steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease by using MR elastography. Radiology. 259 (3), 749-756 (2011).
  12. Singh, S., et al. Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in staging liver fibrosis: a systematic review and meta-analysis of individual participant data. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 13 (3), 440.e6-451.e6 (2015).
  13. Ferro, M., et al. Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review. Therapeutic Advances in Urology. 14, 17562872221109020 (2022).
  14. Nam, D., Chapiro, J., Paradis, V., Seraphin, T. P., Kather, J. N. Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction. JHEP Reports. 4 (4), 100443 (2022).
  15. Wu, Y. -J., Wu, F. -Z., Yang, S. -C., Tang, E. -K., Liang, C. -H. Radiomics in early lung cancer diagnosis: from diagnosis to clinical decision support and education. Diagnostics. 12 (5), 1064 (2022).

Tags

Fibrose Hepática Cirrose Hepática Não Invasiva Métodos Convenientes Detecção Avaliação Mapa de Rigidez Hepática (MSE) Elastografia por Ressonância Magnética (EMR) Determinação de Foco Manual Regiões de Interesse (ROIs) Dados Descontínuos de LSM Informações Estruturais Modelo Digital Tridimensional (3D) Diagnóstico Precoce MRE Ressonância Magnética (RM) Rigidez Hepática Interação Humano-Computador Correlação Positiva Significativa Grau de Fibrose Hepática Quantificação Abrangente Fígado Distribuição de Rigidez (LSD) Volume de Rigidez 3D Voxel Hepático Imagens 3D do Tecido Hepático
Modelo digital tridimensional para diagnóstico precoce de fibrose hepática baseado em elastografia por ressonância magnética
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Liu, Y., Liang, T., Xing, F., Hou,More

Liu, Y., Liang, T., Xing, F., Hou, W., Shang, X., Li, X. A Three-Dimensional Digital Model for Early Diagnosis of Hepatic Fibrosis Based on Magnetic Resonance Elastography. J. Vis. Exp. (197), e65507, doi:10.3791/65507 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter