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La cirrosis hepática representa un importante desafío para la salud mundial, siendo crucial una estadificación precisa para el manejo óptimo del paciente y la planificación del tratamiento 1,2. La elastografía por resonancia magnética (ERM) se ha convertido en una valiosa técnica no invasiva para la evaluación de la cirrosis hepática, ofreciendo ventajas sobre los procedimientos de biopsia invasivos que conllevan riesgos inherentes de error de muestreo e incomodidad para el paciente 3,4,5. Sin embargo, los enfoques convencionales de ERM presentan limitaciones significativas en la práctica clínica que afectan la precisión del diagnóstico y la eficiencia del flujo de trabajo.
Las metodologías tradicionales de resonancia magnética suelen presentar mapas de rigidez e imágenes estructurales como entidades separadas, lo que requiere que los clínicos correlacionen mentalmente las características anatómicas con los patrones de rigidez en diferentes series de imágenes 5,6. Este enfoque requiere la ubicación manual de la región de interés (ROI) para la cuantificación de la rigidez hepática, lo que introduce una considerable variabilidad entre observadores y un posible sesgo de muestreo 7,8. Además, el enfoque convencional basado en el ROI no logra capturar la naturaleza heterogénea de la distribución de la rigidez hepática, como se destaca en la literatura reciente que enfatiza la importancia pronóstica de la heterogeneidad del parénquima en la progresión de la enfermedad hepática crónica 9,10. La incapacidad de visualizar y cuantificar de manera integral la distribución de la rigidez hepática total representa una barrera significativa para el análisis radiómico avanzado y la caracterización precisa de la enfermedad.
Las técnicas alternativas no invasivas para la evaluación de la cirrosis hepática incluyen la elastografía ecográfica y los paneles de biomarcadores séricos11,12. Si bien la elastografía transitoria ofrece mediciones puntuales de la rigidez hepática, carece de las capacidades integrales de mapeo espacial de MRE 13. Los paneles de biomarcadores séricos proporcionan estimaciones indirectas de la fibrosis, pero no pueden visualizar la distribución espacial de los cambios parenquimatosos11. Estudios comparativos recientes han demostrado consistentemente una precisión diagnóstica superior de la RM para los estadios intermedios y avanzados de fibrosis en comparación con estas alternativas13,14.
Para abordar estas limitaciones, hemos desarrollado una nueva técnica de imágenes de fusión estructural de rigidez multimodal que integra a la perfección mapas cuantitativos de rigidez con imágenes estructurales de alta resolución. Este enfoque permite la visualización simultánea de puntos de referencia anatómicos y patrones de rigidez en una única representación integrada, eliminando la necesidad de co-registro mental y reduciendo la carga cognitiva durante la interpretación15,16. La técnica proporciona un análisis exhaustivo de la distribución de la rigidez de todo el hígado, superando las limitaciones de muestreo de los métodos convencionales basados en el ROI.
Este estudio utilizó sistemas de resonancia magnética de 3.0 Tesla con capacidades de elastografía, preparación estándar del paciente que incluye ayuno de 4 a 6 horas y MATLAB con Image Processing Toolbox para el análisis computacional. Estos requisitos están cada vez más disponibles en los centros médicos académicos y en los centros especializados en diagnóstico por imágenes.
Este protocolo proporciona una metodología detallada para implementar la técnica de fusión estructural y de rigidez en entornos clínicos y de investigación. El enfoque es particularmente valioso para los centros con acceso a las capacidades de MRE que buscan mejorar la precisión del diagnóstico, mejorar la eficiencia del flujo de trabajo clínico y establecer marcos cuantitativos para el seguimiento longitudinal de la enfermedad hepática crónica. La técnica es aplicable en varias etiologías de la enfermedad hepática crónica y se puede implementar con un tiempo de posprocesamiento adicional mínimo utilizando el marco computacional proporcionado.