Una técnica de cuantificación 3D para el análisis de la distribución de la fracción de grasa hepática mediante imágenes de resonancia magnética Dixon

Este estudio presenta un método único de cuantificación en 3D para la distribución de la fracción de grasa hepática (LFF) utilizando imágenes por resonancia magnética de Dixon (Dixon MRI). Los mapas de LFF, derivados de imágenes en fase y en fase acuosa, se integran con contornos hepáticos en 3D para diferenciar los patrones de LFF entre hígados normales y esteatóticos, lo que permite una evaluación precisa del contenido de grasa hepática.

Este estudio desarrolló una técnica de resonancia magnética Dixon 3D para cuantificar con precisión la distribución de la grasa hepática, con el objetivo de validar su eficacia como una herramienta precisa y no invasiva para evaluar y diferenciar los patrones de grasa en hígados normales frente a esteatóticos. Los avances recientes en la cuantificación de la grasa de la RM incluyen enfoques de modelado de distribución 3D normal, que integran Dixon Imaging con la segmentación de la estructura hepática para permitir una visualización precisa y el entorno de los patrones de la fracción de grasa hepática. La integración de imágenes médicas impulsadas por IA, el aprendizaje profundo, la visualización 3D y una fusión de datos multimodal mejora el modelado de todo el hígado y la evaluación esteatótica, lo que facilita la toma de decisiones clínicas precisas.

Los desafíos experimentales actuales incluyen la estandarización de los flujos de trabajo computacionales, el abordaje de las variaciones en los equipos y protocolos, y la elucidación de los mecanismos de progresión de la enfermedad en la investigación de la esteatosis hepática. Nuestro protocolo ofrece la ventaja de la evaluación de la fracción de grasa hepática en 3D, superando a las técnicas en 2D. Los hallazgos avanzarán en la investigación en nuestro campo al ofrecer una evaluación completa y precisa de LFF en 3D de las diferentes etapas de la enfermedad del hígado graso, que es crucial para las decisiones de tratamiento y la evaluación del pronóstico.