מאמר שיטה

כימות מדויק לא פולשני של שחמת כבד באמצעות הדמיית קשיחות רב-מבנית

DOI:

10.3791/68666

⸱

3 ביולי 2025

 ,  ,  , 
1The First Clinical College, Beijing University of Chinese Medicine, 2Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd., 3Center for Integrated Chinese and Western Medicine, Beijing You An Hospital, Capital Medical University, 4Fever Clinics, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אלסטוגרפיה מסורתית של תהודה מגנטית מפרידה בין קשיחות לתמונות מבניות, ודורשת תיחום החזר ROI ידני וקלט רדיולוג. מחקר זה מציג שיטת היתוך רב-מודאלית המשלבת את שני סוגי התמונות כדי לייצר תמונות איחוי קשיחות מבניות וסטטיסטיקות התפלגות נוקשות בכבד, התומכות בשלבים מדויקים של שחמת ומאפשרת ניתוח רדיומיקה המבוסס על התפלגות נוקשות הכבד.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אלסטוגרפיה מסורתית של תהודה מגנטית (MRE) מציגה קשיחות ותמונות מבניות בנפרד, ודורשת תיחום החזר ROI ידני להערכת נוקשות הכבד. זה מציג שונות של הצופה ועשוי להתעלם מנגעים משמעותיים, ולא לייצג במדויק את דפוסי התפלגות נוקשות הכבד כולו. המחקר הנוכחי יישם היתוך תמונה רב-מודאלי המשלב מפות קשיחות עם תמונות מבניות באמצעות: (1) רכישה ב-MRI 3.0T עם הדמיה משוקללת T1 אופטימלית (TR/TE = 157.62/1.17 ms) ו-MRE (רעידות של 60 הרץ); (2) עיבוד מקדים חישובי של נתוני DICOM לאמצעי אחסון תלת-ממדיים; (3) רישום משותף מדויק וחישוב היתוך; ו-(4) ניתוח כמותי של התפלגות נוקשות הכבד על פני שלבי שחמת שונים. טכניקת הדמיית היתוך קשיחות-מבנית שילבה מבנים אנטומיים עם דפוסי נוקשות בהדמיה אחת, ואפשרה הערכה בו-זמנית של מורפולוגיה של הכבד והתפלגות הנוקשות. ניתוח השוואתי חשף הבחנה ברורה בין חולי שחמת לביקורת בריאה, כאשר כבד שחמת הראה שיעורים גבוהים משמעותית של פיברוזיס מתקדם. טכניקה זו ביטלה את השונות עקב מיקום ידני של החזר ROI וקבעה מסגרת סטנדרטית להערכה מקיפה של הכבד השלם. טכניקת הדמיית היתוך קשיחות-מבנית מספקת הדמיה מקיפה של נוקשות הכבד עם מתאם אנטומי מדויק, מה שעשוי לשפר את דיוק האבחון בהשוואה ל-MRE קונבנציונלי. גישה זו מבטלת את השונות של הצופה, מאפשרת הערכה סטנדרטית של כבד שלם ומבססת מסגרת כמותית לניטור התקדמות המחלה והתגובה לטיפול, תוך הקלה על תקשורת משופרת בין רופא למטופל ומציעה בסיס לרדיומיקה מתקדמת בשלבים של שחמת הכבד.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

שחמת הכבד מייצגת אתגר בריאותי עולמי משמעותי, כאשר שלב מדויק הוא חיוני לניהול אופטימלי של המטופל ותכנון הטיפול 1,2. אלסטוגרפיה בתהודה מגנטית (MRE) התגלתה כטכניקה לא פולשנית רבת ערך להערכת שחמת הכבד, המציעה יתרונות על פני הליכי ביופסיה פולשניים הנושאים סיכוני טעויות דגימה מובנים ואי נוחות של המטופל 3,4,5. עם זאת, גישות MRE קונבנציונליות מציגות מגבלות משמעותיות בפרקטיקה הקלינית המשפיעות על דיוק האבחון ויעילות זרימת העבודה.

מתודולוגיות MRE מסורתיות מציגות בדרך כלל מפות נוקשות ותמונות מבניות כישויות נפרדות, המחייבות את הרופאים לתאם מנטלית תכונות אנטומיות עם דפוסי נוקשות על פני סדרות תמונות שונות 5,6. גישה זו מחייבת מיקום ידני של אזור עניין (ROI) לכימות נוקשות הכבד, תוך הצגת שונות ניכרת בין צופים והטיית דגימה פוטנציאלית 7,8. יתר על כן, הגישה הקונבנציונלית המבוססת על החזר ROI אינה מצליחה ללכוד את האופי ההטרוגני של התפלגות נוקשות הכבד, כפי שמודגש בספרות האחרונה המדגישה את המשמעות הפרוגנוסטית של הטרוגניות פרנכימלית בהתקדמות מחלת כבד כרונית 9,10. חוסר היכולת לדמיין ולכמת באופן מקיף את התפלגות נוקשות הכבד כולו מהווה מחסום משמעותי לניתוח רדיומיקה מתקדם ולאפיון מדויק של המחלה.

טכניקות אלטרנטיביות לא פולשניות להערכת שחמת הכבד כוללות אולטרסאונד אלסטוגרפיה ולוחות סמנים ביולוגיים בסרום11,12. בעוד שאלסטוגרפיה חולפת מציעה מדידות נקודתיות של נוקשות הכבד, היא חסרה את יכולות המיפוי המרחבי המקיפות של MRE 13. לוחות סמנים ביולוגיים בסרום מספקים הערכות עקיפות של פיברוזיס אך אינם יכולים לדמיין את ההתפלגות המרחבית של שינויים פרנכימליים11. מחקרים השוואתיים אחרונים הראו באופן עקבי דיוק אבחנתי מעולה של MRE בשלבי פיברוזיס בינוניים ומתקדמים בהשוואה לחלופות אלה13,14.

כדי להתמודד עם מגבלות אלו, פיתחנו טכניקת הדמיית היתוך מבנית רב-מודאלית חדשה המשלבת בצורה חלקה מפות קשיחות כמותיות עם תמונות מבניות ברזולוציה גבוהה. גישה זו מאפשרת הדמיה בו-זמנית של ציוני דרך אנטומיים ודפוסי נוקשות בייצוג משולב אחד, מבטלת את הצורך ברישום משותף מנטלי ומפחיתה את העומס הקוגניטיבי במהלך הפרשנות15,16. הטכניקה מספקת ניתוח מקיף של התפלגות נוקשות הכבד כולו, תוך התגברות על מגבלות הדגימה של שיטות קונבנציונליות המבוססות על החזר ROI.

מחקר זה השתמש במערכות MRI 3.0 טסלה עם יכולות אלסטוגרפיה, הכנת מטופלים סטנדרטית כולל צום של 4-6 שעות, ו-MATLAB עם ארגז כלים לעיבוד תמונה לניתוח חישובי. דרישות אלו זמינות יותר ויותר במרכזים רפואיים אקדמיים ובמתקני הדמיה מיוחדים.

פרוטוקול זה מספק מתודולוגיה מפורטת ליישום טכניקת היתוך קשיחות-מבנית במסגרות קליניות ומחקריות. הגישה חשובה במיוחד עבור מרכזים עם גישה ליכולות MRE המבקשים לשפר את דיוק האבחון, לשפר את יעילות זרימת העבודה הקלינית ולהקים מסגרות כמותיות לניטור אורך של מחלת כבד כרונית. הטכניקה ישימה על פני אטיולוגיות שונות של מחלת כבד כרונית וניתן ליישם אותה עם מינימום זמן נוסף לאחר עיבוד באמצעות המסגרת החישובית המסופקת.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הפרוטוקול בוצע באישור IRB מוסדי. מטופל מבית החולים דונגג'ימן, אוניברסיטת בייג'ינג לרפואה סינית, עבר הדמיית תהודה מגנטית שגרתית בבטן העליונה ו-MRE בבית החולים YouAn בהסכמה מדעת. מקרה זה נבחר למתודולוגיית המחקר בשל ההתקדמות המאושרת מפיברוזיס לשחמת, מה שמדגיש את הערך של הגישה באבחון הגבול בין פיברוזיס בכבד לשחמת. המחקר מספק גם השוואה כמותית בין התפלגות נוקשות הכבד (LSD) של חולה זה לזו של כבד בריא. כל הציוד וכלי התוכנה המשמשים במחקר זה מפורטים בטבלת החומרים.

1. אסטרטגיות סריקת MRI

  1. הכן את המטופל על ידי הקפדה על תקופת צום של 4-6 שעות לפני הבדיקה כדי להפחית את השונות הפיזיולוגית.
  2. מקם את המטופל על מערכת MRI של 3.0 טסלה באמצעות שילוב של מערך בטן של 16 ערוצים וסליל מערך אחורי של 32 ערוצים.
  3. רכישת הדמיה מבנית
    1. בצע הדמיה אנטומית באמצעות רצף הד צירי דו-ממדי T1 משוקלל עם שיפוע הד כפול עם הפרמטרים הבאים:
      הערה: TR/TE = 157.62/1.17 אלפיות השנייה; זווית היפוך = 60°; שדה ראייה = 400 × 400 מ"מ2; מטריצת רכישה = 512 × 512; עובי הפרוסה = 7 מ"מ.
    2. ודא שהרצף מספק מידע מבני ברזולוציה גבוהה (רזולוציה במישור של 0.78 × 0.78 מ"מ2) עם יכולת הפרדת שומן-מים מובנית.
  4. רכישת MR אלסטוגרפיה
    1. הנח את הנהג הפנאומטי מעל הכבד הקדמי הימני כדי להפעיל רעידות מכניות ב-60 הרץ.
    2. בצע מיפוי נוקשות כבד באמצעות רכישה מבוססת הדמיה אקו-מישורית דו-ממדית (EPI) עם הפרמטרים הבאים:
      הערה: TR/TE = 1050.3/63.4 אלפיות השנייה; זווית היפוך = 90°; שדה ראייה = 420 × 420 מ"מ; מטריצת רכישה = 256 × 256 (שוחזר ל-256 × 256); עובי הפרוסה = 10 מ"מ; רוחב פס = 1953.1 הרץ/פיקסל.
    3. רכוש שמונה קיזוזי פאזה כדי לחשב את התפשטות הגלים וליצור מפות קשיחות כמותיות (אלסטוגרמות) עם ערכים המבוטאים בקילופסקל (kPa).
  5. אסטרטגיית רישום משותף של תמונות
    1. הבטח יישור מרחבי מדויק בין תמונות מבניות ואלסטוגרמות על ידי שמירה על מיקום זהה של המטופל והוראות עקביות לעצירת נשימה.
    2. בצע את כל ההדמיה במישור הצירי עם כיסוי פרוסה תואם של הכבד.
    3. תכנן את רצף ה-MRE באמצעות התמונות האנטומיות המשוקללות T1 כהתייחסות כדי להבטיח כיסוי אופטימלי של פרנכימת הכבד.
    4. ודא ששני הרצפים משתמשים באותה מסגרת התייחסות כדי להקל על רישום משותף אוטומטי בתהליך ההיתוך שלאחר מכן.

2. איסוף והכנת נתונים

  1. שינוי שם התיקיה של כל רצף
    הערה: הוסף שמות מפורשים לכל רצף, מכיוון שנתוני DICOM המיוצאים מהציוד חסרים זיהוי רצף. זה מקל על ניתוח ועיבוד לאחר מכן.
    1. הפעל את הפונקציה Description_Name כדי להוסיף שמות תיאוריים לתיקיות עבור כל רצף.
    2. העתק את כל נתוני DICOM לספריית עבודה מותאמת אישית.
    3. נווט לספרייה המכילה את הנתונים בספריית העבודה של MATLAB.
  2. בדיקה מהירה של תמונות של רצף מבני
    הערה: בדוק תמונות מבניות הנגזרות מהדמיית T1, החולקות את אותה מערכת קואורדינטות עם מפות קשיחות ומספקות הדמיה ברורה של קווי המתאר של הכבד החיונית לחישובי התפלגות הנוקשות הבאים.
    1. צור מטריצת נפח תלת מימדית מקבצי ה-DICOM של רצפי ה-MRI באמצעות קוד MATLAB הבא:
      f=dir('*.dcm');
      עבור i=1:length(f)
      V(:,:,i)=dicomread(fullfile(f(i).folder,f(i).name));
      קצה
    2. דמיין את רצף התמונות באמצעות פונקציית sliceViewer של MATLAB לבדיקה אינטראקטיבית:
      איור;
      H=sliceViewer(V); מפת צבע (אפור (1024));
      set(gcf, 'סרגל כלים', 'איור');
    3. אינטראקציה עם ממשק המשתמש הגרפי של sliceViewer . השתמש בפס הגלילה כדי לדפדף בין פרוסות שונות. ודא שגבולות הכבד מסומנים בבירור עם ניגוד חד לרקמות הסובבות.
      הערה: תמונות מקובלות צריכות להראות פרנכימה רציפה של הכבד ללא חפצי תנועה או טשטוש (איור 1). מציג אינטראקטיבי זה מאפשר הערכה מהירה של איכות התמונה ומורפולוגיה של הכבד.
    4. מצא את הסמלים להגדלה, הקטנת התצוגה וחזרה לתצוגה הגלובלית בפינה השמאלית העליונה של ממשק המשתמש הגרפי. השתמש בסמל טיפ נתונים כדי לסמן את הקואורדינטות של אזורי כבד ספציפיים לצורך ניתוח נוסף.
    5. שים לב שמפת הצבעים של ברירת המחדל באפור מציגה ערכים מנמוך (שחור) לגבוה (לבן). לחץ לחיצה ימנית על סרגל הצבעים בתפריט המוקפץ כדי לבחור אפשרויות שונות של מפת צבעים להדמיה אופטימלית של רקמת הכבד.
    6. אם הניגודיות אינה משביעת רצון, השתמש בלחצן העכבר השמאלי כדי לגרור למעלה ולמטה באמצע האיור כדי לכוונן את רמת החלון. גרור/י שמאלה וימינה כדי להתאים את רוחב החלון. טווח הניגודיות המדויק המתאים יוצג בסרגל הצבעים.
      הערה: השתמש בפקדים אינטראקטיביים אלה כדי לבדוק את מאפייני הרצף המבני של MRI על פני עוצמה וממדים מרחביים. העריכו את שלמות קווי המתאר האנטומיים של הכבד ואת איכות התמונה לפני שתמשיכו לשלב הבא.
  3. בדיקה מהירה של מפות קשיחות MRE
    הערה: בדוק מפות נוקשות MRE למדידות כמותיות של גמישות הכבד, כאשר צבעים שונים מייצגים דרגות שונות של נוקשות, החיונית לזיהוי אזורים פיברוטיים או שחמת.
    1. צור מטריצת נפח תלת מימדית מקבצי DICOM של רצפי MRE באמצעות קוד MATLAB הבא:
      f=dir('*.dcm');
      עבור i=1:length(f)
      V_LSD(:,:,i)=dicomread(fullfile(f(i).folder,f(i).name));
      קצה
    2. דמיין את מפות הנוקשות של MRE באמצעות פונקציית sliceViewer של MATLAB לבדיקה אינטראקטיבית:
      איור; H=sliceViewer(V_LSD); מפת צבע (Jet (1024)); set(gcf, 'סרגל כלים', 'איור');
    3. אינטראקציה עם ממשק המשתמש הגרפי של sliceViewer . השתמש בפס הגלילה בתחתית ממשק המשתמש הגרפי (GUI) כדי לדפדף בין פרוסות שונות ברצף (איור 2). שימו לב שצופה אינטראקטיבי זה מאפשר הערכה מהירה של התפלגות הנוקשות ודפוסי גמישות הכבד.
    4. מצא את הסמלים להגדלה, הקטנת התצוגה וחזרה לתצוגה הגלובלית בפינה השמאלית העליונה של ממשק המשתמש הגרפי. השתמש בסמל Data Tip כדי לסמן את הקואורדינטות של אזורי כבד ספציפיים עם ערכי קשיחות בולטים לצורך ניתוח נוסף.
    5. שים לב שמפת הצבעים של ברירת המחדל מייצגת ערכי קשיחות מנמוך (כחול) לגבוה (אדום). לחץ לחיצה ימנית על סרגל הצבעים בתפריט המוקפץ כדי להתאים את טווח מפת הצבעים להמחשה אופטימלית של שיפועי נוקשות הכבד.
    6. אם הניגודיות אינה משביעת רצון, השתמש בלחצן העכבר השמאלי כדי לגרור למעלה ולמטה באמצע האיור כדי לכוונן את רמת החלון. גרור/י שמאלה וימינה כדי להתאים את רוחב החלון. טווח הנוקשות המדויק המתאים יוצג בסרגל הצבעים.
    7. ודא שמפות הנוקשות מציגות מעברי צבע חלקים בתוך פרנכימת הכבד. מיפוי קשיחות מקובל צריך להראות חפצי רעש מינימליים והבחנה ברורה בין רקמת הכבד (בדרך כלל בטווח של 1-8 kPa) לאזורי רקע.
      הערה: בקרות אינטראקטיביות אלה מאפשרות בדיקה גמישה של מפות נוקשות MRE הן על פני מרחב העוצמה והן על פני מיקום הרצף, מה שמקל על הערכה מהירה של התפלגות נוקשות הכבד ואזורים פוטנציאליים לפיברוזיס.

3. היתוך קשיחות-מבני

הערה: שלב את שתי השיטות מכיוון שמפות קשיחות לבדן אינן יכולות למקם במדויק נגעים ללא מתאם תמונה מבנית.

  1. הגדירו משתני נתיב הן לתמונות מבניות והן למפות קשיחות, וכן סריקת קבצים באותם מיקומים ציריים בערך.
  2. בחר בפונקציה Struct_Stiffness_Fusion (I_fusion = Struct_Stiffness_Fusion(I_structural, I_stiffness)) ליצירת תמונות Stiffness-Structural Fusion בספרייה הנוכחית.
  3. אתרו את קובצי תמונת המיזוג בדפדפן הקבצים ופתחו אותם באמצעות מציג התמונות של ברירת המחדל. ודא שהמבנים האנטומיים ודפוסי הנוקשות מיושרים כהלכה.
    הערה: תמונות היתוך מקובלות צריכות להדגים שכבת-על מדויקת ללא התאמה שגויה במרחב בין נתוני מבנה ואלסטוגרפיה. בעקבות השלבים לעיל, מיקומים ציריים מיושרים של סריקה מוציאים באופן אוטומטי את רצף תמונות ההיתוך, שניתן לצפות בו באמצעות צופי תמונות RGB נפוצים.

4. התפלגות נוקשות הכבד

הערה: כדי להשלים את ניתוח תמונת ההיתוך המוצג באיור 3, צור סטטיסטיקה של התפלגות נוקשות הכבד כפי שמודגם באיור 4.

  1. חזור על שלבים 1-3 כדי לבחון חולים עם שלבים שונים של שחמת הכבד.
  2. בחרו את פונקציית LSD_compute ([LSD_distribution, LSD_stats] = LSD_compute(V_stiffness, liver_mask)) כדי לחשב את ערכי ה-LSD (התפלגות נוקשות הכבד) של המטופל על פני שלבי נוקשות שונים15 (איור 4).
    הערה: המטופל שמוצג באיור 3 נמצא בשלב מאוחר של פיברוזיס בכבד שכבר התקדם לשחמת, כאשר הנוקשות הממוצעת של הכבד כולו מגיעה ל-5 kPa. לכן, בהתפלגות הכמותית באיור 4, רוב ערכי הנוקשות של רקמת הכבד הם מעל שלב F4.

5. אימות סופי ואחסון נתונים בארכיון

  1. ודא שכל תמונות המיזוג נוצרו ונשמרו בהצלחה בספריית העבודה.
  2. לאשר שתוצאות ניתוח ה-LSD חושבו ותועדו לצורך פרשנות קלינית.
  3. אחסן בארכיון את כל הנתונים המעובדים, כולל תמונות מבניות, מפות קשיחות, תמונות היתוך ומדדי LSD כמותיים, לעיון עתידי ולהשוואה אורכית.
    הערה: פרוטוקול הדמיית היתוך מבני של קשיחות רב-מודאלית הושלם כעת. תמונות ההיתוך שנוצרו וניתוח ה-LSD הכמותי מספקים נתוני הערכת כבד מקיפים מוכנים לפרשנות קלינית ותקשורת עם המטופל.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

גישת ההדמיה המוצגת במחקר זה מציעה תובנות מקיפות לגבי מבנה הכבד והתפלגות הנוקשות, ומאפשרת הערכה מדויקת של שחמת הכבד. באמצעות ממשק המשתמש הגרפי המתואר באיור 1, קלינאים יכולים להבין טוב יותר את האנטומיה המבנית של הכבד על פני חתכים מרובים, בעיקר להעריך את שלמותו האנטומית. בחינת איור 2 מגלה מגבלה קריטית של מפות נוקשות מבודדות: ללא הפניות מבניות מתאימות, קלינאים ומטופלים מתמודדים עם קושי משמעותי באיתור אנטומי של אזורים של נוקשות מוגברת (מיוצגים באדום). מגבלה זו פוגעת ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

שלבים קריטיים
מספר שלבים קריטיים בפרוטוקול דורשים תשומת לב מיוחדת כדי להבטיח את היישום המוצלח של טכניקת הדמיית היתוך מבנית-קשיחות רב-מודאלית. ראשית, תכנון רצף ה-MRE באמצעות תמונות אנטומיות משוקללות T1 כהתייחסות מבטיח כיסוי אופטימלי של פרנכימת הכבד ומקל על רישום משותף אוטומטי לאחר מכן15. שנית, העיבוד המקדים של נתוני DICOM דורש ניהול קפדני של זיהוי הרצף. מכיוון שנתוני DICOM המיוצאים מציוד MRI חסרים לעתים קרובות שמות רצפים מפורשים, יישום נכון של פ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

כלי התוכנה לכימות שחמת הכבד המפורט בטבלת החומרים של מחקר זה, LSD-Fusion V1.0, הוא כלי תוכנה מבית Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. זכויות הקניין הרוחני של כלי תוכנה זה שייכות לחברה.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה נתמך על ידי מענק החוקר הצעיר בבית החולים בייג'ינג You'an המסונף לאוניברסיטה הרפואית קפיטל (BJYAYY-YN2023-18) "תצפית יעילות קלינית של גרגירי רואנגאן בטיפול בחולים עם שחמת כבד הפטיטיס B"; והתוכנית הלאומית החמישית לכישרונות קליניים מצטיינים ברפואה סינית מסורתית (מענק מס. NATCM Education [2022]-1), שאורגן על ידי המינהל הלאומי לרפואה סינית מסורתית של סין.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
MATLABGE Medical SystemsSIGNA Pioneer3.0 טסלה
 אנטרופיה אינטליגנטיתLSD-Fusion V1.0בייג'ינג אנטרופיה אינטליגנטית מדע & טכנולוגיה בע"מ מידול עבור היתוך CT/MRI
כלים למידולMathWorks 2022במחשוב וויזואליזציה 
מערכת MRI

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. Fibrosis: from mechanisms to medicines. Nature. 587, 555-566 (2020).
  2. Parola, M., Pinzani, M. Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues. Mol Aspects Med. 65, 37-55 (2019).
  3. Singh, S., et al. Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in predicting hepatic fibrosis and portal hypertension in patients with chronic liver disease: a systematic review and meta-analysis. AJR Am J Roentgenol. 207 (4), 775-784 (2016).
  4. Ramachandran, P., et al. Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level. Nature. 575, 512-518 (2019).
  5. Yin, M., et al. Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography. Clin Gastroenterol Hepatol. 5 (10), 1207-1213.e2 (2007).
  6. Ichikawa, S., et al. Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C. Magn Reson Med. 68 (3), 767-772 (2012).
  7. Venkatesh, S. K., et al. Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B. Eur Radiol. 24 (1), 70-78 (2014).
  8. Godoy-Matos, A. F., Silva Júnior, W. S., Valerio, C. M. NAFLD as a continuum: From obesity to metabolic syndrome and diabetes. Diabetol Metab Syndr. 12, 60(2020).
  9. Zoncapè, M., Liguori, A., Tsochatzis, E. A. Non-invasive testing and risk-stratification in patients with MASLD. Eur J Intern Med. 122, 11-19 (2024).
  10. Duarte-Rojo, A., et al. Imaging-based non-invasive liver disease assessment for staging liver fibrosis in chronic liver disease: A systematic review supporting the AASLD Practice Guideline. Hepatology. 81 (2), 725-748 (2025).
  11. Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. Non-invasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 156 (5), 1264-1281 (2019).
  12. Stefan, N., Häring, H. U., Cusi, K. Non-alcoholic fatty liver disease: Causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies. Lancet Diabetes Endocrinol. 7 (4), 313-324 (2019).
  13. Xiao, G., et al. Comparison of laboratory tests, ultrasound, or magnetic resonance elastography to detect fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease: A meta-analysis. Hepatology. 66 (5), 1486-1501 (2017).
  14. Kim, B. K., et al. Head-to-head comparison between MEFIB, MAST, and FAST for detecting stage 2 fibrosis or higher among patients with NAFLD. J Hepatol. 77 (6), 1482-1490 (2022).
  15. Liu, Y., et al. A three-dimensional digital model for early diagnosis of hepatic fibrosis based on magnetic resonance elastography. J Vis Exp. (197), e65507(2023).
  16. Ferro, M., et al. Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review. Ther Adv Urol. 14, 175628722211090(2022).
  17. Imajo, K., et al. Direct comparison of US and MR elastography for staging liver fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Clin Gastroenterol Hepatol. 20 (4), 908-917.e11 (2022).
  18. Venkatesh, S. K., et al. Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B. Magn Reson Med. 72 (4), 1123-1129 (2014).
  19. 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).
  20. Nam, D., et al. Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction. JHEP Rep. 4 (4), 100443(2022).
  21. Wu, Y. J., et al. Radiomics in early lung cancer diagnosis: From diagnosis to clinical decision support and education. Diagnostics (Basel). 12 (5), 1064(2022).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

הסרטון יגיע בקרוב

מאמרים קשורים