Name: Un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sullelastografia a risonanza magnetica (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-07-21T12:10:00.000+00:00
Duration: 6 min 9 s
Description: Scopri un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica. Questo metodo computazionale migliora la valutazione non invasiva della rigidità epatica.

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Questa pubblicazione è stata supportata dal quinto programma nazionale di ricerca sui talenti eccellenti della medicina tradizionale cinese organizzato dall'Amministrazione Nazionale della Medicina Tradizionale Cinese. Il collegamento ufficiale alla rete è 'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html. '

Questo studio ha utilizzato la modellazione digitale 3D dell'LSD per ricostruire il fegato di un paziente tipico con fibrosi epatica clinicamente confermata. Il paziente è stato reclutato da un noto istituto per il trattamento delle malattie del fegato, "You An Hospital" a Pechino, in Cina, e sottoposto a risonanza magnetica addominale superiore (MRI) di routine e imaging MRE dopo aver fornito il consenso. Il paziente è stato scelto come caso di studio per questo metodo di ricerca a causa della conferma della stadiazione della fibrosi epatica attraverso l'esame patologico e l'assenza di sintomi clinici evidenti, che sottolinea l'applicabilità e il valore clinico di questa ricerca nella diagnosi di pazienti con fibrosi epatica in fase iniziale. Questo documento fornisce anche un confronto quantitativo tra il fegato di questo paziente e un fegato sano. Gli strumenti software utilizzati in questo studio sono elencati nella Tabella dei materiali.
1. Raccolta e preparazione dei dati
NOTA: La differenza dei parametri non è sensibile al metodo di ricerca.
<ol><li>Strategie di scansione MRI NOTA: Questo studio ha utilizzato i dati DICOM effettivi ottenuti dall'imaging clinico utilizzando un dispositivo di risonanza magnetica (MRI) prodotto da GE. Il contenuto dei dati include l'imaging IDEAL (Decomposizione iterativa di acqua e grasso con ecoasimmetria e stima dei minimi quadrati), l'imaging di separazione acqua-grasso e l'elastografia a risonanza magnetica (MRE).<ol><li>Assicurarsi che i dati IDEAL abbiano una risoluzione orizzontale di 256 x 256 pixel, con una spaziatura tra i pixel di 1,5625 mm e uno spessore della fetta di 10 mm. NOTA: La strategia di scansione potrebbe essere ulteriormente ottimizzata, ma la metodologia impiegata in questo studio è applicabile all'imaging medico di maggiore precisione.</li>
	</ol></li>
	<li>Rinomina la cartella di ogni sequenza. NOTA: Poiché i dati DICOM esportati dall'apparecchiatura non forniscono esplicitamente i nomi delle sequenze, durante la fase di pre-elaborazione, è necessario aggiungere nomi espliciti per ciascuna sequenza per facilitare l'analisi e l'elaborazione successive.<ol><li>Copiare tutti i dati DICOM in una directory di lavoro personalizzata.</li>
		<li>Passare alla directory contenente i dati nella directory di lavoro di MATLAB.</li>
		<li>Eseguire la funzione Description_Name per aggiungere nomi descrittivi alle cartelle per ogni sequenza.</li>
		<li>Vedere la Figura 1 per un confronto prima e dopo la ridenominazione. Aggiungere un Nome descrizione a ciascuna cartella della sequenza di immagini per facilitare l'identificazione delle sequenze di immagini necessarie per vari scopi analitici.</li>
	</ol></li>
	<li>Controlla rapidamente le immagini di IDEAL.<ol><li>Modificare la directory delle cartelle delle diverse fasi, incluse le fasi in fase, in uscita, in acqua e grassa, che sono state memorizzate in cartelle separate per l'imaging utilizzando IDEAL.</li>
		<li>Eseguire la funzione Slice_View per visualizzare le sequenze di impatto per ogni fase.</li>
		<li>Vedere la Figura 2 per un'immagine dell'interfaccia utente grafica interattiva (GUI) per la sequenza MRI-IDEAL. Utilizzare la barra di scorrimento nella parte inferiore della GUI per sfogliare rapidamente le diverse sequenze.</li>
		<li>Utilizzare la sequenza di fase fuori fase MRI-IDEAL come tipo di sequenza RM per fornire descrizioni più chiare dei confini del tessuto epatico. NOTA: Nelle operazioni seguenti, l'attenzione si concentrerà sull'utilizzo della sequenza fuori fase di IDEAL per delineare la regione 3D del fegato.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Estrarre la regione 3D del fegato
NOTA: I singoli voxel nella regione 3D del fegato fungono da vettori spaziali per l'LSD, con il valore di rigidità di ciascun voxel derivato dall'MRE. L'estrazione della regione 3D del tessuto epatico è un passaggio necessario prima della fusione. Sebbene il deep learning possa essere utilizzato per svolgere questo compito in modo più efficiente, non è l'obiettivo di questo studio. Pertanto, gli strumenti software maturi (ad esempio, MIMICS) vengono ancora utilizzati per estrarre la regione 3D del tessuto epatico.
<ol><li>Per avviare il software MIMS, selezionare Nuovo progetto e, nella finestra di dialogo successiva, passare alla cartella contenente le immagini fuori fase IDEAL. Procedere facendo clic su AVANTI | il pulsante Converti , entrando così nello stato di modifica della sequenza.</li>
	<li>Per creare una maschera vuota, fare clic sul pulsante Nuovo nella finestra di dialogo MASCHERA situata sul lato destro e selezionare la soglia massima.</li>
	<li>Per delimitare l'area del fegato in tutte le viste orizzontali, utilizzare lo strumento Modifica maschere situato sotto l'etichetta Segmento .</li>
	<li>Per generare la parte spaziale 3D del fegato, selezionare la maschera epatica che è stata delineata e fare clic sul pulsante Calcola parte da maschera . La regione 3D estratta del fegato è mostrata nella Figura 3.</li>
	<li>Fare clic su File | Esportazione | selezionare il comando Dicom. Nella finestra di dialogo popup, scegliere la maschera del fegato, impostare il percorso del file e i nomi dei file, quindi fare clic sul pulsante OK per completare l'esportazione della regione 3D del fegato nei file DICOM specificati.</li>
</ol>3. La sequenza della mappa di rigidità epatica
NOTA: L'intervallo di rigidità MRE nei pazienti con fibrosi precoce è in genere inferiore a 8 kpa. Per visualizzarlo, è necessario selezionare l'immagine della sequenza con l'etichetta 'SE27_ST8K_(Pa)'.
<ol><li>Modificare la directory nella cartella 'SE27_ST8K_(Pa)', che contiene la sequenza della mappa di rigidità epatica.</li>
	<li>Per sfogliare ogni mappa di rigidità, eseguire la funzione MRE_show nell'area di lavoro di Matlab, con l'argomento della funzione che è il nome del file situato nel percorso specificato.</li>
	<li>La mappa di rigidità del fegato mostrata nella Figura 4 è un'immagine RGB a colori reali, con una struttura dati di 512 pixel per 512 pixel per 3 matrice, in cui ogni punto di pixel ha tre valori che rappresentano i tre colori primari, RBG. Osservate la barra dei colori a sinistra che mostra i valori di rigidità corrispondenti dei diversi pixel colorati. Calcola l'esatta rigidità di ogni pixel utilizzando le rispettive correlazioni.</li>
	<li>Le informazioni supplementari nella Figura 4 includono dati quali la descrizione della sequenza, la posizione di scansione, l'ora, le informazioni sul paziente e i parametri dell'immagine. Utilizzare questi dati, in particolare i parametri dell'immagine, per stabilire la relazione spaziale tra le sequenze MRE e IDEAL.</li>
</ol>4.3D-Volume della distribuzione della rigidità epatica
NOTA: Ogni voxel nel volume di rigidità del fegato 3D rappresenta il valore di rigidità di un voxel corrispondente nella regione del fegato 3D, che deriva dal valore di rigidità di ciascun pixel nella Figura 4. Allineando la regione epatica 3D nella Figura 3 con la mappa di rigidità nella Figura 4, è possibile estrarre il valore di rigidità di ciascun voxel, con conseguente generazione del volume di rigidità epatica 3D.
<ol><li>Richiamare la funzione LSD_Slice con la regione del fegato 3D mostrata nella Figura 3 e la mappa di rigidità del fegato nella Figura 4 come parametri di input per ottenere il volume 3D della distribuzione della rigidità del fegato, come mostrato nella Figura 5.</li>
	<li>Visualizzare la mappa di rigidità di ogni strato del fegato trascinando la barra di scorrimento sotto la GUI mostrata nella Figura 5. NOTA: Tuttavia, a differenza della Figura 4, qui viene trattenuto con precisione solo il tessuto epatico.</li>
	<li>Osservare le icone nell'angolo in alto a destra della GUI (Figura 5) come lo zoom avanti, lo zoom indietro, il ritorno alla vista globale e la marcatura delle coordinate del pixel selezionato. NOTA: La barra dei colori predefinita è la mappa dei colori di "getto", il che significa che i valori corrispondenti (kpa unitari) dal blu al rosso sono da bassi ad alti.</li>
	<li>Eseguire la funzione LSD_Volume con lo stesso input di LSD_Slice per ottenere la distribuzione spaziale dell'LSD epatico 3D, come mostrato nella Figura 6. Osservate il volume 3D dell'LSD da qualsiasi prospettiva tenendo premuto il tasto sinistro del mouse e trascinando lo schermo (Figura 6).</li>
</ol>5. Analisi quantitativa dell'LSD
NOTA: Un importante obiettivo dell'analisi quantitativa di questo studio è quello di fornire la proporzione dei diversi stadi dei voxel dell'LSD nel fegato del paziente. La Figura 6 mostra che la distribuzione della fibrosi epatica nei pazienti non è uniforme nelle diverse sedi spaziali. Il motivo per cui i sintomi clinici non sono ancora evidenti è dovuto principalmente al fatto che una parte considerevole del tessuto epatico è in uno stadio normale. Pertanto, è necessario quantificare con precisione la differenza tra pazienti e individui sani. Questo è un importante concetto quantitativo di questo studio.
<ol><li>Determinare gli intervalli numerici dei valori di rigidità per i diversi stadi della fibrosi epatica, come mostrato nella Figura 7.</li>
	<li>Calcolare la distribuzione dell'intero voxel epatico del paziente nei diversi stadi della fibrosi (Figura 8) invocando la funzione Hepatic_Fibrosis con il parametro di input del volume 3D di LSD mostrato nella Figura 6.</li>
	<li>Utilizzare gli stessi passaggi per calcolare e confrontare i risultati di un fegato completamente sano con il tipico paziente affetto da fibrosi epatica descritto sopra (Figura 9).</li>
</ol>

Analisi quantitativa della distribuzione della rigidità epatica

<ol><li>Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fibrosis%3A+from+mechanisms+to+medicines%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Fibrosis: from mechanisms to medicines.</a> Nature. 587 (7835), 555-566 (2020).</li>
<li>Parola, M., Pinzani, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Liver+fibrosis%3A+Pathophysiology%2C+pathogenetic+targets+and+clinical+issues%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Aspects+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues.</a> Molecular Aspects of Medicine. 65, 37-55 (2019).</li>
<li>Ramachandran, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resolving+the+fibrotic+niche+of+human+liver+cirrhosis+at+single-cell+level%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level.</a> Nature. 575 (7783), 512-518 (2019).</li>
<li>Stefan, N., Häring, H. -U., Cusi, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-alcoholic+fatty+liver+disease%3A+causes%2C+diagnosis%2C+cardiometabolic+consequences%2C+and+treatment+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22The+Lancet.+Diabetes+%26+Endocrinology%22%5BJournal%5D)">Non-alcoholic fatty liver disease: causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies.</a> The Lancet. Diabetes & Endocrinology. 7 (4), 313-324 (2019).</li>
<li>Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Noninvasive+assessment+of+liver+disease+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Gastroenterology%22%5BJournal%5D)">Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease.</a> Gastroenterology. 156 (5), 1264.e4-1281.e4 (2019).</li>
<li>Godoy-Matos, A. F., Silva Júnior, W. S., Valerio, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NAFLD+as+a+continuum%3A+from+obesity+to+metabolic+syndrome+and+diabetes%5BTitle%5D)+AND+%22Diabetology+%26+Metabolic+Syndrome%22%5BJournal%5D)">NAFLD as a continuum: from obesity to metabolic syndrome and diabetes.</a> Diabetology & Metabolic Syndrome. 12 (1), 1-20 (2020).</li>
<li>Venkatesh, S. K., Xu, S., Tai, D., Yu, H., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Correlation+of+MR+elastography+with+morphometric+quantification+of+liver+fibrosis+%28Fibro-C-Index%29+in+chronic+hepatitis+B%5BTitle%5D)+AND+%22Magnetic+Resonance+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 72 (4), 1123-1129 (2014).</li>
<li>Yin, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+hepatic+fibrosis+with+magnetic+resonance+elastography%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Gastroenterology+and+Hepatology%22%5BJournal%5D)">Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 5 (10), 1207-1213 (2007).</li>
<li>Venkatesh, S. K., Wang, G., Lim, S. G., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+elastography+for+the+detection+and+staging+of+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+B%5BTitle%5D)+AND+%22European+Radiology%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B.</a> European Radiology. 24, 70-78 (2014).</li>
<li>Ichikawa, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+elastography+for+staging+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+C%5BTitle%5D)+AND+%22Magnetic+Resonance+in+Medical+Sciences%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C.</a> Magnetic Resonance in Medical Sciences. 11 (4), 291-297 (2012).</li>
<li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+detection+of+nonalcoholic+steatohepatitis+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease+by+using+MR+elastography%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Early detection of nonalcoholic steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease by using MR elastography.</a> Radiology. 259 (3), 749-756 (2011).</li>
<li>Singh, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+performance+of+magnetic+resonance+elastography+in+staging+liver+fibrosis%3A+a+systematic+review+and+meta-analysis+of+individual+participant+data%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Gastroenterology+and+Hepatology%22%5BJournal%5D)">Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in staging liver fibrosis: a systematic review and meta-analysis of individual participant data.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 13 (3), 440.e6-451.e6 (2015).</li>
<li>Ferro, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics+in+prostate+cancer%3A+an+up-to-date+review%5BTitle%5D)+AND+%22Therapeutic+Advances+in+Urology%22%5BJournal%5D)">Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review.</a> Therapeutic Advances in Urology. 14, 17562872221109020(2022).</li>
<li>Nam, D., Chapiro, J., Paradis, V., Seraphin, T. P., Kather, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Artificial+intelligence+in+liver+diseases%3A+Improving+diagnostics%2C+prognostics+and+response+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22JHEP+Reports%22%5BJournal%5D)">Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction.</a> JHEP Reports. 4 (4), 100443(2022).</li>
<li>Wu, Y. -J., Wu, F. -Z., Yang, S. -C., Tang, E. -K., Liang, C. -H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics+in+early+lung+cancer+diagnosis%3A+from+diagnosis+to+clinical+decision+support+and+education%5BTitle%5D)+AND+%22Diagnostics%22%5BJournal%5D)">Radiomics in early lung cancer diagnosis: from diagnosis to clinical decision support and education.</a> Diagnostics. 12 (5), 1064(2022).</li>
</ol>

Lo strumento software per la quantificazione della fibrosi epatica elencato nella tabella dei materiali di questo studio, HepaticFibrosis V1.0, è uno strumento software della Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. I diritti di proprietà intellettuale di questo strumento software appartengono all'azienda.

Nella pratica clinica, è difficile quantificare e monitorare con precisione le condizioni dei pazienti affetti da fibrosi epatica in fase iniziale. Il confronto mostrato in Figura 9 riflette pienamente il grado di fibrosi epatica nel paziente rispetto ad un fegato sano; Naturalmente, questo dato può anche essere un confronto tra due periodi diversi per il paziente, utilizzato per la valutazione dell'efficacia del trattamento. Questo preciso metodo di quantificazione è il passaggio critico di...

La fibrosi epatica si riferisce alla formazione di tessuto cicatriziale eccessivo nel fegato, di solito a causa di danni o malattie epatiche 1,2,3,4. Si verifica frequentemente come conseguenza di un danno epatico cronico ed è comunemente associato a malattie del fegato, come l'epatite virale cronica, la steatosi epatica non alcolica e la malattia epatica alcolica. Se non trattata, la fibrosi epatica può progredire verso la cirrosi, una condizione potenzialmente pericolosa per la vita associata a morbilità e mortalità significative.
La ricerca attiva in questo settore mira a chiarire i meccanismi cellulari e molecolari alla base della patogenesi della fibrosi epatica, nonché a sviluppare nuove strategie diagnostiche e terapeutiche per migliorare gli esiti dei pazienti. Un altro obiettivo è il rilevamento non invasivo dello stadio di fibrosi epatica, che è un aspetto critico direttamente correlato alla diagnosi della malattia, alla selezione del trattamento e alla valutazione della prognosi. Nonostante l'importanza di una diagnosi accurata e del monitoraggio della fibrosi epatica, i metodi diagnostici tradizionali, come la biopsia epatica, sono invasivi e associati a rischi significativi. Al contrario, l'elastografia a risonanza magnetica 5,6 (MRE) è una promettente tecnica di imaging non invasiva che ha dimostrato un potenziale nella diagnosi e nel monitoraggio della fibrosi epatica quantificando la rigidità epatica.
Negli ultimi anni, ci sono state ricerche significative incentrate sulla valutazione dell'accuratezza e dell'affidabilità della MRE nella diagnosi della fibrosi epatica, nonché dei suoi potenziali vantaggi rispetto ai metodi diagnostici tradizionali. La metrica di rigidità epatica della MRE ha ottenuto l'approvazione da parte della Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti per la diagnosi clinica e nella pratica clinica è stata condotta un'ampia analisi comparativa con risultati patologici. I risultati hanno dimostrato che le mappe di rigidità generate da MRE mostrano una forte correlazione positiva con i vari stadi della fibrosi epatica 7,8,9,10,11,12. Tuttavia, finora, il lavoro di valutazione e monitoraggio accurato della progressione della fibrosi epatica nei pazienti attraverso l'analisi quantitativa della distribuzione della rigidità epatica (LSD) abbinando le immagini della struttura epatica con la MRE non ha fatto molti progressi.
In questo studio, viene introdotta la tecnica di analisi del gruppo di imaging medico13,14,15 per ottenere un allineamento accurato delle immagini della struttura epatica con la mappa di rigidità generata da MRE nello spazio 3D, consentendo il calcolo dei valori di rigidità epatica per ciascun voxel dell'intero fegato. Sulla base del modello digitale 3D dell'LSD, è possibile calcolare e valutare l'esatta distribuzione della stadiazione della fibrosi epatica specifica per il paziente. Ciò pone una solida base per la diagnosi quantitativa precisa della fibrosi epatica in fase iniziale.

<table><tbody><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks&nbsp;</td><td>2022B</td><td>Informatica e visualizzazione&nbsp;</td></tr><tr><td>Mimics</td><td>Materialise</td><td>Mimics Research V20</td><td>Strumenti di trasformazione del formato</td></tr><tr><td>del modello per 3D_LSD</td><td>Intelligent&nbsp; Entropia</td><td>Fibrosi epatica V1.0</td><td>Pechino Entropia intelligente Scienza & Technology Co Ltd. Modellazione per la fusione TC/MRI</td></tr></tbody></table>

un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica

A Three-Dimensional Digital Model for Early Diagnosis of Hepatic Fibrosis Based on Magnetic Resonance Elastography

La fibrosi epatica è uno stadio precoce della cirrosi epatica e non esistono metodi migliori non invasivi e convenienti per il rilevamento e la valutazione della malattia. Nonostante i buoni progressi compiuti con la mappa della rigidità epatica (LSM) basata sull'elastografia a risonanza magnetica (MRE), ci sono ancora alcune limitazioni che devono essere superate, tra cui la determinazione manuale della messa a fuoco, la selezione manuale delle regioni di interesse (ROI) e i dati LSM discontinui senza informazioni strutturali, il che rende impossibile valutare il fegato nel suo complesso. In questo studio, proponiamo un nuovo modello digitale tridimensionale (3D) per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sulla risonanza magnetica.
La MRE è una tecnica di imaging non invasiva che impiega la risonanza magnetica (MRI) per misurare la rigidità del fegato nel sito di scansione attraverso l'interazione uomo-computer. Gli studi hanno indicato una significativa correlazione positiva tra la LSM ottenuta attraverso la MRE e il grado di fibrosi epatica. Tuttavia, ai fini clinici, è necessaria una quantificazione completa e precisa del grado di fibrosi epatica. Per affrontare questo problema, in questo studio è stato proposto il concetto di distribuzione della rigidità epatica (LSD), che si riferisce al volume di rigidità 3D di ciascun voxel epatico ottenuto dall'allineamento di immagini 3D del tessuto epatico e indicatori MRE. Ciò fornisce uno strumento clinico più efficace per la diagnosi e il trattamento della fibrosi epatica.

Utilizzando le informazioni nel campo Description_Name dei file DICOM, la cartella MRI originale può essere rinominata per facilitare la rapida localizzazione della sequenza di imaging richiesta durante il processo di analisi nel gruppo di imaging. La sequenza di fase fuori fase MRI-IDEAL è il tipo di sequenza di risonanza magnetica utilizzata per fornire descrizioni più chiare dei confini del tessuto epatico. Questo perché la sequenza fuori fase MRI-IDEAL può differenziare meglio la forza di magnetizzaz...

L'obiettivo di questo studio è stato quello di sviluppare un nuovo modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica, che includa la rigidità di ciascun voxel nel fegato del paziente e possa quindi essere utilizzato per calcolare il rapporto di distribuzione del fegato del paziente in diversi stadi di fibrosi.

Un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica

Hepatic fibrosis is an early stage of liver cirrhosis, and there are no better non-invasive and convenient methods for the detection and evaluation of the ...

Lo scopo della ricerca è quello di sviluppare un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica. La ricerca mira ad affrontare i limiti dei metodi attuali e a fornire un approccio non invasivo e quantitativo per la valutazione e il monitoraggio accurati della fibrosi epatica. Alcune delle attuali sfide sperimentali nel campo della ricerca sulla fibrosi epatica includono il miglioramento dell'accuratezza della scansione e delle tecniche di imaging di metodi non invasivi come l'elastografia a risonanza magnetica, la standardizzazione dei protocolli computazionali per risultati coerenti e l'accumulo di dati più completi, e questa era la dimensione dei dati per una classificazione e una diagnosi accurate.Le immagini strutturali della risonanza magnetica epatica sono state accuratamente allineate con le immagini MRE, consentendo la distribuzione tridimensionale della rigidità epatica e la distribuzione e ottenendo una quantificazione precisa nello spazio 3D. È possibile stabilire con precisione una mappa di distribuzione della rigidità del fegato per un fegato sano e utilizzarla convenientemente per la diagnosi e il trattamento di pazienti con diversi stadi di cirrosi epatica. In futuro, vogliamo affrontare la diagnosi, il trattamento e la prognosi delle malattie del fegato basati sull'intelligenza artificiale, nonché lo sviluppo di medicinali a base di erbe correlati alle malattie del fegato.

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Tridimensionale (3D) Tumore Spheroid Invasion Assay

Scopri un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica. Questo metodo computazionale migliora la valutazione non invasiva della rigidità epatica.

Un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica

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