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Una tecnica di quantificazione 3D per l'analisi della distribuzione della frazione di grasso epat...
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JoVE Journal Medicine
A 3D Quantification Technique for Liver Fat Fraction Distribution Analysis Using Dixon Magnetic Resonance Imaging

Una tecnica di quantificazione 3D per l'analisi della distribuzione della frazione di grasso epatico utilizzando la risonanza magnetica Dixon

Full Text
1,805 Views
05:37 min
October 20, 2023

DOI: 10.3791/66121-v

Fan Zhao1, Genming Zhang2, Zhongjian Tan3, Tengxiao Liang4, Fangliang Xing5

1Department of Infectious Diseases, Dongzhimen Hospital,Beijing University of Chinese Medicine, 2The First Clinical College,Beijing University of Chinese Medicine, 3Department of Radiology, Dongzhimen Hospital,Beijing University of Chinese Medicine, 4Fever Clinics, Dongzhimen Hospital,Beijing University of Chinese Medicine, 5Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Summary

Questo studio introduce un metodo di quantificazione 3D unico per la distribuzione della frazione di grasso epatico (LFF) utilizzando la risonanza magnetica Dixon (Dixon MRI). Le mappe LFF, derivate da immagini in fase e in fase acquosa, sono integrate con contorni epatici 3D per differenziare i modelli LFF tra fegati normali e steatosici, consentendo una valutazione precisa del contenuto di grasso epatico.

Transcript

Questo studio ha sviluppato una tecnica di risonanza magnetica di Dixon 3D per quantificare con precisione la distribuzione del grasso epatico, con l'obiettivo di convalidarne l'efficacia come strumento accurato e non invasivo per valutare e differenziare i modelli di grasso nei fegati normali rispetto a quelli steatosici. I recenti progressi nella quantificazione del grasso alla risonanza magnetica includono i normali approcci di modellazione della distribuzione 3D, integrando Dixon Imaging con la segmentazione della struttura epatica per consentire una visualizzazione precisa e l'ambiente dei modelli di frazione di grasso epatico. L'integrazione dell'imaging medico basato sull'intelligenza artificiale, del deep learning, della visualizzazione 3D e di una fusione multimodale dei dati migliora la modellazione dell'intero fegato e la valutazione steatosica, facilitando un processo decisionale clinico preciso.

Le attuali sfide sperimentali includono la standardizzazione dei flussi di lavoro computazionali, la gestione delle variazioni nelle apparecchiature e nei protocolli e il chiarimento dei meccanismi di progressione della malattia nella ricerca sulla steatosi epatica. Il nostro protocollo offre il vantaggio della valutazione 3D della frazione di grasso epatico, superando le tecniche 2D. I risultati faranno progredire la ricerca nel nostro campo offrendo una valutazione 3D LFF completa e accurata dei diversi stadi della steatosi epatica, che è fondamentale per le decisioni terapeutiche e la valutazione della prognosi.

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Questo mese in JoVE numero 200 Dixon Magnetic Resonance Imaging Mezzi non invasivi Valutazione accurata Immagini in fase Immagini in fase acquosa Mappe LFF Calcolo Voxel By Voxel Immagini in fase lipidica Contorni epatici 3D Modello di distribuzione 3D-LFF Steatosi epatica Visualizzazione del contenuto di grasso epatico Quantificazione del contenuto di grasso epatico Differenziazione tra fegati normali e steatosici Estrazione MRI Dixon Valutazioni LFF precise Diagnosi di steatosi epatica

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