Dixon 자기 공명 영상을 사용한 간 지방 분획 분포 분석을 위한 3D 정량화 기법

이 연구는 Dixon MRI(Dixon Magnetic Resonance Imaging)를 사용하여 간 지방 분율(LFF) 분포에 대한 고유한 3D 정량화 방법을 소개합니다. 동상 및 수상 이미지에서 파생된 LFF 맵은 3D 간 윤곽과 통합되어 정상 간과 지방계 간 간의 LFF 패턴을 구별하여 간 지방 함량을 정확하게 평가할 수 있습니다.

이 연구는 간 지방 분포를 정확하게 정량화하기 위해 3D Dixon MRI 기술을 개발하여 정상 간과 지방증 간의 지방 패턴을 평가하고 구별하기 위한 정확하고 비침습적인 도구로서의 효능을 검증하는 것을 목표로 했습니다. MRI 지방 정량화의 최근 발전에는 일반 3D 분포 모델링 접근 방식, Dixon Imaging을 간 구조 분할과 통합하여 간 지방 분획 패턴의 정확한 시각화 및 환경을 가능하게 하는 것이 포함됩니다. AI 기반 의료 영상, 딥 러닝, 3D 시각화 및 멀티모달 데이터 융합을 통합하면 전체 간 모델링 및 지방증 평가가 향상되어 정확한 임상 의사 결정이 가능합니다.

현재 진행 중인 실험 과제에는 계산 워크플로우 표준화, 장비 및 프로토콜의 변동 해결, 간 지방증 연구에서 질병 진행 메커니즘 규명 등이 포함됩니다. 당사의 프로토콜은 2D 기술을 능가하는 3D 간 지방 분율 평가의 이점을 제공합니다. 이 연구 결과는 치료 결정 및 예후 평가에 중요한 지방간 질환의 여러 단계에 대한 포괄적이고 정확한 3D LFF 평가를 제공함으로써 우리 분야의 연구를 발전시킬 것입니다.