RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ru_RU
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
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.
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
В этом исследовании представлен уникальный метод 3D-количественного определения распределения фракции жира в печени (LFF) с использованием магнитно-резонансной томографии Диксона (МРТ Диксона). Карты LFF, полученные на основе синфазных и водно-фазовых изображений, интегрированы с 3D-контурами печени для дифференциации паттернов LFF между нормальной и стеатотической печенью, что позволяет точно оценить содержание жира в печени.
В этом исследовании представлена методология 3D-количественной оценки распределения фракции жира печени (LFF) с использованием анализа изображений МРТ Диксона. Основная цель состоит в том, чтобы предложить высокоточный и неинвазивный способ оценки содержания жира в печени. Этот процесс включает в себя получение синфазных и водных изображений из последовательности Диксона. Затем карты LFF тщательно вычисляются воксел за вокселом путем деления изображений липидной фазы на синфазные изображения. Одновременно с этим из синфазных изображений извлекаются 3D-контуры печени. Эти важнейшие компоненты легко интегрируются для создания комплексной модели распределения 3D-LFF. Этот метод не ограничивается здоровой печенью, но распространяется и на тех, кто страдает стеатозом печени. Полученные результаты демонстрируют замечательную эффективность этого подхода как в визуализации, так и в количественной оценке содержания жира в печени. Он отчетливо различает закономерности, которые дифференцируют нормальную и стеатозную печень. Используя МРТ Диксона для извлечения 3D-структуры печени, этот метод обеспечивает точную оценку LFF, охватывающую весь орган, тем самым открывая большие перспективы для диагностики стеатоза печени с замечательной эффективностью.
Неалкогольная жировая болезнь печени (НАЖБП) охватывает спектр патологических состояний, начиная от аномального накопления триглицеридов в клетках печени (стеатоз печени) и заканчивая развитием воспаления и повреждения клеток печени, известного как неалкогольный стеатогепатит (НАСГ). В некоторых случаях НАЖБП может прогрессировать до более тяжелых стадий, включая фиброз, цирроз, терминальную стадию заболевания печени или даже гепатоцеллюлярную карциному (ГЦК)1. Опубликованные данные Всемирной организации здравоохранения и Глобального бремени болезней свидетельствуют о том, что примерно 1 235,7 миллиона человек во всем мире страдают от НАЖБП во всехвозрастных группах2. В настоящее время НАЖБП считается одной из наиболее распространенных причин заболеваний, связанных с печенью, во всем мире и, как ожидается, станет ведущей причиной терминальной стадии заболеваний печени в ближайшие десятилетия3.
Точная оценка степени стеатоза печени имеет существенное значение для постановки точного диагноза, правильного выбора лечения и эффективного мониторинга прогрессирования заболевания. Золотым стандартом оценки содержания жира в печени по-прежнему остается биопсия печени. Однако из-за инвазивного характера, возможности возникновения боли, кровотечения и других послеоперационных осложнений он не является практичным вариантом для частых контрольных обследований 4,5,6. Следовательно, существует насущная потребность в неинвазивных методах визуализации, которые могут надежно количественно оценить отложение жира в печени. Магнитно-резонансная томография (МРТ) является многообещающей в этой области благодаря отсутствию ионизирующего излучения и способности чувствительно обнаруживать содержание жира с помощью эффектов химического сдвига 7,8.
В недавних исследованиях были описаны методы МРТ для количественного определения жира в печени, основанные на методах градиентного эха химического сдвига, таких как визуализация Диксона 9,10. Тем не менее, большинство этих методов основаны на анализе двумерных областей интереса. Комплексная оценка трехмерного распределения фракции жира в печени (LFF) остается ограниченной. В настоящем исследовании представлен уникальный 3D подход к количественной оценке LFF, сочетающий МРТ по Диксону с структурной визуализацией печени. Полученная 3D модель LFF позволяет точно визуализировать и измерять распределение содержания жира по всему объему печени. Этот метод демонстрирует существенную клиническую полезность для точной диагностики стеатоза печени.
Исследование было одобрено, и пациент был набран из отделения инфекционных заболеваний больницы Дунчжимэнь Пекинского университета китайской медицины в Пекине, Китай. Пациент прошел плановое МРТ брюшной полости по методу Диксона после предоставления информированного согласия. В данном исследовании был использован подход 3D-моделирования распределения для реконструкции фракции жира печени (LFF) у стандартного пациента с медикаментозно диагностированным стеатозом печени. Кроме того, исследование дает количественную оценку, сравнивая печень пациента со здоровой печенью. Программные средства, использованные в данном исследовании, перечислены в таблице материалов.
1. Подготовка и сбор данных
ПРИМЕЧАНИЕ: Дисперсия параметров не зависит от исследовательского подхода. В этом исследовании были получены подлинные данные DICOM из клинической визуализации. Данные были получены с помощью аппарата МРТ с напряженностью поля 1,5 Тесла. Набор данных состоит из четырех отдельных фаз, полученных из последовательности Диксона, а именно: In-phase, Out-of-phase, Water и Fat.
2. Извлечение 3D-области печени
ПРИМЕЧАНИЕ: Для вычисления фракции жира в печени (LFF) каждый воксель в 3D-области печени выступает в качестве пространственного носителя, а его значение жировой фракции получено из данных МРТ-Диксона. Перед расчетом LFF очень важно извлечь 3D-область печени. Несмотря на то, что методы глубокого обучения могли бы достичь этого более эффективно, основное внимание здесь уделяется использованию зрелых программных инструментов, таких как MIMICS, для извлечения участков печени.
3. Генерация карты фракций жира (FF-Map)
ПРИМЕЧАНИЕ: Карта фракций жира (FF-Map) имеет диапазон значений от 0 до 1. В этом исследовании FF каждого воксела рассчитывается путем деления значения воксела In-phase минус Water-only на значение In-phase с помощью МРТ Диксона.
4. 3D-объем распределения фракций жира в печени
ПРИМЕЧАНИЕ: На рисунке 4 показана карта LFF, рассчитанная на основе МРТ-изображений верхней части брюшной полости по методу Диксона. В сочетании с 3D-областью печени на рисунке 3 можно отдельно рассчитать объем 3D-LFF всей печени.
Количественный анализ 5. 3D-LFF
ПРИМЕЧАНИЕ: Нормальные вокселы печени: LFF < 5%; Вокселы легкой жировой дистрофии печени: 5%-10%; Воксели умеренной жировой дистрофии печени: 10%-20%; Тяжелые жировые вокселы печени: LFF ≥ 20%11,12,13,14,15. Ключевым количественным фокусом данного исследования является определение доли вокселей на разных стадиях LFF в печени пациента. На рисунке 6 показано неравномерное пространственное распределение фракции жира печени у пациента. Отсутствие отчетливых клинических симптомов в первую очередь связано со значительной долей нормальной ткани печени. Поэтому необходимо провести точную количественную оценку различий между пациентами и здоровыми людьми. Это представляет собой жизненно важное количественное понятие.
В этом исследовании используются фактические наборы данных пациентов, полученные с помощью коммерчески доступного МРТ-сканера, для проверки 3D-методологии количественного определения фракции жира в печени (рис. 1). Протокол МРТ включал четырехфазную визуализацию по Диксону 9,10: In-Phase, Out-of-phase, Water only, and Fat-only (рис. 2). Жирная фракция (FF) каждого воксела вычисляется путем деления сигнала In-phase минус Water-only voxel на сигнал In-phase voxel с помощью МРТ Диксона. Эта численная модель позволяет точно рассчитать процентное содержание жира в каждом вокселе.
Несмотря на то, что методы глубокого обучения могут извлекать 3D-анатомию печени, им присущи алгоритмические ошибки. Чтобы обеспечить точную количественную оценку, были использованы зрелые программные инструменты, такие как MIMICS, для получения точного 3D-контура печени в сочетании с экспертным контролем (рис. 3).
Слияние 3D-контура печени с 2D-картой FF на рисунке 4 позволяет получить интегрированную модель распределения 3D-FF на рисунке 5. Это позволяет преодолеть ограниченность 2D FF карт и обеспечить визуализацию отложения жира во всем объеме печени. Теперь врачи могут точно определить содержание жира в 3D-пространстве печени, а не в расплывчатом отпечатке.
Как показано на рисунке 6 , распределение 3D-FF показывает значения фракций жира в различных положениях печени. Сравнивая это со стандартными пороговыми значениями FF, можно количественно оценить процент вокселов, попадающих в различные стадии стеатоза печени. Это позволяет точно измерить долю печени при различных уровнях стеатоза.
Сравнение между нормальной и жировой дистрофией печени (рис. 7) подтверждает способность метода различать различные паттерны распределения 3D-LFF. Предлагаемый рабочий процесс демонстрирует клиническую ценность в 3D-визуализации, количественной оценке и диагностике стеатоза печени на основе данных МРТ Диксона пациента.

Рисунок 1: Папки последовательностей МРТ-Диксона. Список имен папок, соответствующих последовательностям МРТ-сканирования Диксона, использованным в исследовании. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2: Браузер срезов МРТ по Диксону. Графический пользовательский интерфейс (GUI), отображающий срезы каждой фазовой последовательности МРТ по Диксону. МРТ по Диксону ценна для улучшения качества изображения и интерпретируемости, особенно в тех случаях, когда необходимо точное разделение жира и воды. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3: 3D-экстракция области печени. Визуализация трехмерной пространственной протяженности печени на основе синфазных изображений, полученных во время МРТ-сканирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 4: Карта фракции жира в печени. Визуальное представление фракции жира в печени (LFF) в каждом вокселе с использованием различных цветов для обозначения вариаций содержания жира. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 5: Срезы фракции жира печени. Срезы с высоким разрешением, отображающие карту фракций жира в печени, обеспечивают подробное представление о распределении LFF по всей печени. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 6: Распределение 3D-LFF по всей печени. Рисунок, изображающий числовое вероятностное распределение фракции жира печени (LFF) по всей печени, представленное в трехмерном формате. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 7: Сравнение распределения 3D-LFF. Сравнение распределения 3D-LFF между здоровой печенью и типичной жировой дистрофией печени с выделением различий в содержании и распределении жира. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
Программный инструмент для количественной оценки стеатоза печени, указанный в таблице материалов данного исследования как HepaticSteatosis V1.0, является продуктом компании Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. Права интеллектуальной собственности на этот программный инструмент принадлежат компании.
В этом исследовании представлен уникальный метод 3D-количественного определения распределения фракции жира в печени (LFF) с использованием магнитно-резонансной томографии Диксона (МРТ Диксона). Карты LFF, полученные на основе синфазных и водно-фазовых изображений, интегрированы с 3D-контурами печени для дифференциации паттернов LFF между нормальной и стеатотической печенью, что позволяет точно оценить содержание жира в печени.
Данная публикация получила поддержку пятой национальной программы по выявлению выдающихся клинических талантов в области традиционной китайской медицины, организованной Национальным управлением традиционной китайской медицины. Официальная ссылка на сеть: http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
| MATLAB | Математические труды | 2022B | Вычисления и визуализация |
| Мимика | Материализация | Мимика Исследование V20 | Преобразование формата модели |
| Инструменты для 3D_LFF | Интеллектуальная энтропия | Печеночный стеатоз V1.0 | Пекин Интеллектуальная энтропия Наука и Technology Co Ltd. Моделирование для слияния КТ/МРТ |