Summary
تقدم هذه الدراسة طريقة فريدة من نوعها 3D الكمي لتوزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون (ديكسون التصوير بالرنين المغناطيسي). تم دمج خرائط LFF ، المستمدة من الصور في الطور والمرحلة المائية ، مع ملامح الكبد 3D للتمييز بين أنماط LFF بين الكبد الطبيعي والدهني ، مما يتيح التقييم الدقيق لمحتوى الدهون في الكبد.
Abstract
تقدم هذه الدراسة منهجية القياس الكمي 3D لتوزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) من خلال استخدام تحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون. الهدف الرئيسي هو تقديم وسيلة دقيقة للغاية وغير جراحية لتقييم محتوى الدهون في الكبد. تتضمن العملية الحصول على صور في الطور ومرحلة الماء من تسلسل ديكسون. ثم يتم حساب خرائط LFF بدقة voxel بواسطة voxel عن طريق قسمة صور Lipid Phase على الصور في الطور. في الوقت نفسه ، يتم استخراج ملامح الكبد 3D من الصور في المرحلة. يتم دمج هذه المكونات الحاسمة بسلاسة لبناء نموذج توزيع 3D-LFF شامل. لا تقتصر هذه التقنية على الكبد السليم بل تمتد إلى المصابين بالتنكس الدهني الكبدي. تظهر النتائج التي تم الحصول عليها الفعالية الملحوظة لهذا النهج في كل من تصور وقياس محتوى الدهون في الكبد. يميز بوضوح الأنماط التي تفرق بين الكبد الطبيعي والدهني. من خلال تسخير التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون لاستخراج بنية 3D للكبد ، تقدم هذه الطريقة تقييمات LFF دقيقة تغطي كامل العضو ، وبالتالي تحمل وعدا كبيرا لتشخيص التنكس الدهني الكبدي بفعالية ملحوظة.
Introduction
يشمل مرض الكبد الدهني غير الكحولي (NAFLD) مجموعة من الحالات المرضية ، بدءا من التراكم غير الطبيعي للدهون الثلاثية في خلايا الكبد (تنكس دهني كبدي) إلى تطور الالتهاب وتلف خلايا الكبد ، والمعروفة باسم التهاب الكبد الدهني غير الكحولي (NASH). في بعض الحالات ، يمكن أن يتطور NAFLD إلى مراحل أكثر حدة ، بما في ذلك التليف أو تليف الكبد أو مرض الكبد في المرحلة النهائية أو حتى سرطان الخلايا الكبدية (HCC) 1. تشير البيانات المنشورة من منظمة الصحة العالمية والعبء العالمي للأمراض إلى أن ما يقرب من 1,235.7 مليون فرد في جميع أنحاء العالم يتأثرون بمرض الكبد الدهني غير الكحولي في جميع الفئات العمرية2. يصنف NAFLD حاليا كواحد من أبرز أسباب الأمراض المرتبطة بالكبد على مستوى العالم ومن المتوقع أن يصبح السبب الرئيسي لمرض الكبد في المرحلة النهائية في العقود القادمة3.
يحمل التقييم الدقيق لمدى التنكس الدهني الكبدي أهمية كبيرة للتشخيص الدقيق واختيار العلاج المناسب والمراقبة الفعالة لتطور المرض. لا يزال المعيار الذهبي لتقييم محتوى الدهون في الكبد هو خزعة الكبد. ومع ذلك ، نظرا لطبيعته الغازية ، واحتمال حدوث الألم والنزيف ومضاعفات ما بعد الجراحة الأخرى ، فهو ليس خيارا عمليا لفحوصات المتابعة المتكررة4،5،6. وبالتالي ، هناك حاجة ملحة لتقنيات التصوير غير الباضعة التي يمكن أن تحدد ترسب الدهون الكبدية بشكل موثوق. يظهر التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) نتائج واعدة في هذا المجال بسبب افتقاره إلى الإشعاع المؤين وقدرته على اكتشاف محتوى الدهون بحساسية من خلال تأثيرات التحول الكيميائي 7,8.
حددت الدراسات الحديثة تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي لقياس الدهون الكبدية ، بناء على طرق صدى تدرج التحول الكيميائي مثل تصوير ديكسون 9,10. ومع ذلك ، فإن غالبية هذه التقنيات تعتمد على تحليل مناطق الاهتمام ثنائية الأبعاد. ظل التقييم الشامل للتوزيع ثلاثي الأبعاد لجزء الدهون في الكبد (LFF) محدودا. في هذه الدراسة ، يتم تقديم نهج قياس كمي 3D LFF فريد من نوعه ، يجمع بين التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون والتصوير الهيكلي للكبد. يسمح نموذج 3D LFF الناتج بتصور دقيق وقياس توزيع محتوى الدهون في جميع أنحاء حجم الكبد بالكامل. توضح هذه التقنية فائدة سريرية كبيرة للتشخيص الدقيق للتنكس الدهني الكبدي.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
تمت الموافقة على الدراسة ، وتم تجنيد المريض من قسم الأمراض المعدية في مستشفى Dongzhimen ، جامعة بكين للطب الصيني ، في بكين ، الصين. خضع المريض لفحص روتيني بالرنين المغناطيسي ديكسون في البطن بعد تقديم الموافقة المستنيرة. في هذا التحقيق ، يتم استخدام نهج نمذجة التوزيع 3D لإعادة بناء جزء الدهون في الكبد (LFF) في مريض قياسي مصاب بتنكس دهني كبدي تم تشخيصه طبيا. علاوة على ذلك ، توفر الدراسة تقييما كميا يقارن كبد المريض بكبد سليم. يتم سرد أدوات البرمجيات المستخدمة في هذا البحث في جدول المواد.
1. إعداد وجمع البيانات
ملاحظة: لا يزال التباين في المعلمات غير متأثر بنهج البحث. في هذا التحقيق ، تم الحصول على بيانات DICOM حقيقية من التصوير السريري. تم الحصول على البيانات باستخدام جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي بقوة مجال تبلغ 1.5 تسلا. تتكون مجموعة البيانات من أربع مراحل متميزة مشتقة من تسلسل ديكسون ، وتحديدا في الطور ، وخارج الطور ، والماء ، والدهون.
- تحقق من تسلسل ديكسون للجزء العلوي من البطن.
- انسخ جميع بيانات DICOM إلى دليل عمل مخصص.
ملاحظة: دليل العمل هو نفسه في كل من نظام التشغيل و MATLAB. - انتقل إلى الدليل الذي يحتوي على البيانات داخل دليل العمل الحالي ل MATLAB (كما هو موضح في الشكل 1).
- تأكد من أن بيانات DIXON تعرض دقة أفقية تبلغ 520 بكسل × 704 بكسل ، مع تباعد بكسل يبلغ 0.5682 مم وسمك شريحة يبلغ 5 مم.
- انسخ جميع بيانات DICOM إلى دليل عمل مخصص.
- تحقق بسرعة من صور ديكسون.
- قم بتغيير الدليل للوصول إلى المجلدات لمراحل مختلفة ، والتي تتضمن مراحل داخل الطور ، وخارج الطور ، والماء ، والدهون ، كل منها مخزن في مجلدات مميزة لتصوير ديكسون.
- استخدم وظيفة Slice_View لتصور الصور لكل مرحلة.
- انظر الشكل 2 لعرض صورة لواجهة المستخدم الرسومية التفاعلية (GUI) لتسلسل MRI-Dixon. استخدم شريط التمرير الموجود في الجزء السفلي من واجهة المستخدم الرسومية للتنقل بكفاءة عبر التسلسلات المختلفة.
- استخدم تسلسل التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون في الطور لتحسين أوصاف حدود أنسجة الكبد.
ملاحظة: في الشكل 2 ، يمكن للمرء العثور على الرموز الموجودة في الزاوية اليمنى العليا من واجهة المستخدم الرسومية. توفر هذه الرموز وظائف مثل التصغير والتكبير والعودة إلى العرض العام ووضع علامة على إحداثيات البكسل المحدد. استفد من ميزة التكبير / التصغير لفحص ميزات الآفة المحلية عن كثب. - استخدم ميزة وضع علامة على إحداثيات البكسل لحساب المسافة بين نقطتين ، مما يساعد في قياس أحجام العقيدات.
- يستخدم شريط الألوان الأولي خريطة الألوان النفاثة ، مما يدل على تحول اللون من الأزرق إلى الأحمر ، مما يدل على قيم منخفضة إلى عالية على التوالي. للتبديل إلى خريطة الألوان الرمادية القياسية وإعادة تعيين واجهة المستخدم الرسومية بالكامل ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق شريط الألوان وحدد الخيار من القائمة المنبثقة.
- إذا كانت نافذة التصفية الافتراضية غير مناسبة ، فاضبطها عن طريق السحب لأعلى ولأسفل في منتصف الشكل باستخدام زر الماوس الأيسر لتعديل مستوى النافذة. يؤدي السحب إلى اليسار واليمين إلى ضبط عرض النافذة ، وسيظهر نطاق التصفية الدقيق على شريط الألوان.
ملاحظة: ستركز العمليات اللاحقة على استخدام تسلسل DIXON في الطور لتمثيل منطقة 3D من الكبد.
2. استخراج منطقة 3D من الكبد
ملاحظة: لحساب جزء الدهون في الكبد (LFF) ، يعمل كل فوكسل داخل منطقة الكبد 3D كحامل مكاني ، مع قيمة جزء الدهون التي تم الحصول عليها من بيانات MRI-Dixon. قبل حساب LFF ، من الضروري استخراج منطقة الكبد 3D. على الرغم من أن طرق التعلم العميق يمكن أن تحقق ذلك بشكل أكثر كفاءة ، إلا أن التركيز هنا ينصب على استخدام أدوات برمجية ناضجة مثل MIMICS لاستخراج منطقة الكبد.
- افتح برنامج MIMICS واختر مشروع جديد. في مربع الحوار التالي، حدد موقع المجلد الذي يحتوي على صور DIXON Out-phase. استمر بالنقر فوق NEXT ، ثم اضغط على تحويل للدخول إلى وضع تحرير التسلسل.
- قم بإنشاء قناع فارغ بالنقر فوق جديد داخل مربع الحوار MASK الموجود على الجانب الأيمن ، واختر الحد الأقصى.
- استخدم أداة تحرير الأقنعة الموجودة أسفل تسمية "القطع" لتحديد منطقة الكبد في جميع طرق العرض الأفقية.
- قم بإنشاء تمثيل مكاني 3D للكبد عن طريق اختيار قناع الكبد الموضح سابقا والنقر على حساب جزء من القناع. سيتم عرض منطقة الكبد ثلاثية الأبعاد الناتجة (راجع الشكل 3).
- انتقل إلى ملف ، ثم حدد تصدير ، واختر خيار DICOM . في مربع الحوار المنبثق ، حدد قناع الكبد ، وحدد مسار الملف والأسماء ، ثم انقر فوق "موافق " لتصدير منطقة الكبد 3D إلى ملفات DICOM المعينة.
3. إنشاء خريطة جزء الدهون (FF-Map)
ملاحظة: خريطة كسر الدهون (FF-Map) لها نطاق قيمة 0-1. في هذه الدراسة ، تم حساب FF لكل فوكسل بقسمة قيمة الفوكسل في الطور مطروحا منه الماء فقط على قيمة في الطور باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي Dixon.
- قم بتغيير الدليل إلى مجلد الصور في الطور وحدد وظيفة Volume_In لإنشاء وحدة التخزين في الطور.
- قم بتغيير الدليل إلى مجلد صور الماء فقط وحدد الدالة Volume_Water لإنشاء وحدة تخزين المياه فقط.
- حدد وظيفة FF_Volume باستخدام المجلدين اللذين تم إنشاؤهما في الخطوة 3.1 والخطوة 3.2 كمدخلات للحصول على حجم FF للتصوير بالرنين المغناطيسي للبطن ، كما هو موضح في الشكل 4.
- يتم تقديم خريطة جزء الدهون (FF) الموضحة في الشكل 4 كصورة RGB بالألوان الحقيقية مع بنية بيانات 520 × 704 × 44 مصفوفة. في هذا التمثيل ، يتكون كل بكسل من ثلاث قيم ، تمثل القنوات الحمراء والخضراء والزرقاء. لاحظ شريط الألوان على الجانب الأيسر ، والذي يوفر مرجعا مرئيا لقيم كسر الدهون المرتبطة بوحدات البكسل الملونة المختلفة.
ملاحظة: تسمح واجهة المستخدم الرسومية الموضحة في الشكل 4 بمراقبة كبد المريض عن كثب من خلال أداة التكبير في الزاوية اليمنى العليا والحصول على قيم FF الدقيقة باستخدام أداة الفحص. من خلال سحب شريط التمرير في الأسفل ، يمكن للمستخدمين مراقبة خرائط FF لجميع مواضع المسح الضوئي في المستوى الأفقي.
حجم 4. 3D لتوزيع أجزاء الدهون في الكبد
ملاحظة: يوضح الشكل 4 خريطة LFF المحسوبة بناء على صور التصوير بالرنين المغناطيسي Dixon للجزء العلوي من البطن. بالاقتران مع منطقة الكبد ثلاثية الأبعاد في الشكل 3 ، يمكن حساب حجم 3D-LFF للكبد بأكمله بشكل منفصل.
- استخدم وظيفة LFF_Volume ، وزودها بمنطقة الكبد ثلاثية الأبعاد (كما هو موضح في الشكل 3) وخريطة تصلب الكبد (الموضحة في الشكل 4) كمعلمات إدخال. سيؤدي ذلك إلى إنشاء تمثيل 3D-Volume لجزء دهون الكبد ، كما هو موضح في الشكل 5.
- لفحص خريطة الصلابة لكل طبقة من طبقات الكبد ، ما عليك سوى استخدام شريط التمرير الموجود أسفل واجهة المستخدم الرسومية المعروضة في الشكل 5.
ملاحظة: في طريقة العرض هذه، يتم تصوير أنسجة الكبد فقط بدقة. - انتبه إلى الرموز الموجودة في الزاوية اليمنى العليا من واجهة المستخدم الرسومية (كما هو موضح في الشكل 5). توفر هذه الأيقونات وظائف للتصغير والتكبير والعودة إلى العرض العام ووضع علامة على إحداثيات البكسل المحدد.
ملاحظة: يستخدم شريط الألوان الافتراضي خريطة الألوان "النفاثة" ، حيث تنتقل الألوان من الأزرق إلى الأحمر لتمثيل قيم مختلفة (تقاس بوحدات كيلو باسكال) من الأقل إلى الأعلى. - قم بتشغيل الدالة LFF_Distribution باستخدام معلمات الإدخال المتطابقة مثل "LFF_Volume" لإنتاج التوزيع المكاني لجزء دهون الكبد ثلاثي الأبعاد (3D-LFF) ، كما هو موضح في الشكل 6.
التحليل الكمي 5. 3D-LFF
ملاحظة: فوكسل الكبد الطبيعي: LFF < 5٪. فوكسل الكبد الدهني الخفيف: 5٪ -10٪ ؛ فوكسل الكبد الدهني المعتدل: 10٪ -20٪ ؛ فوكسل الكبد الدهني الشديد: LFF ≥ 20٪ 11،12،13،14،15. التركيز الكمي الرئيسي لهذه الدراسة هو تحديد نسبة voxels في مراحل LFF المختلفة في كبد المريض. يوضح الشكل 6 التوزيع المكاني غير المتكافئ لجزء دهون الكبد في المريض. يعزى عدم وجود أعراض سريرية مميزة في المقام الأول إلى نسبة كبيرة من أنسجة الكبد الطبيعية. لذلك ، فإن التحديد الكمي الدقيق للاختلافات بين المرضى والأفراد الأصحاء أمر حتمي. وهذا يمثل مفهوما كميا حيويا هنا.
- احسب توزيع 3D-LFF للكبد السليم بتكرار الخطوات من 1 إلى 4.
ملاحظة: تتيح وظيفة شريط MATLAB المدمجة مقارنة توزيعات 3D-LFF للكبد الصحي والدهني (الشكل 7).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
يستخدم هذا التحقيق مجموعات بيانات المريض الفعلية التي تم الحصول عليها باستخدام ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي المتاح تجاريا للتحقق من صحة منهجية قياس جزء الدهون في الكبد 3D (الشكل 1). تضمن بروتوكول التصوير بالرنين المغناطيسي تصوير ديكسون رباعي المراحل 9,10: في الطور ، خارج الطور ، بالماء فقط ، والدهون فقط (الشكل 2). يتم حساب جزء الدهون (FF) لكل فوكسل بقسمة إشارة الفوكسل في الطور ناقص الماء فقط على إشارة فوكسل في الطور باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون. يسمح هذا النموذج الرقمي بحساب دقيق لنسبة محتوى الدهون في كل فوكسل.
على الرغم من أن طرق التعلم العميق يمكن أن تستخرج تشريح الكبد 3D ، إلا أنها تحتوي على أخطاء خوارزمية متأصلة. لضمان القياس الكمي الدقيق ، تم استخدام أدوات برمجية ناضجة مثل MIMICS لاستخراج محيط كبد ثلاثي الأبعاد دقيق جنبا إلى جنب مع إرشادات الخبراء (الشكل 3).
يؤدي دمج محيط الكبد ثلاثي الأبعاد مع خريطة 2D FF في الشكل 4 إلى إنشاء نموذج توزيع ثلاثي الأبعاد متكامل في الشكل 5. هذا يتغلب على قيود خرائط 2D FF ويوفر تصورا لترسب الدهون في حجم الكبد بأكمله. يمكن للأطباء الآن تحديد محتوى الدهون بدقة في مساحة الكبد 3D بدلا من الانطباع الغامض.
كما يوضح الشكل 6 ، يكشف توزيع 3D-FF عن قيم كسر الدهون في مواضع الكبد المختلفة. من خلال مقارنة هذا مع عتبات FF القياسية ، يمكن تحديد النسبة المئوية للفوكسل التي تقع في مراحل مختلفة من التنكس الدهني الكبدي. وهذا يتيح القياس الدقيق لنسبة الكبد عند مستويات تنكس دهني مختلفة.
المقارنة بين الكبد الطبيعي والدهني (الشكل 7) تتحقق من قدرة التقنية على تمييز أنماط توزيع 3D-LFF المختلفة. يوضح سير العمل المقترح القيمة السريرية في التصور 3D ، والقياس الكمي ، وتشخيص التنكس الدهني الكبدي بناء على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون للمريض.
الشكل 1: مجلدات تسلسل التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون. قائمة بأسماء المجلدات المقابلة لتسلسلات فحص التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون المستخدمة في الدراسة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 2: متصفح شريحة التصوير بالرنين المغناطيسي ديكسون. واجهة مستخدم رسومية (GUI) تعرض شرائح من كل تسلسل طور ل Dixon MRI. يعد التصوير بالرنين المغناطيسي من ديكسون ذا قيمة لتحسين جودة الصورة وإمكانية تفسيرها ، خاصة عندما يكون الفصل الدقيق للدهون والماء ضروريا. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 3: استخراج منطقة الكبد ثلاثية الأبعاد. تصور المدى المكاني ثلاثي الأبعاد للكبد بناء على الصور في الطور التي تم الحصول عليها أثناء فحص التصوير بالرنين المغناطيسي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 4: خريطة كسر الدهون في الكبد. تمثيل مرئي لجزء دهون الكبد (LFF) في كل فوكسل ، باستخدام ألوان مميزة للإشارة إلى الاختلافات في محتوى الدهون. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 5: شرائح جزء من دهون الكبد. شرائح عالية الدقة تعرض خريطة جزء الدهون في الكبد ، مما يوفر عرضا مفصلا لتوزيع LFF في جميع أنحاء الكبد بأكمله. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 6: توزيع الكبد الكامل 3D-LFF. شكل يصور التوزيع الاحتمالي الرقمي لجزء دهون الكبد (LFF) عبر الكبد بأكمله ، ويتم تقديمه بتنسيق ثلاثي الأبعاد. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 7: مقارنة توزيع 3D-LFF. مقارنة توزيع 3D-LFF بين الكبد السليم والكبد الدهني النموذجي ، مع تسليط الضوء على الاختلافات في محتوى الدهون وتوزيعها. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
يقدم هذا البحث تقنية قياس كمية 3D مبتكرة لتحليل توزيع جزء الدهون في الكبد (LFF) باستخدام Dixon MRI 9,10. من خلال دمج خرائط LFF ، التي يتم إنشاؤها من الصور في الطور والمرحلة المائية ، مع ملامح الكبد 3D ، تميز هذه الطريقة بين أنماط LFF في الكبد الطبيعي والدهني6. وبالتالي ، فإنه يسهل إجراء تقييم دقيق لمحتوى الدهون في الكبد.
تمثل الخطوة 3 مرحلة حيوية في حساب خريطة FF لتحديد محتوى الدهون في كل فوكسل. تدمج الخطوة 4 بيانات FF مع محيط الكبد ثلاثي الأبعاد لبناء نموذج توزيع 3D-LFF متكامل. تتحقق الخطوة 5 من فعالية نهج 3D-LFF للقياس الكمي الدقيق للتنكس الدهني الكبدي13.
فيما يتعلق بالتعديلات المستقبلية ، يمكن أن تعزز رؤية الآلة كفاءة تجزئة الكبد 3D. يمكن أن يؤدي تجميع أطلس توزيعات 3D-LFF للكبد السليم ودرجات التنكس الدهني المختلفة إلى تسهيل التشخيص السريري والكتابة.
أحد القيود هو أنه في حين أن الطريقة يمكن أن تحدد كميا التنكس الدهني المبكر ، إلا أنها لا توضح الآليات الكامنة وراء تطور المرض. قد تؤدي الاختلافات في المعدات والبروتوكولات إلى نتائج غير متسقة. لا يزال توحيد سير العمل الحسابي يمثل تحديا مستمرا.
تقدم هذه التقنية وتنفذ مفهوم توزيع 3D-LFF ، مما يوفر للأطباء رؤى شاملة حول أنماط ترسب الدهون وشدة المرض عبر عضو الكبد بأكمله. هذا يحمل أهمية كبيرة للتشخيص الدقيق ، وقرارات العلاج ، ومراقبة الفعالية العلاجية. ويحمل هذا النهج أيضا أهمية للفحص الصحي والوقاية لدى عامة السكان.
تظهر الطريقة إمكانات هائلة في مجالات بحثية متعددة ، بما في ذلك: (1) التحقق على نطاق واسع من التقنية عبر مجموعات غير متجانسة. (2) التحقيق في الاختلافات 3D-LFF بين مسببات التنكس الدهني المختلفة ؛ (3) ارتباط توزيع 3D-LFF مع المعلمات السريرية وعوامل الخطر ؛ (4) تطبيق أنماط 3D-LFF لبناء نماذج استجابة تشخيصية ونذير وعلاجية ؛ (5) مقارنة القياس الكمي ثلاثي الأبعاد مع تقييمات التصوير ثنائية الأبعاد. توجد العديد من طرق البحث لترجمة هذه المنهجية إلى فائدة سريرية.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
الأداة البرمجية للقياس الكمي للتنكس الدهني الكبدي ، المدرجة في جدول المواد لهذه الدراسة باسم HepaticStetosis V1.0 ، هي نتاج شركة Beijing Intelligent Entropy Science and Technology Co.، Ltd. تنتمي حقوق الملكية الفكرية لأداة البرنامج هذه إلى الشركة.
Acknowledgments
تلقى هذا المنشور دعما من البرنامج الوطني الخامس لتحديد المواهب السريرية المتميزة في الطب الصيني التقليدي ، الذي نظمته الإدارة الوطنية للطب الصيني التقليدي. رابط الشبكة الرسمي هو'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
| Tools for 3D_LFF | Intelligent Entropy | HepaticSteatosis V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
References
- Pouwels, S., et al. Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD): a review of pathophysiology, clinical management and effects of weight loss. BMC Endocr Disord. 22 (1), 63 (2022).
- Younossi, Z. M., et al. The global burden of liver disease. Clin Gastroenterol Hepatol. 21 (8), 1978-1991 (2023).
- Younossi, Z., et al. Global burden of NAFLD and NASH. Trends, predictions, risk factors and prevention. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 15 (1), 11-20 (2018).
- Boyum, J. H., et al. Incidence and risk factors for adverse events related to image-guided liver biopsy. Mayo Clin Proc. 91 (3), 329-335 (2016).
- Khalifa, A., Rockey, D. C. The utility of liver biopsy in 2020. Curr Opin Gastroenterol. 36 (3), 184-191 (2020).
- Sumida, Y., Nakajima, A., Itoh, Y. Limitations of liver biopsy and non-invasive diagnostic tests for the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease/nonalcoholic steatohepatitis. World J Gastroenterol. 20 (2), 475-485 (2014).
- Ajmera, V., Loomba, R. Imaging biomarkers of NAFLD, NASH, and fibrosis. Mol Metab. 50, 101167 (2021).
- Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 156 (5), 1264-1281 (2019).
- Jiang, Y., et al. Application of multi-echo Dixon and MRS in quantifying hepatic fat content and staging liver fibrosis. Sci Rep. 13 (1), 12555 (2023).
- Yang, Y., et al. The accuracy and clinical relevance of the multi-echo dixon technique for evaluating changes to hepatic steatosis in patients with non-alcoholic fatty liver disease treated with formulated food. Magn Reson Med Sci. 22 (2), 263-271 (2023).
- Peng, H., et al. Fat-water separation based on Transition REgion Extraction (TREE). Magn Reason Med. 82 (1), 436-448 (2019).
- Hines, C. D. G., et al. T(1) independent, T(2)(*) corrected chemical shift based fat-water separation with multi-peak fat spectral modeling is an accurate and precise measure of hepatic steatosis. Magn Reason Imaging. 33 (1), 873-881 (2011).
- Tang, A., et al. Nonalcoholic fatty liver disease: MR imaging of liver proton density fat fraction to assess hepatic steatosis. Radiology. 267 (2), 422-431 (2013).
- Caussy, C., Reeder, S. B., Sirlin, C. B., Loomba, R. Noninvasive, quantitative assessment of liver fat by MRI-PDFF as an endpoint in NASH Trials. Hepatology. 68 (2), 763-772 (2018).
- Reeder, S. B., Cruite, I., Hamilton, G., Sirlin, C. B. Quantitative assessment of liver fat with magnetic resonance imaging and spectroscopy. Magn Reson Imaging. 34 (4), 729-749 (2011).
