Une technique de quantification 3D pour l’analyse de la distribution de la fraction graisseuse du foie à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique de Dixon
Summary
Cette étude introduit une méthode unique de quantification 3D pour la distribution de la fraction de graisse hépatique (LFF) à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique de Dixon (IRM de Dixon). Les cartes LFF, dérivées d’images en phase et en phase aqueuse, sont intégrées aux contours du foie en 3D pour différencier les modèles LFF entre les foies normaux et stéatosiques, permettant une évaluation précise de la teneur en graisse du foie.
Abstract
Cette étude présente une méthodologie de quantification 3D pour la distribution de la fraction de graisse hépatique (LFF) grâce à l’utilisation de l’analyse d’images IRM de Dixon. L’objectif principal est d’offrir un moyen très précis et non invasif d’évaluer la teneur en graisse du foie. Le procédé implique l’acquisition d’images en phase et en phase aqueuse à partir d’une séquence de Dixon. Les cartes LFF sont ensuite méticuleusement calculées voxel par voxel en divisant les images de la phase lipidique par les images en phase. Simultanément, les contours du foie en 3D sont extraits des images en phase. Ces composants cruciaux sont intégrés de manière transparente pour construire un modèle de distribution 3D-LFF complet. Cette technique ne se limite pas aux foies sains, mais s’étend à ceux atteints de stéatose hépatique. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité remarquable de cette approche à la fois dans la visualisation et la quantification de la teneur en graisse hépatique. Il discerne distinctement les motifs qui différencient les foies normaux et stéatosiques. En exploitant l’IRM de Dixon pour extraire la structure 3D du foie, cette méthode offre des évaluations précises de la LFF couvrant l’ensemble de l’organe, ce qui est très prometteur pour le diagnostic de la stéatose hépatique avec une efficacité remarquable.
Introduction
La stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD) englobe un éventail d’affections pathologiques, allant de l’accumulation anormale de triglycérides dans les cellules hépatiques (stéatose hépatique) au développement d’une inflammation et de lésions des cellules hépatiques, connues sous le nom de stéatohépatite non alcoolique (NASH). Dans certains cas, la stéatose hépatique non alcoolique peut évoluer vers des stades plus graves, notamment la fibrose, la cirrhose, une maladie hépatique terminale ou même un carcinome hépatocellulaire (CHC)1. Les données publiées par l’Organisation mondiale de la santé et la charge mondiale de morbidité suggèrent qu’environ 1 235,7 millions de personnes dans le monde sont touchées par la stéatose hépatique non alcoolique dans tous les groupes d’âge2. La stéatose hépatique non alcoolique est actuellement l’une des principales causes de maladies hépatiques dans le monde et devrait devenir la principale cause de maladie hépatique terminale dans les décennies à venir3.
L’évaluation précise de l’étendue de la stéatose hépatique revêt une importance considérable pour un diagnostic précis, le choix d’un traitement approprié et une surveillance efficace de la progression de la maladie. La biopsie hépatique continue d’être l’étalon-or pour évaluer la teneur en graisse du foie. Cependant, en raison de sa nature invasive, du risque de douleur, de saignement et d’autres complications postopératoires, il ne s’agit pas d’une option pratique pour les examens de suivi fréquents 4,5,6. Par conséquent, il existe un besoin urgent de techniques d’imagerie non invasives capables de quantifier de manière fiable le dépôt de graisse hépatique. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est prometteuse dans ce domaine en raison de son absence de rayonnements ionisants et de sa capacité à détecter de manière sensible la teneur en graisse grâce aux effets de déplacement chimique 7,8.
Des études récentes ont décrit des techniques d’IRM pour quantifier la graisse hépatique, basées sur des méthodes d’écho de gradient de décalage chimique comme l’imagerie de Dixon 9,10. Néanmoins, la majorité de ces techniques reposent sur l’analyse de régions d’intérêt bidimensionnelles. L’évaluation complète de la distribution tridimensionnelle de la fraction lipidique hépatique (LFF) est restée limitée. Dans la présente étude, une approche unique de quantification 3D du LFF est introduite, combinant l’IRM de Dixon avec l’imagerie structurelle du foie. Le modèle 3D LFF qui en résulte permet une visualisation et une mesure précises de la répartition de la teneur en graisse dans l’ensemble du volume du foie. Cette technique démontre une utilité clinique substantielle pour le diagnostic précis de la stéatose hépatique.
Protocol
Representative Results
Discussion
Cette recherche présente une technique innovante de quantification 3D pour l’analyse de la distribution de la fraction de graisse hépatique (LFF) à l’aide de l’IRMde Dixon 9,10. En intégrant des cartes LFF, qui sont générées à partir d’images en phase et en phase aqueuse, avec des contours hépatiques 3D, cette méthode permet de distinguer les modèles LFF dans les foies normaux et stéatotiques6. Par conséquent, il facil…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Cette publication a reçu le soutien du cinquième programme national d’identification des talents cliniques exceptionnels en médecine traditionnelle chinoise, organisé par l’Administration nationale de la médecine traditionnelle chinoise. Le lien officiel du réseau est le suivant : http ://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
Materials
| 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).
