Неинвазивные методы оценки фиброза печени

Неинвазивные методы оценки фиброза печени

Evaluation of Liver Fibrosis Using Texture Analysis on Combined-Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Images at 3.0T
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4569760/

Академический редактор: Тревор Эндрюс

Цель. Для неинвазивной оценки фиброза печени с использованием комбинированного контрастного (CCE) магнитного резонансного изображения (МРТ) и анализа текстуры. Материалы и методы. В этом одобренном IRB проспективном исследовании, одобренном HIPAA, 46 взрослых пациентов с недавно диагностированной инфекцией HCV и недавней биопсии печени подверглись МРТ печени CCE после внутривенного введения суперпарамагнитных оксидов железа (ферумоксидов) и гадолиния DTPA (гадопентетат димеглюмина). Текстура изображения печени была определена количественно в областях, представляющих интерес, путем вычисления 165 характеристик текстуры. Образцы биопсии печени окрашивали трихромом Массона и оценивали качественно (показатель фиброза METAVIR) и количественно (% коллагеновой окраски). Использование L
1 алгоритм пути регуляризации, построены две многомерные линейные модели на основе текстур, одна для количественных и другая для количественного прогнозирования гистологии. Производительность прогнозирования каждой модели оценивалась с использованием рабочих характеристик приемника (ROC) и корреляционных анализов. Результаты. Оцененный показатель фиброза на основе текстуры достоверно коррелировал с качественной (r = 0,698, P

Продолжающаяся эпидемия хронической болезни печени (CLD) является основным источником смертности и заболеваемости, связанной с печенью, в Соединенных Штатах. Ежегодно более 20000 американцев умирают от осложнений CLD [1]. Наиболее распространенными этиологиями для CLD являются хроническая инфекция вируса гепатита C (HCV) и алкогольный гепатит [2, 3]. Более 4 миллионов американцев являются носителями HCV, но многие из них бессимптомны и не знают об их заражении [4].

Общим путем в естественной истории CLD, включая хроническую инфекцию HCV, является прогрессирующий фиброз печени и, в конечном счете, цирроз [5]. Фиброз указывает на кумулятивное повреждение печени, способствует развитию портальной гипертензии и печеночной дисфункции и предсказывает плохой клинический результат [6, 7]. Большая часть смертности и заболеваемости, связанной с печенью, приходится на популяцию цирроза [8]. Поэтому оценка фиброза печени имеет решающее значение для лечения пациентов с CLD.

Текущий золотой стандарт для оценки фиброза — биопсия печени. Тяжесть фиброза из-за инфекции HCV часто классифицируется с использованием порядковой шкалы, такой как система Metavir [9]. Однако биопсия является инвазивной и, следовательно, проблематичной для частого мониторинга. Более того, его интерпретация субъективна, что приводит к изменчивости между и внутриобласти [10-12]. По этим причинам исследуются неинвазивные и объективные методы, в том числе фиброзные специфические сывороточные маркеры [13, 14], ультразвуковая эластография [15, 16], магниторезонансная (МР) эластография [17-19], диффузионно-взвешенная МР-визуализация [20 -22], а также МР-томографии с контрастным усилением [23-25].

Другим многообещающим методом МР-визуализации является комбинированная контрастно-улучшенная (CCE) МР-визуализация [26]. Этот метод использует дополнительные эффекты положительного усиления контраста гадолиний-хелатами (Gd) и отрицательное усиление суперпарамагнитными агентами оксида железа (SPIO). По сравнению с неконтрастными изображениями, улучшенными Gd или SPIO, изображения CCE лучше отображают аномалии сетчатого сигнала, связанные с фиброзом, как показано на рисунке 1 [27]. Наглядность этого рисунка проявляет параллельную гистологическую фиброзную тяжесть (рисунок 2), предполагая, что фиброз печени можно оценить по степени тяжести «текстурной» аномалии.

Потенциальная роль текстурного анализа в оценке фиброза печени ранее изучалась в ретроспективных исследованиях с использованием качественного [26] и количественного [26, 28-30] текстурного анализа. Цель этого проспективного исследования состояла в том, чтобы предоставить доказательство того, что количественный анализ текстуры с использованием изображений CCE MR может позволить неинвазивно оценивать фиброз печени у взрослых с HCV-инфекцией с использованием изображений CCE MR.

Это перспективное, поперечное, наблюдательное клиническое исследование было одобрено институциональной обзорной комиссией и соответствует требованиям HIPAA. Потенциальные приемлемые субъекты были направлены на исследование МРТ в клинике гепатологии в нашем учреждении. Были получены письменные информированные согласия. Критерии отбора перечислены в таблице 1. Подбор пациентов был стратифицирован в соответствии с выраженностью фиброза при биопсии печени и продолжался до тех пор, пока не было зарегистрировано по меньшей мере пять субъектов в каждой категории тяжести фиброза (по клиническим отчетам об биопсии).

Субъекты имели чрескожную 16-калибровочную биопсию иглодержателя правой печеночной доли для клинической помощи со ссылкой на гепатологов. Образцы обрабатывались в отделении патологии по рутинному протоколу, включая окрашивание Массон-трихром. Пациенты-патологоанатомы получали клинические биопсии. Каждый клинический отчет включал оценку тяжести фиброза (нет, умеренный, умеренный, тяжелый и цирроз); клинически выраженная степень тяжести фиброза была использована для рекрутирования блоков, но не анализировалась.

Трихромовые пятна были дополнительно оценены для исследовательских целей. Все слайды были оцифрованы с использованием сканера APERIO ScanScope (Aperio Technologies, Inc., Vista, CA). Оцифрованные изображения просматривались с использованием программного обеспечения Aperio ImageScope, а тяжесть фиброза была качественно оценена путем гистоморфологии и количественно путем цифрового анализа изображения.

Качественный подсчет проводился независимо тремя патологами, имеющими опыт в области патологии печени (ППМ, НМ и ЗГ). Без знания клинических, МР-изображений или количественных результатов гистологии каждый читатель рассмотрел оцифрованные изображения гистологии, субъективно оценил адекватность каждого экземпляра и присвоил каждому образцу показатель фиброза Metavir F0-F4. Читатели были ослеплены на счеты друг друга. Другие признаки гистологии (например, некро-воспаление, стеатоз, железо) не регистрировались. Для оценки адекватности образца один патолог (ППМ) подсчитал количество портальных триад в каждом нецирротическом образце; портальные триады не учитывались в цирротических образцах из-за архитектурных искажений. Была зарегистрирована общая длина каждого образца.

Количественный подсчет был выполнен ученым-исследователем по гепатологии (KI) с использованием инструментов анализа программного обеспечения ImageScope без знания клинических, МР-изображений или качественных результатов гистологии. Изменчивость окрашивания была исправлена ​​путем цифровой настройки насыщенности цвета. Общая площадь образца была вручную сегментирована, а окрашенные в синий цвет пиксели (представляющие коллаген) были сегментированы с использованием ручного порогового значения интенсивности. Процент (%) коллагена рассчитывали как отношение окрашенных в синий цвет к общим пикселям образца.

Субъекты получали непрерывную внутривенную инфузию SPIO (ferumoxides, Feridex, Bayer HealthCare Pharmaceuticals, Wayne, NJ) (0,5 мл / кг), разбавленную в 100 мл 5% раствора декстрозы, пропускали через 5 мкм фильтр со скоростью 2-4 мл / мин 30 минут в соответствии с инструкциями производителя. Через тридцать минут после завершения инфузии SPIO испытуемые сканировали на спине в сверхпроводящей системе всего тела на 3Т (GE Signa EXCITE HD, GE Medical Systems, Милуоки, штат Висконсин), с 8-канальной катушкой фазовой решетки торса и диэлектрической прокладкой центрированный по печени. Gadolinium-DTPA (гадопентетат димеглюмин, Magnevist, Bayer HealthCare Pharmaceuticals, Wayne, NJ) вводили внутривенно (0,1 ммоль / кг). Используя двумерную химически насыщенную насыщенными жиром градиентную последовательность эхо (FSPGR) без параллельного изображения, четыре набора осевых изображений CCE печени были получены во время отдельных 18-28-секундных дыхательных упражнений, через 4-10 минут после инъекции Gd. В этом 6-минутном окне усиление печени двумя агентами (SPIO и Gd) субъективно постоянным в соответствии с нашим клиническим опытом визуализации CCE MR в цирротической и нецирротической печени; кроме того, эффекты сокращения T1- и T2 * гадопентетата и ферумоксидов в печени можно считать стабильными в течение этого периода от известных скоростей очистки печени этих агентов [31-33]. Четыре набора изображений были приобретены, чтобы гарантировать, что по крайней мере один набор не содержит видимых артефактов движения. Параметры изображения включали TR 100 мс, TE 6 мс, FA 70 °, толщина среза 4 мм, промежуточный зазор 4 мм, количество срезов 5 и полоса пропускания 130 Гц / пиксель. Два из четырех наборов изображений были получены с 384 × 224 и двумя с матрицей 384 × 256. Поле зрения было отрегулировано так, чтобы оно соответствовало удержанию тела и способности удерживать дыхание. Эти параметры были выбраны для обеспечения одновременного T1- и T2-взвешивания для использования Gd- и SPIO-улучшений соответственно; адекватное отношение сигнал / шум; высокое пространственное разрешение; и относительно короткое время сбора. Управление по контролю за продуктами и лекарствами (IND № 75579) одобрило внебиржевое использование комбинированного контраста Magnevist-Feridex для этого исследования.

Резидент радиологии (TY) и обученный научный сотрудник (CC) проанализировали изображения CCE без знания клинических или биопсийных данных. Из четырех наборов изображений CCE был выбран набор с наивысшим разрешением и субъективно наименьшим артефактом движения. Репрезентативные изображения CCE печени (1-5 разделов на человека) были экспортированы в формате DICOM. Используя MATLAB (Mathworks, Natick, MA), в пределах областей субъективно однородной текстуры в правой печеночной доле были помещены пять неперекрывающихся прямоугольных областей с интересом (ROI) размером> 100 мм2 (сегменты IV-VIII кунауда ), избегая артефактов, желчных протоков и сосудов. Каждое изображение ROI было стандартизировано путем поворота в декартову систему координат с нулевым углом наклона, интерполяцией до разрешения 0,5 мм / пиксель, удалением билинейного пространственного тренда интенсивности сигнала и масштабированием до диапазона интенсивности 0-1.

Градиентные и лапласианские преобразования (1-я и 2-я пространственные производные) были применены к каждому стандартизованному ROI для создания дополнительных текстурных текстур с «перекрещиванием» и «с нулевым пересечением». Для каждого нетрансформированного (оригинального) и преобразованного (градиентного, лапласианского) ROI 55 текстурных признаков были рассчитаны, как описано в дополнительных материалах, доступных в Интернете по адресу: http://dx.doi.org/10.1155/2014/387653. Эти функции текстуры представляли пять классов текстурных объектов: гистограмму интенсивности пикселя, модель смеси Гаусса, автокорреляцию, матрицы совпадения и многоугольники Вороного. Эти классы были выбраны на основе ожидаемых характеристик изображения текстуры фиброза, как объяснено в дополнительных материалах. Для каждого объекта характеристики текстуры были усреднены по пяти ROI для генерации набора из 165 средних текстурных признаков.

Для каждого субъекта были рассчитаны среднее стандартное отклонение (STD) и диапазон показателей Metavir трех считывателей патологии. Согласие на интеграцию оценивали по коэффициенту корреляции внутрикласса (ICC, двухсторонний анализ для точного согласования) и их 95% доверительные интервалы (CI). ICC также была рассчитана для каждой пары читателей. Средние показатели Metavir из трех читателей сравнивались с оценками% -collagen с использованием корреляционного анализа Пирсона.

Биостатистик (TW) провел статистический анализ с использованием 165 текстурных признаков для прогнозирования качественных (Metavir) и количественных (% -коллагеновых) показателей фиброза. Алгоритм определения пути для L
Для определения оптимальной линейной модели текстурных признаков, которая минимизировала ошибку прогнозирования фиброза для каждого числа предикторов (например, признаков), была использована 1 регуляризованная линейная модель, называемая GLM-траекторией [34] с гауссовой связью (т. Е. Линейная регрессия). Оптимальное число предикторов было определено Информационным критерием Akaike (AIC) [35]. Используя качественные и количественные показатели фиброза в качестве эталона, были построены две модели прогнозирования фиброза на основе текстуры. Для каждого субъекта расчетные количественные (Metavir) и количественные (% -коллагеновые) показатели фиброза были рассчитаны с использованием соответствующих моделей прогнозирования.

Корреляция Пирсона была использована для оценки силы взаимосвязи между прогнозируемым и гистологическим показателями. Кроме того, эффективность каждой модели прогнозирования для дихотомизированной классификации оценивалась с использованием анализа характеристик приемных рабочих характеристик (ROC) с использованием среднего гистологически определенного показателя Метавира в качестве эталонного стандарта. На каждом из четырех классификационных порогов (Metavir F1, F2, F3 и F4 для качественного подсчета очков, 5, 10, 15 и 20% коллагена для количественного подсчета) были рассчитаны точность классификации, чувствительность и специфичность (и их CI) при прогнозируемом значении отсечки фиброза, которое максимизирует сумму чувствительности и специфичности.

Регуляризация, используемая алгоритмом GLM-пути, предназначена для минимизации ошибки прогнозирования по сравнению с независимыми наборами данных проверки [34]. Поэтому в этом исследовании доказательной концепции не было проведено специальной процедуры проверки. Однако алгоритм может не обязательно минимизировать ошибку предсказания самого тестового набора данных; таким образом, ожидается некоторая степень несоответствия прогнозируемых и фактических показателей фиброза.

В период с августа 2007 года по март 2009 года было зарегистрировано 52 новообразованных взрослых, инфицированных ВГС (возраст 51,2 ± 6,3 года, 38 мужчин, 12 женщин) с недавней или планируемой биопсией печени для получения изображений CCE. Шесть предметов были исключены (Таблица 1). Остальные 46 субъектов сформировали исследовательскую группу. Все испытуемые завершили МР-исследование без серьезных побочных эффектов. По меньшей мере один набор изображений CCE был субъективно адекватен по качеству для дальнейшего анализа изображений в каждом предмете.

Примеры биопсийных образцов показаны на рисунке 3. Среднее значение гистологического образца ± STD [диапазон] общей длины и количества портальных триад составляло 21,9 ± 9,8 мм [6,7-44,2] и 14,2 ± 6,0 [4-28], соответственно ,

На рисунке 4 (а) показана гистограмма качественных показателей Метавира, назначенная тремя читателями. Договор с 3-м считывателем был хорошим с ICC 0,772 (95% ДИ [0,653-0,859]). Pairwise ICCs были 0,727, 0,768 и 0,831, в зависимости от пары считывателей. Все читатели согласились с тем, что все образцы биопсии были адекватными.

На рис. 4 (б) показана гистограмма количественного% -коллагена, округленная до ближайших 5%. Более половины испытуемых округляли% -коллагена ≤5%. Как показано на рисунке 5, соотношение между качественными (средними метавирами) и количественными (% -коллагенами) оценками было криволинейным, как это наблюдали другие [36, 37]. Лог-линейный график количественных (по оси Y) и качественных (по оси x) баллов продемонстрировал значительную линейную корреляцию с параметром Пирсона r = 0,81 (P

Текстуры изображения репрезентативных объектов печени показаны на рисунке 6 с их соответствующими качественными (Metavir) и количественными (% -коллагенами) баллами.

Используя качественную гистологию в качестве эталона, GLM-анализ пути определил набор из 6 текстурных признаков, прогнозирующих показатели фиброза Metavir (таблица 2). Как показано на рис. 7 (а), показатель Метавира, предсказанный 6-функциональной моделью, линейно коррелировал со средними показателями Metavir трех читателей с r = 0,698 (P

Используя количественную гистологию в качестве эталона, GLM-анализ пути идентифицировал еще один набор из 6 текстурных признаков, прогнозирующих оценки% -коллагена (таблица 4). Как показано на рисунке 5 (LEFT), оценка% -коллагена, предсказанная 6-функциональной моделью, линейно коррелирует с% -коллагеновой оценкой гистологии с r = 0,777 (P

Идентифицированные текстурные признаки были одинаковыми, но не идентичными между качественными и количественными прогнозирующими моделями (таблицы 2 и 4). Два класса текстурных признаков были характерны как для модели Гауссовой смеси, так и для полигонов Вороного. Один класс текстурных объектов (гистограмма интенсивности пикселей) был прогностическим только для качественных оценок. Было обнаружено, что особенности текстуры как нетрансформированных, так и преобразованных изображений ROI являются прогностическими. В целях иллюстрации эти классы текстур, полученные из ROI в цирротическом предмете, показаны на рисунке 8.

Это исследование проспективно оценивало фиброз печени у взрослых, инфицированных HCV, неинвазивно, используя количественный анализ текстур изображений CCE MR. В качестве эталонного стандарта использовалась биопсия печени. Тяжесть фиброза оценивалась качественно (Метавир) и количественно (% -коллаген). Дизайн исследования тщательно моделировал типичную клиническую ситуацию, в которой недавно диагностированный пациент с HCV-положительным пациентом без клинически открытого цирроза требует оценки фиброза печени.

Мы использовали методику визуализации CCE MR, в которой SPIO и внеклеточный агент на основе Gd вводят последовательно. В предыдущих исследованиях предлагались дополнительные эффекты SPIO и Gd для визуализации фиброза. SPIOs накапливаются фагоцитозом в клетках Купфера в печеночных дольках, вызывая отрицательное усиление T2 *. Внеклеточные агенты на основе Gd, такие как Gd-DTPA, распространяются на междоузельное пространство фиброзных перилобулярных перегородок, вызывая положительное повышение, связанное с T1. Результатом является линейная сетка высокополосных перилобулярных перегородок на фоне низкорасположенных долек, что создает ретикулярную текстуру, которая субъективно становится более заметной с увеличением степени тяжести фиброза [26, 27].

Мы обнаружили, что текстура CCE MR изображения печени может быть объективно определена количественно для прогнозирования тяжести фиброза. Аномальная текстура обнаруживалась на ранней стадии фиброза, например, F> 2 Metavir score или> 15% -коллагена с точностью 0,826 и 0,783 соответственно. Прогнозируемые показатели фиброза коррелировали, но точно не совпадали с соответствующими гистологически определенными оценками. Несовершенное согласие между прогнозируемыми и фактическими баллонами фиброза, вероятно, связано с тремя факторами: внутренней неточностью используемой в нашем исследовании методики на основе текстуры, ожидаемого несоответствия из-за процедуры регуляризации, используемой GLM-трактом (объяснено ранее), и внутренней неточности биопсия печени в качестве эталонного стандарта (поясняется ниже).

Гауссовские модели смеси и полигоны Вороного были признаны прогностическими классами текстур как по качественным, так и по количественным моделям прогнозирования гистологии. Это согласуется с постулированными дополнительными эффектами SPIO и Gd, которые продуцируют ретикулярную картину усиления в фиброзной печени. Модель гауссовой смеси подходит для двух нормальных распределений, каждая со своим собственным значением и дисперсией, до общей гистограммы интенсивности пикселей. На изображении CCE печень содержит две популяции пикселей, одна из которых содержит пиксели с низким уровнем сигнала, содержащие SPIO, лишенные фиброза, а другие — с высоким сигналом Gd-содержащих пикселей в фиброзных перегородках. С прогрессированием фиброза увеличивается доля пикселей с высоким сигналом Gd (то есть фиброз), и поэтому гистограмма интенсивности пикселя лучше сочетается с двумя гауссовыми распределениями, чем один гауссовый. Алгоритм многоугольника Вороного генерирует тесселяцию полигонов, которая «вырезает» паренхиму печени в узлы низкой интенсивности, тем самым объективно моделируя ретикулярную текстуру, которая субъективно проявляется при прогрессирующем фиброзе.

Еще одна методика MR, MR elastography (MRE), растет популярностью и доступностью для неинвазивной оценки фиброза печени. Этот метод измеряет биомеханическую жесткость печени, которая увеличивается вследствие фиброза [38]. В ретроспективном исследовании среди инфицированных HCV популяций [39] сообщалось, что AUC, чувствительность и специфичность MRE при выявлении клинически значимого фиброза (F ≥ 2) составили соответственно 0,986, 0,885 и 1,00, что несколько больше, чем у метод текстуры CCE. Тем не менее, основанные на текстуре методы могут иметь теоретическое преимущество более прямой визуализации фиброза, тогда как MRE измеряет биомеханические последствия фиброза ткани. Другим практическим преимуществом методов на основе текстур является то, что они могут быть реализованы на любом клиническом сканере с использованием стандартных последовательностей, тогда как для MRE требуется специализированное оборудование (механический преобразователь волн) и последовательности. Недостатками методов на основе текстуры являются необходимость внутривенного доступа и инъекции контрастных агентов, в том числе двух агентов для описанной здесь методики CCE. Кроме того, визуализация тонких ретикуляций, связанных с ранним фиброзом, чувствительна к движению пациента; следовательно, мы получили четыре набора изображений CCE в отдельных фиксаторах дыхания, чтобы гарантировать, что по крайней мере один набор был свободным от движения. По мере того, как методы коррекции / минимизации движения становятся более надежными и доступными в клинических условиях, возможно получить изображения во время свободного дыхания с более высоким отношением сигнал / шум и пространственным разрешением.

Ограничением этого исследования является использование одной биопсии печени в качестве эталонного стандарта. Типичная биопсия ядра (~ 30 мм3) составляет только 1/50 000 печени и значительно меньше, чем показатель ROI изображения (> 400 мм3), используемый в анализе текстуры. Кроме того, биопсийные сайты трудно сопоставить с образами рендеринга изображений, что имеет значение, поскольку тяжесть фиброза может быть гетерогенной по печени. Сообщалось о частоте ошибок до 33% при различиях в ≥ одной стадии фиброза, а цирроз может быть пропущен в 10-30% слепой биопсии [40]. Таким образом, даже «идеальный» метод прогнозирования фиброза может иметь только умеренную наблюдаемую точность в двоичной классификации, если в качестве эталона используется гистология с одной биопсией. Получение множественных биопсий может уменьшить ошибки в эталонном стандарте, но увеличивает риск осложнений и не представляется возможным в этом исследовании. Учитывая эти ограничения, приемлемая и ожидаемая умеренная точность изображений CCE MR. Определение истинной точности визуализации фиброза может потребовать гистологической оценки более крупных образцов, чем при чрескожной биопсии. Другим соображением для точности биопсии в качестве эталонного стандарта является смещение наблюдателя [10]. Чтобы свести к минимуму смещение наблюдателя и повысить точность постановки фиброза, в этом исследовании использовался средний показатель метавира трех независимых гепатопатологов в качестве эталонного стандарта. В то время как усреднение ординального показателя фиброза является менее идеальным, это, пожалуй, самый достоверный показатель тяжести фиброза, доступный из одного экземпляра биопсии. Такая практика не редкость в гепатологической литературе [41-44]. Поскольку ожидается, что средний показатель Метавира сохранит ранг-порядок зависимости тяжести фиброза, его должно быть достаточно, чтобы математически построить достоверную модель прогнозирования фиброза.

Хотя это исследование показало многообещающий признак для агентов SPIO при визуализации фиброза печени, ферумоксиды были выведены с рынка США в 2009 году. Недавно другой препарат для внутривенного введения на основе SPIO, ферумокситол (Feraheme, AMAG Pharmaceuticals, Lexington, MA) был FDA- одобренный для железодефицитной терапии, и ранние данные о его применении в качестве контрастного агента для МР-визуализации являются перспективными [45]. В то время как этот новый препарат, вероятно, имеет аналогичные отрицательно-контрастные эффекты в печени как ферумоксиды, дальнейшие исследования будут необходимы для оценки его эффективности в картировании CCE.

Таким образом, это проспективное исследование с доказательством концепции показало, что визуализация CCE MR и количественный анализ текстуры могут позволить неинвазивную оценку фиброза печени у взрослых, инфицированных HCV. Текстура МР-изображения является потенциальным неинвазивным биомаркером фиброза печени и, с дальнейшим техническим уточнением и валидацией, может стать новым инструментом в клиническом управлении и исследованиях у пациентов, инфицированных HCV.

Для заинтересованных читателей технические детали анализа текстуры, включая нормализацию изображения, трансформацию, вычисления текстурных признаков и соответствующие ссылки, включены в дополнительный материал.

Эта работа финансировалась частично за счет грантов Радиологического общества Северной Америки R & E Foundation Resident Award no. RR0726, Национальные институты здравоохранения NCMHD EXPORT P60 MD00220 и Bayer Healthcare Grant no. 070525.

Содержание этой работы несут исключительно ответственность авторов и не обязательно отражает официальные мнения финансирующих агентств.

МР-изображения печени у 60-летнего мужчины с циррозом, связанным с HCV. Noncontrast, Gd-only, SPIO-only и CCE 2D с удержанием T1 градиентно-эхо-изображения цирротической печени из-за HCV. Аномальная ретикулярная картина паренхимы печени лучше визуализируется на изображениях с контрастным усилением (Gd или SPIO), чем на неулучшенном изображении и лучше визуализируется на изображениях CCE, чем на изображениях с одним контрастом. Gd: гадолиний; SPIO: суперпарамагнитный оксид железа и CCE: усиленный комбинированный контраст.

Комбинированные контрастные улучшенные (CCE) МР-изображения на разных стадиях фиброза. CCE MR у взрослых с хронической инфекцией HCV и гистологически определенными стадиями фиброза Metavir F0, F1, F2, F3 и F4. Субъективно ретикулярная текстура паренхимы печени становится все более выраженной с увеличением стадии фиброза Metavir.

Гистологическая оценка фиброза печени, связанного с HCV. Образец биопсии печени у пациентов с хронической инфекцией HCV, окрашенных Массон-трихромом. F0 (отсутствующий фиброз), F1 (звездное увеличение портальных трактов), F2 (увеличенные портальные тракты с редкой перегородкой), F3 (многочисленные перегородки без цирроза) и F4 (цирроз) в соответствии с системой подсчета Metavir. Трихромовые пятна фиброз синий.

Распределение тяжести фиброза. Гистограммы исследовательской группы по показателю фиброза Metavir (слева) и% -коллагена (справа). Наиболее распространенным показателем фиброза Metavir был F1 или F2 в зависимости от читателя. Девять испытуемых (19%, 9/46) имели оценку F4 (цирроз) по меньшей мере от одного читателя. % -коллаген округляется до ближайших 5%.

Сравнение количественной и качественной гистологии. Средний метавир 3-х патологических читателей по сравнению с (а) сырым% -коллагеном (б) и натуральным логарифмом% -коллагена. Как показано в (а), соотношение между количественными и качественными оценками гистологии является криволинейным. Коэффициент корреляции Пирсона (r) графика B равен 0,81, при P

Регионы, представляющие интерес для изображений CCE MR в четырех предметах. Интересные регионы на изображениях CCE MR у четырех представительных субъектов. Показаны средний метавир (и индивидуальный читатель METAVIR) и% -коллаген. Субъективно ретикулярная текстура с высоким уровнем сигнала становится все более заметной и дезорганизованной с увеличением показателей Metavir и% -collagen. CCE: улучшен комбинированный контраст.

Сравнение текстур и гистологического фиброза. (a) Корреляция между текстурой и качественной оценкой гистологии (средний метавир) статистически значима с 0,698 (P

Иллюстративные примеры классов текстурных объектов для прогнозирования фиброза. 54-летняя женщина с циррозом. (c) Изображения с использованием стандартизированных областей интереса (ROI) без преобразования (raw) с градиентными и лапласианскими преобразованиями. (b) Соответствующая гистограмма интенсивности пикселей и ее модель гауссовой смеси соответствуют двум нормальным популяциям. (a) Многоугольники Вороного, построенные на соответствующих изображениях ROI. Было обнаружено, что эти классы текстур предсказывают фиброз печени на изображениях CCE (см. Текст). Для каждого класса текстуры (гистограммы интенсивности, гауссовой смеси и полигонов Вороного) соответствующие статистические данные были рассчитаны, как описано в дополнительных материалах, и использовались для прогнозирования фиброза.

Критерий выбора.

1Биопсии были выполнены для клинической помощи. 2Due для внутриорбитальной осколки. СКФ: скорость клубочковой фильтрации. Parenthesis () содержит количество потенциальных субъектов, исключенных для критерия.

Параметры модели прогнозирования фиброза (текстура против Метавира).

Шесть наиболее интеллектуальных текстурных объектов, от самых сильных до самых слабых. Ключи: STD: стандартное отклонение, AIC: Akaike Information Criterion, инерционные моменты: математическое описание формы / площади многоугольников Вороного (см. Дополнительные материалы).

Рабочие характеристики приемника (текстура против Метавира).

Cutoff: рабочая точка кривой ROC, ближайшая к (0,1), точка максимальной чувствительности и специфичности. [] -95% доверительный интервал. Ожидается несоответствие между обрезанием на основе текстуры и порогом гистологической классификации (см. Текст).

Параметры модели прогнозирования фиброза (текстура против% -коллагена).

Шесть наиболее интеллектуальных текстурных объектов, от самых сильных до самых слабых. Ключи: STD: стандартное отклонение, AIC: Akaike Information Criterion, инерционные моменты: математическое описание формы / площади многоугольников Вороного (см. Дополнительные материалы).

Рабочие характеристики приемника (текстура против% -коллагена).

Cutoff: рабочая точка кривой ROC, ближайшая к (0,1), точка максимальной чувствительности и специфичности. [] -95% доверительный интервал. Ожидается несоответствие между обрезанием на основе текстуры и порогом гистологической классификации (см. Текст).



Источник: rupubmed.com


Добавить комментарий