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现阶段,慢性弥漫性肝病是全世界范围内最常见的肝脏病变之一。脂肪变性是非酒精性脂肪肝(NAFLD)的组织病理学特征,是最常见的肝脏疾病,也是多种肝脏疾病的一个共同特征。在弥漫性肝病和代谢紊乱的患者中,也经常会发现肝脏铁的异常沉积。尽管慢性肝病的发病率很高,但组织学评估仍被认为是评估疾病严重程度的参考标准。然而,肝脏活检是一种侵入性检查,由于取样误差、观察者之间的差异以及患者的接受程度低,因此很难在临床上广泛应用。
无创成像技术在慢性肝脏疾病的诊断和监测中的作用越来越大。多项研究证明,MRI的质子密度脂肪分数(PDFF)和横向弛豫(R2*)可准确诊断肝脏脂肪变性和铁过载。在代谢性疾病负担日益加重的同时,非酒精性脂肪肝和代谢障碍性铁过载综合征的发生频率越来越高,因此十分必要在临床常规中促进这些标志物的有效量化。
目前,脂肪含量和铁浓度的测量需要手动选择肝脏实质中的感兴趣区域(ROI)。这种策略十分耗时且误差较大。PDFF人工全肝分割(WLS)的诊断性能与不同的人工ROI取样方法和光谱学的结果显示出极强的相关性。然而,还没有研究对自动WLS的标记性能与组织学评价的参考标准方法进行比较。
近日,发表在Radiology杂志的一项研究以组织学结果为参考标准,在慢性肝病患者中比较了MRI自动WLS与标准化手动ROI取样对脂肪变性和铁过载的诊断性能,为无创肝脏影像学检查的广泛应用提供了参考依据。
本项前瞻性、多中心研究招募了患有慢性肝病的参与者,每位患者均在2017年1月至2021年1月期间接受了肝脏活检和3.0T磁共振扫描。活检评估包括组织学分级和数字病理学。MRI肝脏取样策略包括手动ROI(两名观察员)和自动全肝(深度学习算法)分割,用于PDFF和R2*衍生的测量。使用类内相关系数(ICCs)测量分割方法之间的一致性,并使用Bland-Altman分析评估偏差。进行线性回归分析以确定测量值和数字病理学之间的相关性。
共纳入165名参与者(平均年龄±标准差,55岁±12岁;96名女性;165名参与者中有101名[61%]患有非酒精性脂肪肝)。平均测量值之间的一致性很好,PDFF和R2*的ICC都是0.98。PDFF的中位偏差为0.5%(四分位数范围,-0.4%至1.2%),R2*的中位偏差为2.7 sec-1(四分位数范围,0.2-5.3 sec-1)(两者的P < .001)。WLS的误差幅度低于ROI衍生的参数(PDFF为-0.03%,R2*为-0.3 sec-1)。ROI和WLS在脂肪变性(ROI AUC, 0.96; WLS AUC, 0.97; P = .53)和铁过载(ROI AUC, 0.85; WLS AUC, 0.83; P = .09)方面显示出相似的诊断性能。脂肪比率和PDFF(ROI r = 0.89;WLS r = 0.90)与数字病理学的相关性很高(P < .001),铁比率和R2*(ROI r = 0.65;WLS r = 0.64)呈中等相关性(P < .001)。
图 60岁非酒精性脂肪肝患者的MRI(左边两栏)和组织学(右边两栏)工作流程示意图。上排显示的是第一回波(0.9毫秒)梯度回波序列的质子密度脂肪分数量化(手动ROI,30%;自动WLS,28%)、使用嗜脂肪蛋白免疫组化染色的脂肪变性分级(S3)和量化(46%脂肪比例面积)。底排显示同一序列的最后一个回波(7.9毫秒),R2*估计(手动ROI,118秒21;自动WLS,119秒21)和Perls染色法进行铁沉积分级(Fe3)和铁比例区量化(2%铁比例)。显示病理结果的图像是用Ventana iScan HT玻片扫描仪(340倍放大)获得的。
总之,本项前瞻性研究证实了卷积神经网络(CNN)全肝脏分割(WLS)算法在进行组织病理学评估的慢性肝病患者中的MRI质子密度脂肪分数和横向弛豫评估的诊断性能。这种自动取样技术在临床实践中具有重要意义,原因如下(a) WLS评估的诊断准确性与人工兴趣区(ROI)评估相似,根据组织学等级进行分层,并与数字图像分析相关;(b) WLS衍生的测量值的边缘高估没有临床意义,显示了肝脏损伤的更好代表性;(c) 与人工勾勒的ROI衍生的估计值相比,变异性误差和不确定性程度更低,表明深度学习方法的性能优越。准确的MRI自动WLS方法可以被扩展并无缝整合到临床实践工作流程中,以简化肝脏脂肪和铁的定量。
原文出处:
David Martí-Aguado,Ana Jiménez-Pastor,Ángel Alberich-Bayarri,et al.Automated Whole-Liver MRI Segmentation to Assess Steatosis and Iron Quantification in Chronic Liver Disease.DOI:10.1148/radiol.2021211027
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