Approccio Semiautomatico per la Stima della Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) tramite Immagini Ecografiche

Il punteggio di Hamaguchi è un sistema di scoring ideato per migliorare l'oggettività nella valutazione della steatosi epatica da imaging ecografica, ma è dimostrato come una corretta valutazione dipende dell'esperienza del medico. Nel nostro studio, abbiamo esplorato un approccio innovativo per stimare automaticamente i tre sottopunteggi che costituiscono il punteggio di Hamaguchi (contrasto eco epatorenale, attenuazione profonda del diaframma e sfocatura dei vasi) utilizzando tecniche avanzate di analisi semiautomatica delle immagini. Il dataset includeva 220 pazienti bariatrici con diagnosi di NAFLD confermata da biopsia epatica. Abbiamo sviluppato modelli di classificazione basati su clustering e reti neurali convoluzionali (CNN) con tecniche di transfer learning. I risultati hanno dimostrato un'elevata accuratezza di classificazione: 90,5% per il contrasto epatorenale, 83,3% per l'attenuazione profonda del diaframma e 84,0% per la sfocatura dei vasi. Questo studio preliminare evidenzia il potenziale di modelli diagnostici computerizzati per supportare la diagnosi della NAFLD, riducendo l'errore soggettivo nella valutazione ecografica e migliorando la precisione del monitoraggio clinico.