Approccio semiautomatico per stimare il grado di Non-Malattia del fegato grasso alcolica (NAFLD) da immagini ad ultrasuoni

Tra i metodi non invasivi figura l’ecografia B-mode raccomandato per lo screening e il follow-up della popolazione. Il punteggio di Hamaguchi è stato proposto di migliorare la valutazione del fegato grasso dalle immagini ecografiche. Nel nostro studio, abbiamo mirato a valutare oggettivamente il punteggio Hamaguchi attraverso un analisi semiautomatica avanzata delle immagini ecografiche. Lo studio comprendeva un set di dati di 325 pazienti bariatrici con diagnosi di NAFLD naso da biopsia epatica che è stata sottoposta a valutazione ecografica presso la Liver Clinic presso l'Ospedale Universitario di Trieste. I modelli di classificazione per la stima della tre sottopunteggi Hamaguchi sono stati prodotti mediante analisi semiautomatica delle immagini ecografiche basato su clustering e rete neurale convoluzionale (CNN) con trasferimento tecniche di apprendimento. I risultati hanno mostrato che i modelli prodotti erano in grado di farlo stimare i tre sottopunteggi con elevata precisione di classificazione. I modelli predittivi prodotti per la stima della luminosità epatica epatorenale contrasto dell'eco, attenuazione profonda del diaframma e sottopunteggi di sfocatura dei vasi hanno presentato un'accuratezza di classificazione rispettivamente del 92,6%, 84,8% e 90,9%. In conclusione, in questo studio preliminare, i risultati hanno valutato la possibilità di produrre i modelli diagnostici computerizzati NAFLD basati sull'analisi degli Stati Uniti immagini.