Az elhízás diagnosztizálása a hasi zsír matematikai becslésével

A hasi elhízás vagy a gyomor és a has körül felhalmozódó zsír régóta úgy tekinthető, hogy az egyéneknél nagy egészségügyi kockázatot jelent. Ezért a "központi elhízás" mérése - ahogyan gyakran nevezik - segít megjósolni a hasi súlyfelesleg okozta rendellenességekre való hajlamot.

elhízás

A SIAM Journal on Imaging Sciences egyik jövő heti kiadványában az ETH Zürich és a szöuli Yonsei Egyetem kutatói új technikát javasolnak a hasi elhízás értékelésére a bőr alatti zsír vastagságának becslésével.

"A legújabb tanulmányok kimutatták, hogy a hasi elhízás olyan betegségekhez kapcsolódik, mint a pangásos szívelégtelenség és a metabolikus szindróma" - mondta a szerző Jin Keun Seo. "A statikus elektromos impedancia tomográfiát vagy EIT alkalmazhatjuk a betegség progressziójának nem invazív helyettesítőjeként ilyen körülmények között."

Amellett, hogy nem invazív, az EIT, egy képalkotó technika valós idejű adatokat szolgáltat ionizáló sugárzás használata nélkül, ami előnyösebbé teszi a számítógépes tomográfiát (CT), mivel kevésbé káros a betegekre. Egy másik, erre a célra általánosan használt képalkotó technika, a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) térbeli felbontása gyengébb, mint az EIT.

"A CT-hez képest az EIT előnyösebb, mivel nem ionizáló, és ezért a beteg folyamatos önellenőrzésére használható a testzsír állapotának napi rutinban történő nyomon követésére" - magyarázta Seo. "A CT-vel és az MRI-vel ellentétben az EIT olcsó, hordozható és könnyen használható ágy melletti technika képezi az elektromos vezetőképesség eloszlását."

Mivel a biológiai szövet elektromos vezetőképessége sejtszerkezetétől függ, ez elősegítheti a test különböző szöveteinek képét és megkülönböztetését egymástól. A zsír és az izom sejtszerkezete egészen más; ennélfogva a zsír és az izom elektromos vezetőképességi értékei különböző frekvenciákon különböznek.

A többfrekvenciás EIT (MFEIT) rekonstruálja az emberi testben a vezetőképesség képét a szöveti vezetőképesség frekvenciától való függése alapján. És mivel a csont, az izom és a zsír különböző frekvenciákon különböző módon vezeti az elektromosságot, az MFEIT felhasználhatja a határáram-feszültség kapcsolat adatait különböző frekvenciákon a zsír mennyiségének becsléséhez. Ismételten, mivel a testzsír kevésbé vezetőképes, mint a víz és a szövetek, például az izom, ez a különbség felhasználható a zsigeri és a szubkután zsírszövet vastagságának becslésére.

A konkrét folyamat egy speciálisan megválasztott aktuális mintát foglal magában, amely mélységfüggő adatsort generál, amelyet a zsír és az izom közötti határok felvázolására használnak. Az áramot az egyik elektródpáron keresztül injektálják, és az azt követő feszültségesést egy másik elektródpáron mérik. A befecskendezett áram és a feszültségesés viszonya adja meg az áteresztőképességet - vagy az áram és a feszültség arányát, amely függ a két elektródpár helyzetétől, a testgeometriától és az admitivitás-eloszlástól, amely egyesíti a vezetőképességet és a permittivitást is. Feltételezve, hogy az elektródák mérete nagyon kicsi a különböző szövetrégiók közötti határ méretéhez képest, a szerzők egy pontelektróda modellt alkalmaznak, amely jó közelítést nyújt a megoldáshoz, ugyanakkor jelentősen egyszerűsíti a modellt.

Az EIT egyik problémája, hogy a technika hajlamos az előre modellezési hibákra; ezek a hibák gyakran magukban foglalják a határgeometriát és az elektróda helyzetének bizonytalanságait. Ebben a cikkben a szerzők egy új rekonstrukciós módszert javasolnak, amely kompenzálja az EIT ezen buktatóját, előzetes anatómiai információk felhasználásával a térbeli felbontás rovására, és javítja a reprodukálhatóságot. A numerikus szimulációk azt mutatják, hogy a rekonstrukció eredménye kielégítő a szubkután zsír azonosításában.

"A statikus vezetőképesség leképezésének jelenlegi megközelítései a mért feszültség és a numerikus szimulációkkal kapott feszültség közötti különbség minimalizálásán alapulnak" - magyarázta Hyeuknam. "Ezért a megbízható vezetőképességi eloszlások eléréséhez mind a tartomány, mind az elektróda konfigurációjának pontos modellezése szükséges. Ez az új módszer pontos képalkotó eloszlást érhet el a modellezési hibák kiküszöbölésével."

További vizsgálatokra van szükség az emberi szövet frekvenciafüggő viselkedésének kihasználásához a zsigeri zsír eloszlásának becsléséhez. "A jelenlegi kísérleti munka ígéretes eredményeket mutatott a szubkután zsírvastagság kimutatásában, amit az ultrahang képalkotás is megerősít" - mondta Hyeuknam. "Jövőbeni munkára van szükség a zsigeri zsír mennyiségének meghatározásához metabolikus és kardiovaszkuláris rendellenességekben szenvedő betegeknél."

A hasi területen a zsírszövet rendellenesen magas lerakódása olyan rendellenességekkel jár, mint a metabolikus szindróma, a szív- és érrendszeri betegségek és a rosszindulatú daganatok. A hasi régió zsigeri zsírának kvantitatív értékelése a fentiekhez hasonló technikák alkalmazásával így segíthet az ilyen állapotok kialakulásának potenciális kockázatának felmérésében.