肝硬化肝窦重塑三维形态演变与肝窦高压形成的相关性及预测模型研究

Sinusoidal remodeling can lead to abnomal hemodynamic, sinusoid hypertension, complications and death. Due to lack of effective technologies, the relationships between 3D morphologies of sinusoids and sinusoid hypertension are not clear. Internationally, we had reported the 3D morphologies of liver fibrosis microvessels and sinusoids in hepatic hemangioma. Here, we propose a hypothesis that sinusoidal pressure is regulated by hemodynamic, which mediated by the 3D morphologies of sinusoids. First, using scanning electron microscope, we will quantify the lose of fenestraes of liver sinusoidal endothelial cells and the formation of organized basement membranes in cirrhosis. Then, we will obtain the 3D morphologies of sinusoids by using phase-contrast CT. To reveal the relationships of sinusoid hypertension and morphologies, we will gain the parameters of sinusoidal hemodynamic utilizing CT perfusion imaging. Finally, we intend to build the prediction models of sinusoid hypertension based on 3D morphological parameters of sinusoids. The research will reveal the relationships of sinusoid hypertension and sinusoid morphologies in cirrhosis from a new view. Meanwhile, the research will provide a novel way for the diagnoses and controls of the sinusoid hypertension.

肝硬化时肝窦重塑会改变窦内血流动力学，增加肝窦压力，引起系列的并发症，甚至危及生命。目前，因缺乏有效的观测手段，肝窦重塑的三维形态演变规律及对肝窦高压形成的预测能力尚未明确。申请人前期利用相衬CT在国际上较早地报道了肝纤维化微血管及肝血管瘤肝窦的三维形态学数据。本项目提出肝窦形态介导窦内血流动力学调节肝窦压力的假说。首先利用扫描电镜和相衬CT获得兔肝硬化模型中肝窦内皮细胞失窗孔、基底膜形成及肝窦三维形态的演变规律，分析其与肝窦高压形成的相关性；然后，利用CT灌注成像获得肝窦内血流动力学参数，以解释上述相关性；最后，运用机器学习方法建立肝窦形态变化引起肝窦高压的风险预测模型。本研究将从三维角度揭示肝窦重塑的形态学演变规律，阐明肝窦重塑形态变化与肝窦高压形成的相关性，并建立预测模型，为完善肝窦高压的形成理论及其诊断与防治提供新思路。

肝硬化是肝纤维化的末期阶段，是肝癌形成与进展的重要不良因素。肝硬化与肝癌的早期诊断是其取得良好预后的重要保证。本项目以多模态影像技术为基础，以现代医学图像处理、影像组学和人工智能为手段，围绕肝硬化和肝癌展开深入研究，并将此技术迁延至食管肿瘤，显示了良好的效果。本项目依次完成了大/小鼠肝硬化造模；活体小动物高场强磁共振多b值DWI扫描，获取了IVIM、DKI和拉伸指数的肝硬化灌注模型；不同级别的肝硬化样品相衬CT成像，获取了完整的小鼠肝叶血管显微CT影像；建立了基于影像组学和机器学习的肝纤维化和早期肝硬化诊断模型研究；提出了一种基于多模态影像的提高肝癌影像组学特征可重复性方法；比较了不同模态影像下构建的肝癌放疗靶区及剂量学差异；研发了一种KV级CBCT图像散射校正方法，并成功用于剂量学计算。此外，在本基金的资助下，项目组利用影像组学技术在食管肿瘤领域开展了新辅助放化疗后手术疗效评估、预测模型研究；并评估了一种新颖的图像引导技术用于食管癌放疗中类实时监测的可行性。综上，本研究表明联合多模态影像、影像组学与人工智能技术可为肝硬化和肝癌提供了一种无创的诊断技术。联合影像组学和人工智能技术可为肝癌、食管肿瘤的治疗预后评估提供一种有效的预测手段。