Prediction of liver regeneration after living donor liver transplantation in the recipients using preoperative CT texture analysis and clinical features

Abstract

Objectives To predict the rate of liver regeneration in recipients after living donor liver transplantation (LDLT) using preoperative CT texture and shape analysis of the future graft and clinical features.

Methods 102 donor-recipient pairs who underwent LDLT using right lobe grafts were retrospectively included for this study. All donors underwent preoperative liver CT using a single CT scanner. We semi-automatically segmented the right lobe of the liver which was to be a future graft using commercially available software. The volume of the future graft (Vpre) was measured, and texture and shape analyses of the Vpre were performed. All recipients underwent follow-up CT between 9 and 15 months after surgery. The graft liver was segmented in the same manner, and the volume of the graft (Vpost) was measured. The regeneration index (RI) was defined by the following equation: [(Vpost-Vpre)/Vpre]×100 (%). We performed a stepwise, multivariate linear regression analysis to investigate the association between clinical features, texture and shape parameters and RI and to make the best-fit model for predicting RI. The model was also made in the subgroup analysis according to estimated graft-to-receipient weight ratio before transplantation (eGRWRpre).

Results The mean RI was 47.5±38.6%. In univariate analysis, the Vpre, energy, effective diameter, surface area, sphericity, roundnessm, compactness1, and grey-level co-occurrence matrix (GLCM) contrast were significantly correlated with the RI (p<0.05). In multivariate analysis, the effective diameter and roundnessm as well as donor sex, recipient body surface area (rBSA) and white blood cell count (rWBC) were shown to be independent predictors of the RI (p<0.05). The best-fit predictive model for the RI was as follows: expected RI (%) = 127.020 – 0.367×effective diameter – 1.827×roundnessm + 47.371×rBSA (m2) + 12.041×log(rWBC) (× 103/μL) + 18.034 (if the donor was female). In the subgroup analysis, eGRWRpre, roundnessm and kurtosis were shown to be independent predictors of the RI in the larger eGRWRpre group (n=77), while energy and LVpre were the only significant independent predictors of the RI in the smaller eGRWRpre group (n=25).

Conclusions Clinical features and CT texture parameters of the liver including roundnessm were associated with liver regeneration. Preoperative CT texture analysis of future grafts can be useful for predicting liver regeneration in recipients after LDLT.

연구 목적 본 연구는 수술 전 간 공여자의 CT를 이용한 미래 이식편의 텍스처 및 형태 분석 및 임상 지표를 이용하여 생체간이식 후 간 수여자의 간 용적 재생 정도를 예측하기 위해 시행되었다.

연구 방법 간 우엽을 이용하여 생체간이식을 시행한 102 쌍의 공여자-수여자 쌍이 후향적으로 본 연구에 포함되었다. 모든 공여자는 수술 전에 동일한 CT 스캐너를 이용하여 간 CT를 시행하였으며, 상용화된 소프트웨어를 이용하여 해당 CT 영상으로부터 미래 이식편이 될 간 우엽을 반자동으로 분할하였다. 이후 분할된 미래 이식편의 용적(Vpre)을 측정하고 해당 미래 이식편에 대한 텍스처 및 형태 분석을 시행하였다. 모든 수여자는 수술 후 9 - 15개월 후에 추적 관찰 CT를 시행하였으며, 같은 방식으로 이식편을 분할하고 분할된 이식편의 용적(Vpost)을 측정하였다. 계산된 용적을 이용하여 재생 지수(regeneration index, RI)를 다음과 같이 정의하였다: [(Vpost-Vpre)/Vpre]×100 (%). 다변량 선형회귀분석을 이용하여 임상 지표, 텍스처 및 형태 분석 관련 변수와 RI 사이의 상관관계를 평가하고 RI를 예측하는 모델을 생성하였다. 또한 수술 전 예측된 이식편대체중비(eGRWRpre)를 기준으로 나눈 부집단에서도 같은 방식으로 모델을 생성하였다.

연구 결과 평균 RI는 47.5±38.6%였다. 단변수 분석에서 Vpre, energy, effective diameter, surface area, sphericity, roundnessm, compactness1 및 grey-level co-occurrence matrix (GLCM) contrast가 RI와 유의한 상관관계를 보였다 (p<0.05). 다변수 분석에서는 effective diameter, roundnessm과 함께 공여자의 성별, 수여자의 체표면적(rBSA) 및 백혈구 수(rWBC)가 RI의 독립적인 예측인자로 확인되었다. RI를 예측하는 모델은 다음과 같다: RI (%) = 127.020 – 0.367×effective diameter – 1.827×roundnessm + 47.371×rBSA (m2) + 12.041×log(rWBC) (× 103/μL) + 18.034 (공여자가 여성인 경우). 부집단 분석에서, eGRWRpre가 1% 이상인 집단(n=77)에서는 eGRWRpre, roundnessm 및 kurtosis가 RI를 예측하는 독립적인 예측인자로 나타났으나 eGRWRpre가 1% 미만인 집단(n=25)에서는 energy와 LVpre만이 독립적인 예측인자로 확인되었다.

결론 Effective diameter와 roundnessm을 포함한 텍스처 및 형태 분석 관련 변수가 간 재생과 연관되어 있었으며, 수술 전 CT를 이용한 미래 이식편의 텍스처 분석이 생체간이식 후 간 수여자의 간 재생을 예측하는 데 유용할 것으로 보인다.