Automated thermal imaging for the detection of fatty liver disease

Abstract

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) comprises a spectrum of progressive liver pathologies, ranging from simple steatosis to non-alcoholic steatohepatitis (NASH), fibrosis and cirrhosis. A liver biopsy is currently required to stratify high-risk patients, and predicting the degree of liver inflammation and fibrosis using non-invasive tests remains challenging. Here, we sought to develop a novel, cost-effective screening tool for NAFLD based on thermal imaging. We used a commercially available and non-invasive thermal camera and developed a new image processing algorithm to automatically predict disease status in a small animal model of fatty liver disease. To induce liver steatosis and inflammation, we fed C57/black female mice (8 weeks old) a methionine-choline deficient diet (MCD diet) for 6 weeks. We evaluated structural and functional liver changes by serial ultrasound studies, histopathological analysis, blood tests for liver enzymes and lipids, and measured liver inflammatory cell infiltration by flow cytometry. We developed an image processing algorithm that measures relative spatial thermal variation across the skin covering the liver. Thermal parameters including temperature variance, homogeneity levels and other textural features were fed as input to a t-SNE dimensionality reduction algorithm followed by k-means clustering. During weeks 3,4, and 5 of the experiment, our algorithm demonstrated a 100% detection rate and classified all mice correctly according to their disease status. Direct thermal imaging of the liver confirmed the presence of changes in surface thermography in diseased livers. We conclude that non-invasive thermal imaging combined with advanced image processing and machine learning-based analysis successfully correlates surface thermography with liver steatosis and inflammation in mice. Future development of this screening tool may improve our ability to study, diagnose and treat liver disease.

Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais

“…Levando isso em consideração, nesta seção são apresentados os trabalhos utilizados como ponto de partida para o desenvolvimento do método proposto de diagnóstico de DHGNA a partir de termografia e utilizando CNNs. Brzezinski et al [Brzezinski et al 2020] comprovaram o potencial do uso de termografia da superfície da pele na região do fígado para monitorar a DHGNA de forma não invasiva em seres vivos. Porém, ainda não foram realizados grandes avanços na extensão de seu trabalho para seres humanos.…”

“…Porém, ainda não foram realizados grandes avanços na extensão de seu trabalho para seres humanos. Já Zuluaga-Gomez et al [Zuluaga-Gomez et al 2020] conseguiram estabelecer um método bem-sucedido de diagnóstico de câncer de mama em imagens térmicas de uma base limitada utilizando CNNs, desenvolvimento que ainda não foi obtido na detecção de DHGNA [Brzezinski et al 2020].…”

“…Em pacientes com DHGNA, observa-se que o desenvolvimento da doença causa a diminuição da temperatura superficial do fígado [Farooq and Corcoran 2020]. Portanto, a termografiaé uma técnica não invasiva promissora para o diagnóstico de DHGNA [Brzezinski et al 2020].…”

“…O trabalho de Brzezinski et al[Brzezinski et al 2020] apresenta a primeira tentativa de uso de termografia da pele na região do fígado para o monitoramento in vivo de esteato-hepatite, estágio mais desenvolvido da DHGNA, em ratos de laboratório. A doença foi induzida via alimentação nos animais, que foram então sedados e tiveram sua temperatura coletada por uma câmera térmica.…”

An Anatomical Thermal 3D Model in Preclinical Research: Combining CT and Thermal Images

“…In addition, pathologies that lead to an altered surface blood flow can also be measured [ 10 ]. Temperature changes—for example, due to hypertension heart disease [ 11 ], inflammation [ 12 ], and fatty liver disease [ 13 ], or rheumatoid arthritis [ 14 ]—can be detected using thermal imaging. At the same time, local inflammation can be attributed to a tumor, which might lead to an altered local body temperature compared to the healthy tissue as a side effect due to abnormal metabolic and perfusion rates [ 15 ].…”