Quantitative ultrasound attenuation imaging for hepatic steatosis staging in bariatric patients: a pilot study

Abstract

La evaluación fiable y no invasiva de la esteatosis hepática sigue siendo un reto en las poblaciones obesas, en las que la ecografía se ve limitada por las grandes profundidades de imagen, la reducción de la calidad de la señal y la variabilidad anatómica. Las imágenes cuantitativas de atenuación ecográfica ofrecen una vía fundamentada para la caracterización de los tejidos, pero su utilidad práctica depende de una estimación sólida a partir de datos in vivo obtenidos bajo consideraciones clínicas. Este trabajo presenta una evaluación piloto observacional de la estimación de la pendiente del coeficiente de atenuación (ACS) utilizando el método SWIFT (Spatially Weighted Fidelity and Regularization Terms for Attenuation Imaging) en pacientes bariátricos con histología como estándar de referencia. Los datos del canal de RF se obtuvieron utilizando una configuración de transductor convexo multifocal que admite profundidades de hasta 25 cm. Los mapas de ACS se calcularon en la vista de interfaz hepatorrenal, se calibraron con un maniquí de referencia y se resumieron los resultados utilizando valores medianos a nivel de paciente dentro de las regiones de interés (ROI) del parénquima hepático con ajustes de procesamiento preespecificados. En 43 sujetos, la mediana del ACS a nivel de paciente aumentó con la severidad de la esteatosis, oscilando entre 0,530 dB/cm/MHz en S0 y 0,794 dB/cm/MHz en S3, con diferencias significativas entre los grados. Los análisis ROC exploratorios indicaron una separabilidad sustancial para las agrupaciones clínicamente relevantes (AUROC > 0, 86), mientras que la validación cruzada «dejando-uno-fuera» mostró una variabilidad dependiente de la tarea en los puntos operativos basados en el índice de Youden, especialmente para la discriminación de grados inferiores, donde se espera un solapamiento entre grados adyacentes. Estos hallazgos respaldan el ACS basado en SWIFT como un marcador prometedor para clasificar la gravedad de la esteatosis en este entorno piloto, al tiempo que motivan la realización de estudios de validación más amplios con una calibración estructurada del ancho de banda utilizable y los parámetros del algoritmo, y referencias histológicas más cuantitativas para reducir la ambigüedad de la clasificación visual categórica.Reliable noninvasive assessment of hepatic steatosis remains challenging in obese populations, where ultrasound is constrained by large imaging depths, reduced signal quality, and anatomical variability. Quantitative ultrasound attenuation imaging offers a principled route to tissue characterization, but its practical utility depends on robust estimation from in vivo data acquired under clinical constraints. This work presents an observational pilot evaluation of attenuation coefficient slope (ACS) estimation using the Spatially Weighted Fidelity and Regularization Terms for Attenuation Imaging (SWIFT) method in bariatric patients with histology as the reference standard. RF channel data were acquired using a multifocal convex-transducer configuration supporting depths up to 25 cm. ACS maps were computed in the hepatorenal interface view, calibrated with a tissue-mimicking reference phantom, and summarized using patient-level median values within liver parenchyma ROIs under pre-specified processing settings. Across 43 subjects, patient-level median ACS increased with steatosis severity, ranging from 0.530 dB/cm/MHz in S0 to 0.794 dB/cm/MHz in S3, with significant differences across grades. Exploratory ROC analyses indicated substantial separability for clinically relevant groupings (AUROC > 0.86), while leave-one-out cross-validation showed task-dependent variability in Youden-index-based operating points, particularly for lower-grade discrimination where overlap between adja- cent grades is expected. These findings support SWIFT-based ACS as a promising marker for ranking steatosis severity in this pilot setting, while motivating larger validation studies with structured calibration of the usable bandwidth and algorithm parameters, and more quantitative histological references to reduce ambiguity from categorical visual grading.