<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM/DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20120330//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
    <!--<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="article.xsl">-->
<article xmlns:ns0="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
	<front>
		<journal-meta>
			<journal-id journal-id-type="issn">2303-9868</journal-id>
			<journal-id journal-id-type="eissn">2227-6017</journal-id>
			<journal-title-group>
				<journal-title>Международный научно-исследовательский журнал</journal-title>
			</journal-title-group>
			<issn pub-type="epub">2303-9868</issn>
			<publisher>
				<publisher-name>ООО Цифра</publisher-name>
			</publisher>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.60797/IRJ.2026.166.114</article-id>
			<article-categories>
				<subj-group>
					<subject>Brief communication</subject>
				</subj-group>
			</article-categories>
			<title-group>
				<article-title>Сравнение сегментарных и интегральных измерений протонной плотности жировой фракции печени по данным магнитно-резонансной томографии</article-title>
			</title-group>
			<contrib-group>
				<contrib contrib-type="author" corresp="yes">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-8258-522X</contrib-id>
					<contrib-id contrib-id-type="rinc">https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=839653</contrib-id>
					<name>
						<surname>Савченков</surname>
						<given-names>Юрий Николаевич</given-names>
					</name>
					<email>yura_savchenkov@mail.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1">1</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3911-8543</contrib-id>
					<name>
						<surname>Аракелов</surname>
						<given-names>Сергей Эрнестович</given-names>
					</name>
					<email>arakelov-s@yandex.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1">1</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4751-5119</contrib-id>
					<contrib-id contrib-id-type="rinc">https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=698463</contrib-id>
					<contrib-id contrib-id-type="rid">https://publons.com/researcher/AOH-3820-2022</contrib-id>
					<name>
						<surname>Галян</surname>
						<given-names>Татьяна Николаевна</given-names>
					</name>
					<email>galyan.tn@med.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-2">2</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5149-4667</contrib-id>
					<name>
						<surname>Мелтонян</surname>
						<given-names>Ася Робертовна</given-names>
					</name>
					<email>a.r.meltonyan@yandex.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-3">3</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0005-0100-0306</contrib-id>
					<name>
						<surname>Савченкова</surname>
						<given-names>Алина Петровна</given-names>
					</name>
					<email>alinchik25@mail.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-4">4</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-6084-2061</contrib-id>
					<name>
						<surname>Ионова</surname>
						<given-names>Елена Александровна</given-names>
					</name>
					<email>ionela60@mail.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-5">5</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-2937-6322</contrib-id>
					<name>
						<surname>Фокин</surname>
						<given-names>Владимир Александрович</given-names>
					</name>
					<email>vladfokin@mail.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-3">3</xref>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-1611-5000</contrib-id>
					<name>
						<surname>Труфанов</surname>
						<given-names>Геннадий Евгеньевич</given-names>
					</name>
					<email>trufanov_ge@almazovcetnre.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-3">3</xref>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff id="aff-1">
				<label>1</label>
				<institution>Городская клиническая больница имени В.П. Демихова Департамента здравоохранения города Москвы</institution>
			</aff>
			<aff id="aff-2">
				<label>2</label>
				<institution>Российский научный центр хирургии имени академика Б.В. Петровского</institution>
			</aff>
			<aff id="aff-3">
				<label>3</label>
				<institution>Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова</institution>
			</aff>
			<aff id="aff-4">
				<label>4</label>
				<institution>Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы</institution>
			</aff>
			<aff id="aff-5">
				<label>5</label>
				<institution>Федеральный медицинский биофизический центр имени А.И. Бурназяна Федерального медико-биологического агентства России</institution>
			</aff>
			<pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-04-17">
				<day>17</day>
				<month>04</month>
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<pub-date pub-type="collection">
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<volume>9</volume>
			<issue>166</issue>
			<fpage>1</fpage>
			<lpage>9</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-02-28">
					<day>28</day>
					<month>02</month>
					<year>2026</year>
				</date>
				<date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-03-27">
					<day>27</day>
					<month>03</month>
					<year>2026</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright: &amp;#x00A9; 2022 The Author(s)</copyright-statement>
				<copyright-year>2022</copyright-year>
				<license license-type="open-access" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
					<license-p>
						This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. See 
						<uri xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</uri>
					</license-p>
					.
				</license>
			</permissions>
			<self-uri xlink:href="https://research-journal.org/archive/4-166-2026-april/10.60797/IRJ.2026.166.114"/>
			<abstract>
				<p>Актуальность. Количественная оценка стеатоза печени по данным магнитно-резонансной томографии (МРТ) на основе протонной плотности жировой фракции широко применяется в клинической практике. При этом сегментарная неоднородность распределения жировой инфильтрации может влиять на сопоставимость сегментарных и интегральных измерений и воспроизводимость локальных оценок.Цель. Сравнить сегментарные и интегральные измерения протонной плотности жировой фракции печени и оценить влияние количества сегментов на воспроизведение среднепеченочного значения.Материал и методы. В ретроспективное исследование включен 241 пациент, которым выполнена мультипараметрическая МРТ печени с расчетом протонной плотности жировой фракции. Проведен сегментарный анализ по классификации Couinaud. Рассчитана абсолютная ошибка воспроизведения среднепеченочного значения при использовании различных комбинаций сегментов. Статистический анализ выполнен с применением непараметрических критериев и FDR-коррекции (FDR &lt;0,05).Результаты. Сегментарные значения протонной плотности жировой фракции демонстрировали вариабельность относительно интегрального показателя. Медиана абсолютной ошибки одиночного сегментарного измерения в ряде сегментов превышала 1%. При использовании двух сегментов медиана абсолютной ошибки воспроизведения среднепеченочного значения составила 0,33% [0,19; 0,70], при трех сегментах — 0,25% [0,14; 0,56] (p &lt;0,001). Дальнейшее увеличение числа сегментов сопровождалось дополнительным снижением ошибки.Заключение. Точность воспроизведения интегрального показателя протонной плотности жировой фракции зависит от числа анализируемых сегментов. Использование трех и более сегментов уменьшает вариабельность относительно среднепеченочного значения.</p>
			</abstract>
			<kwd-group>
				<kwd>печень</kwd>
				<kwd> стеатоз</kwd>
				<kwd> протонная плотность жировой фракции</kwd>
				<kwd> магнитно-резонансная томография</kwd>
				<kwd> МРТ</kwd>
				<kwd> сегментарный анализ</kwd>
			</kwd-group>
		</article-meta>
	</front>
	<body>
		<sec>
			<title>HTML-content</title>
			<p>1. Введение</p>
			<p>Стеатоз печени широко распространен у пациентов с метаболическими нарушениями и может прогрессировать с формированием стеатогепатита и фиброзных изменений </p>
			<p>[1][2][3][4][5]</p>
			<p>В большинстве исследований протонная плотность жировой фракции, полученная при локальных измерениях, интерпретируется как интегральный показатель жировой инфильтрации печени </p>
			<p>[6][7][8][9][10][11]</p>
			<p>Цель исследования — сопоставить сегментарные и интегральные измерения протонной плотности жировой фракции печени и оценить влияние количества сегментов на воспроизведение среднепеченочного значения.</p>
			<p>2. Методы и принципы исследования</p>
			<p>Ретроспективное исследование включило 241 пациента (131 женщина, 110 мужчин, средний возраст 50,1 ± 13,3 года), которым выполнена мультипараметрическая МРТ органов брюшной полости с количественной оценкой протонной плотности жировой фракции печени. По среднепеченочному значению протонной плотности жировой фракции 164 пациента не имели признаков стеатоза, у 60 выявлена легкая степень, у 9 — умеренная, у 8 — выраженная степень жировой инфильтрации. Стратификацию проводили по следующим порогам: отсутствие стеатоза &lt;6,4%, стеатоз 1 степени — 6,4–17,4%, стеатоз 2 степени — 17,4–22,1%, стеатоз 3 степени — &gt;22,1%.</p>
			<p>Исследования проводили на магнитно-резонансном томографе Magnetom Vida (Siemens, Германия) с индукцией магнитного поля 3 Тл. Протонную плотность жировой фракции определяли по картам, полученным с применением трехмерной мультиэховой последовательности 3D VIBE q-DIXON с коррекцией T2*-затухания. Постобработку выполняли в системе Vitrea® Advanced Visualization (Canon Medical Informatics, Inc., США).</p>
			<p>Сегментарный анализ осуществляли в соответствии с классификацией Couinaud. В каждом сегменте на аксиальных изображениях формировали зоны интереса максимальной площади с исключением сосудов, желчных протоков, очаговых образований и субкапсулярных участков (рис. 1).</p>
			<p> </p>
			<fig id="F1">
				<label>Figure 1</label>
				<caption>
					<p>Пример измерений протонной плотности жировой фракции в S1, S3, S4b, S5 и S6 печени</p>
				</caption>
				<alt-text>Пример измерений протонной плотности жировой фракции в S1, S3, S4b, S5 и S6 печени</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2026-02-28/cb7a6830-3ea7-4a6f-8c81-6d92f673be2f.jpg"/>
			</fig>
			<p>Среднепеченочное значение рассчитывали как среднее по всем сегментам печени. Дополнительно анализировали различные комбинации сегментов для оценки влияния их количества на воспроизведение интегрального показателя.</p>
			<p>Статистическую обработку выполняли в IBM SPSS Statistics 23.0. Использовали непараметрические методы: коэффициент ранговой корреляции Спирмена, критерии Манна-Уитни, Крускала-Уоллиса и Вилкоксона для связанных выборок. Согласие между сегментарными и интегральными значениями оценивали методом Бланда-Алтмана. Для учета множественных сравнений применяли коррекцию уровня значимости по методу Бенджамини-Хохберг. В анализ включали результаты при FDR &lt;0,05.</p>
			<p>3. Основные результаты</p>
			<p>Сегментарный анализ протонной плотности жировой фракции выявил вариабельность значений между сегментами печени с отклонениями различной величины относительно среднепеченочного показателя (рис. 2).</p>
			<fig id="F2">
				<label>Figure 2</label>
				<caption>
					<p>Распределение значений протонной плотности жировой фракции по сегментам печени у пациентов со стеатозом</p>
				</caption>
				<alt-text>Распределение значений протонной плотности жировой фракции по сегментам печени у пациентов со стеатозом</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2026-02-28/34f4361f-b605-42eb-aac9-c525ef55c5b1.jpg"/>
			</fig>
			<p>Количественные характеристики сегментарных значений и медианы их отклонений от интегрального показателя представлены в таблице 1.</p>
			<table-wrap id="T1">
				<label>Table 1</label>
				<caption>
					<p>Сегментарные характеристики протонной плотности жировой фракции и отклонения от среднепеченочного значения</p>
				</caption>
				<table>
					<tr>
						<td>Сегмент</td>
						<td>Протонная плотность жировой фракции, медиана [Q1; Q3], %</td>
						<td>Отклонение сегментарного значения протонной плотности жировой фракции от среднепеченочного (сегмент — среднее), медиана, %</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S1</td>
						<td>9,81 [7,65; 14,34]</td>
						<td>-0,976</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S2</td>
						<td>10,43 [7,83; 16,07]</td>
						<td>-0,396</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S3</td>
						<td>9,83 [7,84; 15,58]</td>
						<td>-0,155</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S4a</td>
						<td>10,93 [8,11; 14,19]</td>
						<td>-0,226</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S4b</td>
						<td>11,16 [8,28; 15,83]</td>
						<td>0,304</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S5</td>
						<td>10,79 [7,88; 14,59]</td>
						<td>-0,099</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S6</td>
						<td>11,49 [8,31; 15,35]</td>
						<td>0,548</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S7</td>
						<td>11,13 [8,41; 16,19]</td>
						<td>0,393</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>S8</td>
						<td>11,82 [8,86; 17,71]</td>
						<td>0,853</td>
					</tr>
				</table>
			</table-wrap>
			<p> </p>
			<p>Абсолютная ошибка одиночного сегментарного измерения, определяемая как модуль разности между сегментарным и среднепеченочным значением, варьировала в зависимости от выбранного сегмента (рис. 3). В ряде сегментов медиана абсолютной ошибки превышала 1%.</p>
			<fig id="F3">
				<label>Figure 3</label>
				<caption>
					<p>Абсолютная ошибка одиночного сегментарного измерения протонной плотности жировой фракции относительно среднепеченочного значения</p>
				</caption>
				<alt-text>Абсолютная ошибка одиночного сегментарного измерения протонной плотности жировой фракции относительно среднепеченочного значения</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2026-02-28/a4d5b000-0feb-49a6-bcc9-0112c4b218d0.jpg"/>
			</fig>
			<p>При междолевом анализе у пациентов со стеатозом среднее значение протонной плотности жировой фракции правой доли статистически значимо превышало показатель левой доли (критерий Вилкоксона, p = 0,002) (рис. 4).</p>
			<fig id="F4">
				<label>Figure 4</label>
				<caption>
					<p>Сопоставление средних значений протонной плотности жировой фракции правой и левой долей печени у пациентов со стеатозом</p>
				</caption>
				<alt-text>Сопоставление средних значений протонной плотности жировой фракции правой и левой долей печени у пациентов со стеатозом</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2026-02-28/36565f36-b596-4656-822a-9dcef49f00e7.jpg"/>
			</fig>
			<p>Для оценки воспроизведения интегрального показателя проанализированы различные комбинации сегментов. При использовании двух сегментов медиана абсолютной ошибки составила 0,33% [0,19; 0,70]. При включении трех сегментов, расположенных в обеих долях печени, медиана ошибки снижалась до 0,25% [0,14; 0,56] (p &lt;0,001). </p>
			<p>Среди отдельных комбинаций трех сегментов наиболее точное воспроизведение среднепеченочного значения протонной плотности жировой фракции обеспечивала комбинация S2 + S5 + S7. Сопоставимую точность демонстрировали и другие комбинации сегментов, включающие сегменты обеих долей печени, в частности S2 + S4a + S6 и S2 + S4a + S7. В анализируемых комбинациях сегменты были распределены между правой и левой долями печени, тогда как использование сегментов только одной доли не обеспечивало сопоставимой точности воспроизведения среднепеченочного показателя.</p>
			<p>При использовании четырех сегментов медиана ошибки составила 0,21% [0,10; 0,45], при пяти – 0,16% [0,08; 0,36]. Снижение ошибки при увеличении числа сегментов более трех носило менее выраженный характер (рис. 5).</p>
			<fig id="F5">
				<label>Figure 5</label>
				<caption>
					<p>Зависимость абсолютной ошибки воспроизведения среднепеченочного значения протонной плотности жировой фракции от количества сегментов печени</p>
				</caption>
				<alt-text>Зависимость абсолютной ошибки воспроизведения среднепеченочного значения протонной плотности жировой фракции от количества сегментов печени</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2026-03-05/78bb771f-117d-4b40-b3a5-ff80211a2e2b.jpg"/>
			</fig>
			<p>Таким образом, результаты анализа показали, что точность воспроизведения среднепеченочного значения протонной плотности жировой фракции существенно варьирует в зависимости от количества анализируемых сегментов печени. Полученные данные формируют количественную основу для последующей интерпретации пространственной неоднородности стеатоза печени и обсуждения методологических ограничений локальных подходов к его оценке.</p>
			<p>4. Обсуждение</p>
			<p>Полученные результаты подтверждают вариабельность сегментарных значений протонной плотности жировой фракции печени и наличие отклонений от среднепеченочного показателя. Аналогичные особенности распределения жировой инфильтрации по данным МРТ ранее описаны в литературе </p>
			<p>[12][13][14]</p>
			<p>Несмотря на высокую диагностическую точность протонной плотности жировой фракции как количественного биомаркера стеатоза </p>
			<p>[15][16][17][18][19]</p>
			<p>В настоящем исследовании медиана абсолютной ошибки одиночного сегментарного измерения в ряде сегментов превышала 1%. В диапазоне значений, соответствующих стеатозу 1 степени, такое абсолютное отклонение эквивалентно относительному изменению показателя примерно на 6–16% в зависимости от исходного уровня протонной плотности жировой фракции, при стеатозе 2 степени — около 4–6%, а при стеатозе 3 степени — менее 5%, при этом влияние абсолютной ошибки наиболее выражено при низких значениях показателя и уменьшается по мере его увеличения.</p>
			<p>Анализ воспроизведения интегрального показателя показал, что использование одного или двух сегментов сопровождается большей величиной абсолютной ошибки по сравнению с комбинациями из трех и более сегментов. При включении трех сегментов, расположенных в обеих долях печени, достигалось снижение медианы абсолютной ошибки по сравнению с двумя сегментами (p &lt;0,001). Дальнейшее увеличение числа сегментов сопровождалось дополнительным уменьшением ошибки, однако выраженность эффекта снижалась.</p>
			<p>Таким образом, сегментарные измерения протонной плотности жировой фракции демонстрируют зависимость точности воспроизведения интегрального показателя от числа анализируемых сегментов. Использование нескольких анатомически разобщенных зон интереса уменьшает вариабельность относительно среднепеченочного значения.</p>
			<p>К ограничениям исследования относится неравномерное распределение пациентов по степеням стеатоза с преобладанием отсутствия или легкой степени жировой инфильтрации. Дополнительным ограничением является моноцентровый характер исследования и выполнение всех МР-исследований на оборудовании одного производителя (Siemens), что может ограничивать прямую экстраполяцию полученных результатов на другие МР-системы.</p>
			<p>5. Заключение</p>
			<p>Сегментарные значения протонной плотности жировой фракции печени демонстрируют вариабельность относительно среднепеченочного показателя. Использование одного или двух сегментов сопровождается большей величиной абсолютной ошибки воспроизведения интегрального значения по сравнению с комбинациями из трех и более сегментов. При включении трех сегментов, расположенных в обеих долях печени, медиана абсолютной ошибки статистически значимо снижается по сравнению с двумя сегментами. Дальнейшее увеличение числа сегментов сопровождается дополнительным уменьшением ошибки.</p>
		</sec>
		<sec sec-type="supplementary-material">
			<title>Additional File</title>
			<p>The additional file for this article can be found as follows:</p>
			<supplementary-material xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" id="S1" xlink:href="https://doi.org/10.5334/cpsy.78.s1">
				<!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://research-journal.org/media/articles/24072.docx">24072.docx</inline-supplementary-material>]-->
				<!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://research-journal.org/media/articles/24072.pdf">24072.pdf</inline-supplementary-material>]-->
				<label>Online Supplementary Material</label>
				<caption>
					<p>
						Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI:
						<italic>
							<uri>https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.166.114</uri>
						</italic>
					</p>
				</caption>
			</supplementary-material>
		</sec>
	</body>
	<back>
		<ack>
			<title>Acknowledgements</title>
			<p/>
		</ack>
		<sec>
			<title>Competing Interests</title>
			<p/>
		</sec>
		<ref-list>
			<ref id="B1">
				<label>1</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Younossi Z.M. The global epidemiology of nonalcoholic fatty liver disease and nonalcoholic steatohepatitis among patients with type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis / Z.M. Younossi, P. Golabi, J.K. Price [et al.] // Clin Gastroenterol Hepatol. — 2024. — Vol. 22. — № 10. — P. 1999–2010.e8. — DOI: 10.1016/j.cgh.2024.03.006.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B2">
				<label>2</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Caussy C. Non-invasive, quantitative assessment of liver fat by MRI-PDFF as an endpoint in NASH trials / C. Caussy, S.B. Reeder, C.B. Sirlin [et al.] // Hepatology. — 2018. — Vol. 68. — № 2. — P. 763–772. — DOI: 10.1002/hep.29797.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B3">
				<label>3</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Tang A. Accuracy of MR imaging–estimated proton density fat fraction for classification of histologic steatosis grades / A. Tang, A. Desai, G. Hamilton [et al.] // Radiology. — 2015. — Vol. 274. — № 2. — P. 416–425. — DOI: 10.1148/radiol.14140754.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B4">
				<label>4</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Yokoo T. Linearity, bias, and precision of hepatic proton density fat fraction measurements: a meta-analysis / T. Yokoo, S.D. Serai, A. Pirasteh [et al.] // Radiology. — 2018. — Vol. 286. — № 2. — P. 486–498. — DOI: 10.1148/radiol.2017170550.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B5">
				<label>5</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Rinella M.E. A multisociety Delphi consensus statement on new fatty liver disease nomenclature / M.E. Rinella, J.V. Lazarus, V. Ratziu [et al.] // Hepatology. — 2023. — Vol. 78. — № 6. — P. 1966–1986. — DOI: 10.1097/HEP.0000000000000520.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B6">
				<label>6</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Wibulpolprasert P. Correlation between MRI-proton density fat fraction and liver biopsy to assess hepatic steatosis in obesity / P. Wibulpolprasert, B. Subpinyo, S. Chirnaksorn [et al.] // Scientific Reports. — 2024. — Vol. 14. — Art. № 6895. — DOI: 10.1038/s41598-024-6895-y.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B7">
				<label>7</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Qadri S. Marked difference in liver fat measured by histology versus magnetic resonance proton density fat fraction: a meta-analysis / S. Qadri, E. Vartiainen, M. Lahelma [et al.] // JHEP Reports. — 2024. — Vol. 6. — № 1. — Art. № 100928. — DOI: 10.1016/j.jhepr.2023.100928.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B8">
				<label>8</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Martí-Aguado D. Automated whole-liver MRI segmentation to assess steatosis and iron quantification in chronic liver disease / D. Martí-Aguado, Á. Alberich-Bayarri, J.L. Martín-Rodríguez [et al.] // Radiology. — 2022. — Vol. 302. — № 2. — P. 345–354. — DOI: 10.1148/radiol.2021211027.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B9">
				<label>9</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Kim A. Three segments sampling strategy for the assessment of liver steatosis using magnetic resonance imaging proton density fat fraction / A. Kim, M. Kim, C.M. Lee [et al.] // Eur J Radiol. — 2023. — Vol. 159. — P. 110653. — DOI: 10.1016/j.ejrad.2022.110653.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B10">
				<label>10</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Chen G. Optimization of regions of interest sampling strategies for proton density fat-fraction MRI of hepatic steatosis before liver transplantation in ex vivo livers / G. Chen, H. Tang, Y. Yang [et al.] // Heliyon. — 2024. — Vol. 10. — P. e40146. — DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e40146.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B11">
				<label>11</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Zerunian M. Updates on quantitative MRI of diffuse liver disease: a narrative review / M. Zerunian, F. Pucciarelli, B. Masci [et al.] // BioMed Research International. — 2022. — Vol. 2022. — Art. № 1147111. — DOI: 10.1155/2022/1147111.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B12">
				<label>12</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Noguerol E.C. Quantification of hepatic fat: evaluation of different magnetic resonance imaging measurement strategies in cases of homogeneous and heterogeneous distribution / E.C. Noguerol, L.R.M.F. de Souza, V.F. Muglia [et al.] // Radiol Bras. — 2024. — Vol. 57. — P. e20240009en. — DOI: 10.1590/0100-3984.2024.0009-en.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B13">
				<label>13</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Al-Huneidi L.I. Liver fat quantification and steatosis grading in fatty liver disease by magnetic resonance imaging: systematic review and meta-analysis / L.I. Al-Huneidi, F. Zhao, R. Maas [et al.] // J Gastroenterol Hepatol. — 2025. — Vol. 40. — P. 2808–2819. — DOI: 10.1111/jgh.70086.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B14">
				<label>14</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Zhang Q.H. Hepatic fat quantification using whole-liver segmentation for assessing the severity of nonalcoholic fatty liver disease: comparison with a region-of-interest sampling method / Q.H. Zhang, Y. Zhao, S.F. Tian [et al.] // Quant Imaging Med Surg. — 2021. — Vol. 11. — № 7. — P. 2933–2942. — DOI: 10.21037/qims-20-989.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B15">
				<label>15</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Li Q. Optimal region-of-interest sampling strategy for MRI proton density fat fraction quantification of hepatic steatosis / Q. Li, X. Wang, W. Liu [et al.] // BMC Med Imaging. — 2022. — Vol. 22. — P. 111. — DOI: 10.1186/s12880-022-00821-6.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B16">
				<label>16</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Hong C.W. Repeatability and accuracy of various region-of-interest sampling strategies for hepatic MRI proton density fat fraction quantification / C.W. Hong, T. Wolfson, E.Z. Sy [et al.] // Abdom Radiol (NY). — 2021. — Vol. 46. — № 7. — P. 3105–3116. — DOI: 10.1007/s00261-021-02965-5.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B17">
				<label>17</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Allen A.M. Multiparametric magnetic resonance imaging for noninvasive assessment of liver disease: variability, sampling effects, and clinical implications / A.M. Allen, V.H. Shah, T.M. Therneau [et al.] // Hepatology Communications. — 2020. — Vol. 4. — № 6. — P. 890–903. — DOI: 10.1002/hep4.1508.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B18">
				<label>18</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Syvari J. Longitudinal changes on liver proton density fat fraction differ between liver segments / J. Syvari, D. Junker, L. Patzelt [et al.] // Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. — 2021. — Vol. 11. — № 5. — DOI: 10.21037/qims-20-873.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B19">
				<label>19</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Chang Y.C. Automated liver volumetry and hepatic steatosis quantification with magnetic resonance imaging proton density fat fraction / Y.C. Chang, K.C. Yen, P.C. Liang [et al.] // J Formos Med Assoc. — 2024. — DOI: 10.1016/j.jfma.2024.04.012.</mixed-citation>
			</ref>
		</ref-list>
	</back>
	<fundings/>
</article>