超聲彈性成像可以評估供應腎移植的組織硬度。這項研究評估了剪切波彈性成像（SWE）在預測腎移植接受者不良結果方面的應用。結果顯示，腎髓質中較高的組織硬度與較差的結果相關。將SWE測量加入現有標記可以提高預測不良事件的能力。在管理腎移植接受者時使用SWE可以幫助改善風險評估。 PubMed DOI

研究發現慢性腎臟疾病（CKD）兒童中，有66.7%患有蛋白質能量消耗不良（PEW），尤其在進展期CKD階段更常見。瘦體重缺陷是PEW的主要特徵，對於檢測PEW非常敏感。有些CKD兒童即使其他指標為陰性，也可能有瘦體重缺陷，顯示可能存在潛在的亞臨床PEW。 PubMed DOI

研究探討第二型糖尿病患者中肝纖維化與CKD的關聯，發現在CKD患者中有較高比例的肝纖維化，但經調整後關聯不顯著。在非CKD患者中，脂肪肝和纖維化有明顯關聯。總結，研究未發現肝纖維化與CKD有強烈獨立關聯。 PubMed DOI

利用機器學習演算法分析CKD患者的腎臟纖維化程度，XGBoost模型表現優異，AUC達0.97。SHAP方法有助於解釋模型輸出，顯示腎小球過濾率對預測影響最大。這有助於臨床醫生制定CKD患者的治療策略。 PubMed DOI

剪切波彈性成像是一種潛在的非侵入性方法，用於評估腎臟健康，特別是在檢測纖維化方面。研究發現腎臟硬度與纖維化、阻力指數和腎小球過濾率有相關性，但仍需更多研究確定其效果。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）導致腎臟發炎和纖維化，目前檢測方法有限。磁共振擴散張量成像（DTI）是一種非侵入性技術，對評估腎臟纖維化有潛力。研究使用DTI在CKD小鼠模型中比較不同腎臟區域的控制組和CKD組，結果顯示髓質有顯著差異，與組織學和其他標記相符。DTI對腎臟纖維化的異質性敏感，強調整個腎臟成像的重要性。 PubMed DOI

研究人員正努力尋找不需進行手術的方式，像是超音波、磁振造影和放射統計學，來診斷慢性腎臟疾病中的腎臟纖維化。綜合21個研究、4885名參與者的結果，發現超音波在檢測腎臟纖維化方面比磁振造影和放射統計學更靈敏。雖然磁振造影具高特異性，但放射統計學在診斷腎纖維化上仍有挑戰。未來需要更多研究來優化人工智慧演算法。 PubMed DOI

這項研究探討超聲波黏彈性影像在慢性腎病（CKD）非侵入性評估的有效性，對象包括332名CKD患者和190名健康對照者。結果顯示CKD患者的平均剛度、黏度和擴散值顯著高於對照組，且隨著腎功能下降，黏度和擴散值顯著增加。研究指出，超聲波黏彈性影像可作為評估CKD患者腎功能的有用工具，特定閾值可指示潛在的腎功能障礙，幫助更好識別CKD。 PubMed DOI

這項研究開發了一個多模態超音波深度學習模型，目的是自動分類慢性腎病（CKD）患者的早期纖維化。研究對象為2022年接受各種超音波檢查的患者，根據病理分數分為最小纖維化組和輕度纖維化組。數據集分為訓練集和測試集，並創建了整合三種超音波特徵的深度學習模型。結果顯示，多模態模型的AUC達到0.86，顯著優於單一模式模型，顯示其在預測CKD早期纖維化的有效性。 PubMed DOI

傳統的腎功能評估方法如腎小球過濾率和微量白蛋白尿，對腎臟的了解有限。新技術如多參數和多核功能性磁共振成像（MRI），能更全面地評估腎臟灌注、氧合和微結構，對急性和慢性腎病及移植病人特別重要，且不需侵入性活檢。多核MRI如^23Na MRI可視化鈉儲存，對個人化醫療有幫助，而^31P-MRS則提供氧化代謝的見解。這些非侵入性技術適合長期研究，特別是兒童患者，能快速評估腎功能並區分髓質與皮質區域。 PubMed DOI