在ffrrr癌症患者中,肌细胞减少症与预期寿命较低和预后较差有关。它还与需要手术或手术后的患者并发症发生率增加有关,导致住院时间延长。因此,检测肌细胞减少症对于规划和启动适当的营养和运动方案至关重要。最近更新的欧洲老年人肌肉减少症工作组欧洲共识中引用最多的定义指出,肌肉减少症可能发生在肌肉力量较低的个体,建议通过检测肌肉数量和质量较低来做出明确诊断。
虽然肌肉力量可以通过临床测量,如握力测试,但肌肉数量可以通过生物电阻抗分析(bia)、双能量吸收(dxa)、计算机断层扫描(ct)或磁共振成像(mri)进行评估。
然而,bia值受患者水合状态的影响,而dxa由于其二维性质,取决于有关肌肉和脂肪室分布的一些假设。相反,ct和mri可以准确地确定身体成分。ct对于已经需要ct来确定临床适应症的患者尤其有益,对于慢性病和/或严重疾病的患者也是如此。
虽然在初级保健中使用较少,但ct和mri被认为是确定肌肉数量的金标准。然而,到目前为止,对于如何或使用哪种技术来测量肌肉质量,作为每单位大小肌肉力量的测量,还没有达成共识。肌内和肌外脂肪的增加表明肌肉质量减少。因此,研究了骨骼肌平均辐射衰减(smra)的ct图像或放射学描述评估骨骼肌脂肪积聚的能力。前者代表一种主观方法。smra的测定是半定量的,其值介于-190和+150hu之间,峰值为50hu。此外,smra受碘化造影剂使用的影响。在关于smra值的临床影响的非放射学论文中,关于此类药物的使用和阶段获取的信息往往缺失,这使得研究之间的可比性变得复杂。
相反,双能ct(dect)扫描仪在临床上越来越常见。它为测量脂肪提供了一种新的、定量的和对比度无关的方法。双能的特点是产生两个不同的能谱,可以从两个独立的球管探测器系统(如双源dect)得到。
使用dect,特定材料或组织(如脂肪)在体素中的比例可以通过与能量相关的材料的特定衰减系数来确定。此外,可以使用对比剂从dect扫描创建虚拟普通扫描(vnc)图像。通过分解dect材料或使用vnc图像上的辐射衰减值对肝脏、骨髓和肾上腺进行脂肪定量已被成功证明(见ffrrr:双能ct胰腺脂肪定量在胰腺中的应用)。本初步研究的主要目的是通过dect物质分解和dect vnc hu值量化骨骼肌中的脂肪,并将其与mr化学位移松弛(mrcsr)进行比较。此外,基于单能ct的smra阈值和单能ct导出的肌肉数量参数,研究了dect值与肌萎缩分类之间的关系。让我们一起学习。
作者同时研究了21例腹部dect增强扫描(100kv/sn150kv)和腹部3t mri。
ct扫描使用第三代双源ct(somatom force)标准腹部协议。dect参数为100kv/sn150kv,间距0.5,准直度0.6mm,层厚1mm。注射80ml碘造影剂80秒后开始图像采集。使用syngo via(liver vnc,西门子)创建vnc图像。该算法基于三物质分解,假设每个体素由肝组织、脂肪和碘组成。然后,fatmap(西门子)应用程序将计算出的脂肪浓度显示为彩色编码图(图1a-c),并将其应用于整个数据集,包括骨骼肌。
图1通过dect扫描(d)和磁共振图像(e)计算的58岁女性非霍奇金淋巴瘤患者的脂肪图图像(a-c)。标记右后棘旁肌的分析区域(白色星号,脂肪图上的十字线)
在126个感兴趣区域测量了由物质分解确定的脂肪分数(dect ff)和虚拟平扫(vnc)dect图像上的hu值(≥ 6平方厘米)的脊旁后肌。为了验证,采用化学位移松弛法对基于mr的脂肪成分(mr ff)进行了评估。根据骨骼肌指数(smi)的临界值和单能ct平扫,将患者分为高或低骨骼肌平均辐射衰减(smra)组和肌细胞减少或非肌细胞减少组。
图2 dect脂肪成分、dect vnc hu和sma的测定。dect扫描脂肪分数(dect ff)和dect虚拟平扫hounsfield单位(dect vnc hu)取自脊髓后旁肌(竖脊肌)(a,b)的感兴趣区域(roi)。骨骼肌面积(sma)是在描绘肌肉特异性组织后确定的(− 29至+150 hu),从外部骨骼肌(c,d)的周长中减去第三腰椎的周长和内部骨骼肌的周长。骨骼肌指数(smi)由sma/高度的平方得出。dect ff的低脂肪率为3%,smi较低(a、c:32岁,男性,无既往病史),dect ff的高脂肪率为38%,smi较高(b、d:68岁,女性,转移性乳腺癌)
研究发现dect ff和mr ff(r=0.91)、dect vnc hu和mr ff(r=-0.90)、dect ff和dect vnc hu(r=-0.98)具有良好的相关性。dect ff和mr ff之间的相关性良好(r=0.8.3[9.5%可信区间0.71-0.90]),平均差异为-0.15%(标准偏差3.32[95%可信区间6.35-6.66])。使用smra分类,两组之间dect vnc hu值的差异为8倍(5 hu[95%ci 23-11],42 hu[95%ci 33-56],p=0.05)。dect ff和基于smi的分类之间没有显著关系。
图3 dect ff和mr ff之间的相关性及其分布与患者年龄之间的关系。dect扫描的脂肪成分(dect ff,蓝色)和磁共振化学位移弛豫(mr ff,红色)之间的相关性很高(r=0.91)(a)。较高的患者年龄似乎与较高的dect ff(r=0.62)和mr ff(r=0.59)中度相关(b)
图4 dect ff和mr ff的bland altman图。dect扫描脂肪分数(dect ff)和mri化学位移松弛脂肪分数(mrff)之间的平均差异为− 0.15%. 95%可信区间(95%ci)约为6.5%。研究人群中脂肪含量最高的患者之间的最大差异(dect组为38%,mr组为32%)为7.74%
这项初步研究表明,用dect物质分解作为肌肉质量参数来量化骨骼肌中的脂肪积累是可行和可靠的。此外,dect vnc hu值允许独立于对比剂的使用来评估smra,如果不应用平扫,这是有益的。因此,dect为临床常规ct扫描中定量、客观地测量肌肉肿块提供了一种新方法。这对于改善慢性或严重疾病患者的常见并发症心肌细胞减少症的放射学确认具有巨大潜力,这与不良临床结果密切相关。
要点概述:
双能ct(dect)材料分解和虚拟平扫dect hu值是评估肌肉脂肪的可靠方法。
虚拟平扫双能ct的hu值可以在增强dect扫描中区分骨骼肌的平均密度。
dect测量肌肉脂肪是测定肌肉质量的一种新方法。这是诊断和确认肌肉减少症作为与不良临床结果相关的并发症的一个重要参数。
如果你有正确的数据,你可以试试。
编辑自:molwitz i、leider m、mcdonough r、fischer r、ozga ak、ozden c、tahir e、koehler d、adam g、yamamura j.双能计算机断层扫描与3t mr成像的骨骼肌脂肪定量欧洲放射学杂志。2021 3月26日。仅用于专业交流目的,不用于商业目的。
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