计算机断层扫描衍生的细胞外体积分数和脏大小用于肝纤维化分期
Numan Kutaiba, Anthony Tran1, Saad Ashraf1
1From the Department of Radiology, Austin Health, Heidelberg, Victoria.
Journal of computer assisted tomography
|June 10, 2024
概括
脊髓大小测量比细胞外体积分数 (fECV) 更好地预测肝纤维化. 将fECV与脏长度结合起来,可以提高纤维化预测的准确性.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 肝纤维化的分期对于患者的管理至关重要.
- 放射性标记物,如细胞外体积分数 (fECV) 和器官大小,用于非侵入性纤维化评估.
- 以前的研究表明,fECV,肝脏/脏大小和纤维化严重程度之间存在相关性.
研究的目的:
- 为了评估单独的fECV对肝纤维化严重性的预测值.
- 评估fECV和肝脏/脏大小对于肝纤维化的联合预测值.
- 为了比较这些放射性标记物在预测显著和晚期肝纤维化的准确性.
主要方法:
- 追溯分析95名受试者 (65名肝脏活检,30名对照).
- 斯皮尔曼等级相关性评估了放射学标志物和纤维化阶段之间的关系.
- 接收器操作特征 (ROC) 分析确定了对显著 (F2+),晚期 (F3+) 和肝硬化 (F4) 纤维化的辨别能力,报告曲线下的区域 (AUC).
主要成果:
- 体积表现出最强的个体相关性 (r=0.552,P<0.001) 和显著的,先进的纤维化和肝硬化的最高AUC.
- 将fECV与脏长度结合起来,与单独的脏长度相比,改善了AUC.
- 将fECV添加到脏体积并没有提高纤维化预测的AUC.
结论:
- 的大小 (长度或体积) 与肝纤维化阶段的相关性比fECV更好.
- 与单个标志物相比,fECV和长度的结合为预测肝纤维化严重程度提供了更好的准确性.
