【摘 要】
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目的:利用磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）同相位/反相位（in phase/out phase,IP/OP）成像技术,无创定量胰腺脂肪分数（pancreas fat fraction,PFF）,探讨 2 型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）与胰腺脂肪沉积的相关性以及分析在MRI上T2DM患者胰腺与血糖正常患者胰腺的纹理特征差异
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目的:利用磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）同相位/反相位（in phase/out phase,IP/OP）成像技术,无创定量胰腺脂肪分数（pancreas fat fraction,PFF）,探讨 2 型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）与胰腺脂肪沉积的相关性以及分析在MRI上T2DM患者胰腺与血糖正常患者胰腺的纹理特征差异。方法:第一部分:磁共振IP/OP技术定量胰腺脂肪沉积与T2DM的相关性回顾性分析2017年9月至2019年9月期间在川北医学院附属医院接受3.0T MRI上腹部检查的66例T2DM患者和84例血糖正常患者的影像学数据、临床基本特征和脂肪代谢相关实验室指标,使用IP/OP技术定量PFF,以PFF来量化胰腺脂肪沉积水平。第二部分:基于3.0T磁共振成像的T2DM胰腺纹理分析回顾性分析2017年9月至2020年6月期间在川北医学院附属医院接受3.0T MRI上腹部检查的30例T2DM患者和30例血糖正常患者的影像学数据、临床基本特征,使用3D Slicer内置radiomics板块提取纹理特征并分析。结果:第一部分:T2DM 组平均 PFF（3.7-10.56%）和胰头 PFF（2.34-11.08%）、胰体PFF（2.25-11.33%）、胰尾PFF（2.34-13.46%）高于血糖正常组平均PFF（2.4-7.46%）和胰头 PFF（1.38-7.88%）、胰体 PFF（0.77-8.59%）、胰尾PFF（1.38-9.58%）,两组间差异具有统计学意义（p＜0.05）;T2DM组的脂肪代谢指标甘油三酯（triglyceride,TG）（0.66-3.22mmol/L）、极低密度脂蛋白胆固醇（very low density lipoprotein cholesterol,VLDL-C）（0.34-1.76mmol/L）高于血糖正常组的脂肪代谢指标 TG（0.53-2.37mmol/L）、VLDL-C（0.4-1.28mmol/L）,但高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C）在 T2DM 组（0.7-1.46mmol/L）低于血糖正常组（0.87-1.61mmol/L）,两组间上述脂肪代谢指标差异具有统计学意义（p＜0.05）。T2DM 组 PFF 与年龄（r=0.366,p＜0.05）、体质量指数（Body Mass Index,BMI）（r=0.303,p＜0.05）呈正相关;平均PFF诊断T2DM的受试者特征工作曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）下面积（0.703）大于胰头PFF（0.655）、胰体PFF（0.664）和胰尾PFF（0.640）诊断T2DM的ROC曲线下面积。第二部分:总共获取纹理参数107个,结果其中33个纹理特征参数差异具有统计学意义。有统计学差异的特征使用最小绝对收缩和选择器运算符（the least absolute shrinkage and selectionator operator,lasso）回归模型进一步筛选出差异性更具有代表意义的特征,结果分别是:10Percentile、Small Area Low Gray Level Emphasis 等两个特征,10Percentile特征病例组（0.68-1.44）较对照组（0.50-1.08）高,差异有统计学意义（p＜0.05）,Small Area Low Gray Level Emphasis 四分位数病例组（0.46,0.56,0.73）均较对照组（0.54,0.73,1.36）低,差异有统计学意义（p＜0.05）;10Percentile 诊断 T2DM 的 ROC 曲线下面积（0.712）大于 Small Area Low Gray Level Emphasis 诊断 T2DM 的 ROC 曲线下面积（0.672）。结论:1.T2DM组胰腺局部和平均PFF高于血糖正常组,胰腺脂肪沉积与T2DM密切相关,可能是T2DM的潜在危险因素。平均PFF诊断T2DM的效能优于局部PFF,提示胰腺脂肪沉积不均匀性。2.T2DM组多个纹理特征较血糖正常组统计学差异显著,提示胰腺纹理分析在T2DM的诊断方面具有重要价值,在未来人工智能影像精准化诊断的发展中可能提供重要参考依据。
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