酒精性肝损伤 (NAFLD) 的患者约占全球总人口的25%，是慢性肝病的主要病因之一。同时存在的肝脂肪变性可能加速肝纤维化进展，并降低包括乙肝病毒感染在肝病患者的治疗反应。

现阶段，肝活检仍是NAFLD的标准诊断方法。现阶段，使用混杂因子校正的化学位移编码MRI测量的质子密度脂肪分数(PDFF) 也是一种准确的、可重复的、可重复的肝硬化定性诊断方法。然而，MRI并不是真正有效的。因此，开发一种非侵入性、精确性和成本效益的评估手段是十分必要。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究评估了不同定量US参数组合的模型在评估其预测慢性肝病(CLD)患者至少5%脂肪变性的能力，其中该疾病由MRI质子密度脂肪分数(PDFF)定义。

在2020年2月至2021年4月期间，CLD患者入组了这项前瞻性多中心研究。测量所有参与者的综合后向散射系数(IBSC)、信噪比(SNR)和US导引衰减参数(UGAP)。参与者MRI PDFF值用于确定至少5%的脂肪变性。基于不同的US参数组合建立了4个模型:模型1(单独的UGAP)、模型2(带IBSC的UGAP)、模型3(带信噪比的UGAP)和模型4(带IBSC和信噪比的UGAP)。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估所有模型的诊断性能。

本研究共纳入582名受试者(中位年龄64岁;IQR, 52-72岁;274名女性参与者)。脂肪变性组有364名参与者，非脂肪变性组有218名参与者。模型1 ~ 4的脂肪变性诊断AUC值分别为0.92、0.93、0.95、0.96。自举法调整后的模型c指数分别为0.92、0.93、0.95和0.96。与其他模型相比，模型3和模型4对脂肪变性的辨别能力至少提高了5% (P < 0.01)。

 表 用于鉴别至少5%脂肪变性的各种参数的性能

本项研究表明，采用定量US参数UGAP、IBSC和SNR建立的模型可以准确鉴别CLD患者中至少5%的脂肪变性。

原文出处：

Hidekatsu Kuroda,Takuma Oguri,Naohisa Kamiyama,et al.Multivariable Quantitative US Parameters for Assessing Hepatic Steatosis.DOI:10.1148/radiol.230341