27医学论文范文网

主页
分享医学论文范文

CT定量测量中外不同层面腹部脂肪分布情况

更新时间:2020-04-23 08:31点击:

    [摘要]目的探讨我国中青年男性腹部脂肪分布特征。方法采用定量cT测量62名男性脐上11cm至脐下8cm共20个层面总脂肪面积(TFA) 、腹腔内脂肪面积(VFA)、皮下脂肪面积(SFA) ,并计算总腹部脂肪体积(TTFV)、总腹腔内脂肪体积 (TVFV)、总腹部皮 下脂肪体积(TSFV)。以BMI 25kg/m2为界 ,分为BMI<25kg/m2 (非超重/肥胖)组和BMI325kg/m2 (超重/肥胖)组,各31名,并进行统计分析。结果wFA从下腹部至.上腹部逐渐增加。BMI≥25kg/m2组和BMI <25kg/m2组最大SF分别位于脐下4cm和2cm,随上、下层面的增加SFA逐渐减小。所有层面TFA、VFA、 SFA均与相应的TTFV (R2=0.87 0.98)、TVFV (R2=0.77 0.97)、TSFV (R2=0.84 ~0. 96)相关。.VFA在脐_上4cm、5cm层面与TVFV相关性较其他层面更显着(R2=0.98、 0.97) . TVFV与WC、VWHR、 BMI、 TSFV、TTFV有相关性,与臀围(HC)无相关性。结论我国中青年男性腹部脂肪分布具有特征性; VFA在脐_ 上4cm、5cm最能代表TVFV;WC、WHR、 BMI、 TTFV、 TSFV与TVFV的相关性均弱于腹部任意层面VFA.
    [关键词]腹部;脂肪;分布特征;定量计算机断层扫描
 研究[1]表明,腹部脂肪含量,尤其是腹腔内脂肪含量与MS、冠心病、骨密度等关系密切,而皮下脂肪与MS等相关性并不明显。WC与腹腔内脂肪含量相关,然而WC并非最优的MS定义组分,腹腔内脂肪含量具有更高的敏感性。以往关于腹部脂肪分布的研究多选用L4~L5或脐平面作为腹部脂肪测量的标志,国外相关文献[2]认为,上腹部的单层图像较L4~L5层面单层图像更能代表总腹部脂肪体积(TTFV)和总腹部皮下脂肪体积(TSFV);另有研究[3]表明,T12~L1和L1~L2层面腹腔内脂肪体积较L4-L5及其他层面测得腹腔内脂肪体积更能预测MS相对危险度,但各个测量层面均与MS相关,皮下脂肪体积在不同层面与MS相关性相当。然而,同欧美国家相比,我国人群的体脂分布具有一定的特殊性,表现为肥胖程度较轻,而体脂分布趋于向腹腔内积聚,更易形成腹型肥胖。目前,关于我国中青年男性腹部脂肪分布特征的研究报道鲜见,因此本文采用CT定量测量不同层面腹部脂肪分布情况,旨在探讨其与国外人群不同层面脂肪分布特征是否具有类似结果。
 
  对象与方法
  
  一、研究对象
 
  选取2013年12月至2014年9月于北京积水潭医院参与我国人群骨科退行性疾病的病因学研究项目募集者62名,均为健康中国男性,年龄26~59岁,且均需进行腰椎CT平扫。以BMI 25kg/m2为界,分为BMI<25kg/m2(非超重/肥胖)组和BMI≥25kg/m2(超重/肥胖)组,各31名。排除患有脂肪萎缩症、甲状腺功能亢进、甲状腺功能减退等全身和代谢性疾病及服用糖皮质激素、降TC等药物者。
 
  本次研究只是对这些志愿者的腰椎CT图像数据进行分析,没有额外接受射线。所有募集者在参与前均已签署知情同意书,该项目经过北京积水潭医院伦理委员会审核通过。
 
  二、研究方法
 
  1.人体测量数据:通过问卷方式获得募集者年龄、籍贯、既往史。在穿着内衣的情况下测量身高、体重、WC、臀围(HC),并计算BMI及WHR.
 
  2.QCT扫描技术:CT扫描设备采用ToshibaAquilion 64排CT(Toshiba,Tokyo,Japan)。测量前常规校准。扫描技术参数为120kV、250mAs,像素0.78mm2,DFOV 400mm,床高73cm,螺距0.8mm,矩阵512×512.采用美国Mindways公司5样本固体QCT体模。受检者仰卧于检查床,体模垫于腰部下方(放置范围包括全腹),双手抱头,从T12椎体下缘螺旋扫描(层厚1.00mm,层间距0.8mm)至S3水平。
 
  3.QCT脂肪测量:将获得的容积数据传至Mindways公司的QCT骨密度测量分析软件(QCTPRO)工作站。采用该公司QCT骨密度测量分析软件测量脂肪面积,具体方法在以往研究[4]中有详细介绍。以脐水平(U)为参考标准,从脐上11cm到脐下8cm、每隔1cm薄层轴位图像进行测量,分别得到20个层面腹部总脂肪面积(TFA)、腹腔内脂肪面积(VFA)测量值(图1),并计算腹部皮下脂肪面积(SFA,SFA=TFA-VFA)、TTFV、总腹腔内脂肪体积(TVFV)、TSFV.各层面脂肪面积乘以层间距(0.8mm)后加和为相应的总脂肪体积。所有测量操作均由1名有经验的放射科医生负责(图1).
 
  三、统计学方法
 
  采用SPSS 13.0软件进行统计学分析。正态分布的计量资料以珚x±s表示,组间比较采用独立样本t检验;分别绘制两组腹部TFA、VFA、SFA分布线图,并对各个个体测量层面与相应层面VFA进行线性回归分析。对所有个体各个层面的TFA、VFA、SFA及WC、HC、WHR、BMI与TFV、TVFV、TS-FV及TTFV、TVFV、TSFV间行线性回归分析。
 
  结果
 
  一、两组一般情况及腹部不同层面脂肪分布的特点本研究中,纳入对象年龄(41.0±9.0)岁,身高(171.1±5.9)cm,体重(74.2±10.1)kg,WC(88.5±7.3)cm,HC(100.4±5.9)cm,WHR(0.89±0.05),BMI(25.3±3.1)kg/m2,TVFV(2460.8±817.4)cm3,TSFV(2733.6±1010.1)cm3,V/S(0.95±0.31),TTFV为(5193.3±1611.4)cm3,两组一般情况比较,见表1.
 
  两组不同层面TFA、VFA、SFA分布曲线,见图2.三对曲线显示,两组腹部脂肪分布具有特征性,并具有相似性。从脐下8cm至脐上7cm VFA逐渐增大;脐上7cm~11cm VFA曲线在<25kg/m2组稍呈下降趋势,BMI≥25kg/m2组平缓上升。BMI≥25kg/m2组与<25kg/m2组SFA分别位于脐下4cm和脐下2cm,随上下层面的增加,SFA逐渐减小。两组TFA分布特征不明确。
 

推荐文章

在线客服系统