IDEAL-IQ 序列对骨质疏松症的诊断价值

王少明，郑召龙，马 青，于晓军，玄 飞

（1.山东省潍坊市中医院影像科，山东 潍坊 261041；2.潍坊医学院附属医院影像科，山东 潍坊 261041）

原发性骨质疏松症是中老年人重要的退行性病变之一，随着老龄化趋势加剧，该病已成为一项严峻的公共健康问题，越来越引起人们的关注［1-2］。骨质疏松性骨折是老年患者致残和致死的主要原因之一，给家庭和社会带来沉重的负担。目前我国骨质疏松症整体诊治率均较低［1，3］，因此加强对危险人群的早期筛查，有助于骨质疏松性骨折的早期防治。

目前临床诊断骨质疏松症常用的方法有双能X线骨密度仪（dual-energy X-ray absorptionmetry，DXA）、定量超声和定量CT 等，其中DXA 是目前公认的诊断骨质疏松症的金标准［1］。随着MRI 技术的发展，MRI 多点非对称回波采集与迭代最小二乘法水脂分离定量技术（IDEAL-IQ）作为一种新型无创性脂肪定量技术，在观测椎体病变所致骨髓脂肪含量变化方面得到了初步应用。本研究通过IDEAL-IQ 序列对椎体骨髓脂肪分数（fat fraction，FF）值进行定量测量，并与DXA 测量的骨密度值（T 值）进行分组对照研究，以探讨IDEAL-IQ 序列测量的椎体FF 值对原发性骨质疏松症的诊断价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集潍坊市中医院2018 年4—12月同时行腰椎DXA 及MRI IDEAL-IQ 序列检查的48 例骨质疏松症患者L1～4共192 个椎体，年龄20～76 岁，平均（48.15±16.75）岁。排除有内分泌疾病、代谢性疾病及恶性肿瘤患者。本研究经医院伦理委员会批准，患者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法 采用GE Discovery 750w 3.0 T MRI 扫描仪，8 通道相控阵线圈，行腰椎矢状面T1WI、T2WI 和IDEAL-IQ 扫描，矢状面以L3椎体为中心。T1WI 扫描参数：TR 575 ms，TE 10 ms，层厚4 mm，FOV 30 cm×30 cm，矩阵320×224，NEX 2，层数11；矢状面T2WI 复制T1WI 定位像，扫描参数：TR 2 500 ms，TE 102.9 ms，层厚4 mm，FOV 30 cm×30 cm，矩阵320×224，NEX 2；矢状面IDEAL-IQ扫描参数：翻转角3°，TR 5.5 ms，TE 2.6 ms，层厚5 mm，FOV 32 cm×32 cm，矩阵160×160，NEX 1。

DXA 扫描采用腰椎正位影像平直位于报告中央，范围自T12椎体下缘至L5椎体上缘，各椎体ROI的标记线均与椎体骨结构边缘相一致，测量L1～4各椎体对应的T 值（图1a，1c，1e）。

1.3 图像分析及测量 由2 名具有10 年以上诊断经验的影像医师进行图像分析，使用AW 4.6 工作站Viewer 功能对IDEAL-IQ 序列参数进行定量测量，将腰椎FF 图、R2* 弛豫率图、水像、脂肪像、同/反相位6 组图像同时导入Viewer 浏览界面，选择L1～4椎体正中矢状面进行测量。为了便于观察，在同相位序列按椎体的形态分别勾画L1～4椎体骨髓区的矩形ROI（图1b，1d，1f），为了保证ROI 范围及位置的一致性，复制上述ROI 于其他序列图像中，ROI 尽量避开骨皮质、终板及椎间盘等，在FF 图上记录相应椎体ROI 区的FF 值，为了保证数据测量的准确性，每个ROI 重复测量3 次，取其平均值作为最终测量值。同时对照记录相应患者DXA 测量的ROI 区的T 值。

1.4 统计学方法 应用SPSS 20.0 统计学软件，根据DXA 测得的T 值将192 个椎体分为骨量正常组（70 个）、骨量减低组（72 个）和骨质疏松组（50 个），3组椎体FF 值及年龄相关定量资料比较采用方差分析，以上均行正态分布及方差齐性检验，其中符合正态分布用以±s 表示，以P＜0.05 为差异有统计学意义。使用Medcalc 软件对差异有统计学意义的参数进行ROC 曲线分析，得到曲线下面积（area under curve，AUC），并根据约登指数确定敏感度、特异度。将测得的椎体FF 值与DXA 所测骨量T 值行Pearson 检验分析，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

骨量正常、骨量减少、骨质疏松组平均年龄分别为（35.45±7.23）、（48.15±9.67）、（56.52±10.43）岁，差异有统计学意义（P=0.000）；3 组椎体FF 值分别为（49.79±9.62）%、（41.75±14.76）%、（33.44±13.45）%，组间比较差异有统计学意义（P=0.000）；椎体FF 值鉴别骨质疏松组和骨量减低组的AUC 为0.698，敏感度、特异度分别为0.720、0.653（图2）；椎体FF 值鉴别骨量减低组和骨量正常组的AUC 为0.662，敏感度、特异度分别为0.556、0.729。椎体FF 值与T 值呈负相关（r=-0.459，P＜0.01）（图3）。

3 讨论

原发性骨质疏松症是以骨量丢失和骨微结构破坏为主要特征导致骨的脆性和骨折易感性增加的一种全身性骨骼疾病。人体的骨量是由骨骼中破骨细胞的骨吸收与成骨细胞的骨形成动态平衡所决定的，当骨吸收超过骨形成时，出现骨质疏松的病理改变［1］。我国已成为骨质疏松症患病人数第一大国［4］，因此，根据年龄、性别、其他风险因素等对人群骨质疏松状态进行合理的筛查具有重要意义。

目前临床常通过测量骨特定区域内骨矿物质含量及骨密度值判断骨质疏松，但仅依据骨密度值并不能准确地解释骨含量。越来越多的证据［5-6］表明，骨髓中脂肪生成的增加可能会减少成骨细胞的生成，从而导致骨质疏松。以往研究［5-6］表明，在骨质疏松的进展过程中，骨量的变化滞后于骨髓脂肪的变化。脂肪组织在骨质疏松的发病机制中具有重要地位，同时也是反映骨量变化的重要影响因素，因此，定量测定骨髓内的脂肪含量变化具有重要意义。

DXA 所测骨密度的准确性低，其所测得的是面积密度而非真正的体积密度［3，5-7］。IDEAL-IQ 序列扫描时间短、易操作、后处理方便，临床应用方便；与DXA 及定量CT 等检查相比，无电离辐射、可重复性好，符合目前影像学“可量化”、“快速成像”及“无创”的发展趋势，实现了脂肪定量测量，在脂肪肝等疾病诊断中具有较高的价值［10］。本研究证实，IDEAL-IQ 序列定量测定椎体FF 值与DXA 测得的骨量T 值呈负相关，与Martin 等［7，9］研究结果一致。因此，椎体FF 值的测定对预测骨质疏松具有一定价值。

本研究有以下不足：例数相对较少；缺乏病理学对照；未对年龄、性别、体质量指数等分组分析；所测临界值还需在更大样本及相关检查下进一步验证。

总之，MRI IDEAL-IQ 序列FF 图作为一种快速、无创性评价骨髓脂肪含量的方法，能够反映椎体骨髓脂肪含量的变化，对骨质疏松的诊断有一定价值，有望从骨量以外角度评价骨质疏松及预测骨质疏松相关脆性骨折。

图1a，1b 为骨量正常组，图1c，1d 骨量减少组，图1e，1f 为骨质疏松组。双能X 线骨密度仪（DXA）自动生成的L1～4椎体ROI 的T 值（图1a，1c，1e）；IDEAL-IQ 序列生成的脂肪分数（FF）图，手动勾画L1～4椎体ROI 并记录FF 值（图1b，1d，1f）图2a ROC 曲线显示骨质疏松和骨量减少组诊断分析 图2b ROC 曲线显示骨量正常和骨量减少组诊断分析图3 Pearson检验显示骨密度（T 值）与FF 值线性关系