目的探索使用ImageJ在MRI T1WI图像上分割量化大腿皮下脂肪(subcutaneous adipose tissue,SAT)、肌内脂肪(intramuscular fat,IntraMF)及肌间脂肪(intermuscular fat,InterMF)的可行性。材料与方法对28名志愿者(包括14名2型糖尿病患者)...目的探索使用ImageJ在MRI T1WI图像上分割量化大腿皮下脂肪(subcutaneous adipose tissue,SAT)、肌内脂肪(intramuscular fat,IntraMF)及肌间脂肪(intermuscular fat,InterMF)的可行性。材料与方法对28名志愿者(包括14名2型糖尿病患者)行大腿中部MRI扫描,在轴位T1图像上对肌肉脂肪浸润程度进行Goutallier分级;通过ImageJ分割测量大腿SAT、IntraMF及InterMF的面积;通过定量非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离序列(iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least squares estimation quantification sequence,IDEAL-IQ)测量的脂肪分数以计算大腿肌肉内的脂肪面积。分析ImageJ分割方法和Goutallier分级与IDEAL-IQ脂肪定量方法的相关性。检测ImageJ分割方法的观察者内和观察者间可靠性。结果 ImageJ分割方法和IDEAL-IQ脂肪定量之间有很强的相关性(r=0.998,P<0.001);ImageJ分割大腿SAT面积的观察者间及观察者内ICC均为0.999,P<0.001;大腿InterMF面积观察者间ICC为0.941,P=0.003,观察者内ICC为0.992,P<0.001;大腿IntraMF面积观察者间ICC为1.000,P<0.001,观察者内ICC为0.997,P<0.001。结论 ImageJ在MR T1序列上分割量化大腿SAT、IntraMF及InterMF具有良好的可靠性,且与IDEAL-IQ脂肪定量方法有很强的相关性。ImageJ分割是半定量Goutallier分级的一种可行替代方法。展开更多
文摘目的探索使用ImageJ在MRI T1WI图像上分割量化大腿皮下脂肪(subcutaneous adipose tissue,SAT)、肌内脂肪(intramuscular fat,IntraMF)及肌间脂肪(intermuscular fat,InterMF)的可行性。材料与方法对28名志愿者(包括14名2型糖尿病患者)行大腿中部MRI扫描,在轴位T1图像上对肌肉脂肪浸润程度进行Goutallier分级;通过ImageJ分割测量大腿SAT、IntraMF及InterMF的面积;通过定量非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离序列(iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least squares estimation quantification sequence,IDEAL-IQ)测量的脂肪分数以计算大腿肌肉内的脂肪面积。分析ImageJ分割方法和Goutallier分级与IDEAL-IQ脂肪定量方法的相关性。检测ImageJ分割方法的观察者内和观察者间可靠性。结果 ImageJ分割方法和IDEAL-IQ脂肪定量之间有很强的相关性(r=0.998,P<0.001);ImageJ分割大腿SAT面积的观察者间及观察者内ICC均为0.999,P<0.001;大腿InterMF面积观察者间ICC为0.941,P=0.003,观察者内ICC为0.992,P<0.001;大腿IntraMF面积观察者间ICC为1.000,P<0.001,观察者内ICC为0.997,P<0.001。结论 ImageJ在MR T1序列上分割量化大腿SAT、IntraMF及InterMF具有良好的可靠性,且与IDEAL-IQ脂肪定量方法有很强的相关性。ImageJ分割是半定量Goutallier分级的一种可行替代方法。