实时组织弹性成像定量分析对早期肝纤维化的诊断价值研究

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1、郑州大学硕士学位论文实时组织弹性成像定量分析对早期肝纤维化的诊断价值研究姓名：赵娜申请学位级别：硕士专业：影像医学与核医学指导教师：申志扬201203摘要实时组织弹性成像定量分析对早期肝纤维化的诊断价值研究研究生赵娜导师申志扬教授郑州大学第二附属医院超声科郑州450014背景与目的肝纤维化是指由各种致病因子所致肝内结缔组织异常增生，导致肝内弥漫性细胞外基质过度沉淀的病理过程。它不是一个独立的疾病，而是许多慢性肝脏疾病均引起的。肝纤维化的最常见病因为慢性乙型病毒性肝炎(ChronicHepatitisB

2、，CHB)，cHB一般都伴有程度不等的肝纤维化。早期肝纤维化(S1期、S2期)的诊断对控锘IJCHB病情发展为肝硬化、肝细胞癌(HepatocellularCarcinoma，HCC)等不可逆转的不良结局意义重大，目前常用的诊断方法主要有肝组织活检(LiverBiospy，LB)、纤维化生化学检测及肝纤维化四项检查等，但由于创伤大、假阴性高、动态观察困难等诸多因素限制，不能满足临床所有需要。实时组织弹性成像(Real．timeTissueElastography，RTE)技术作为一种无创、快捷、准确性

3、较高的诊断方法，可以有效的评估早期肝纤维化，为临床提供大量有用的信息。目前仅有剪切波技术对肝纤维化分期的定量分析，但是弹性成像定量分析肝纤维化的研究报道较少。研究目的：1．应用RET定量分析技术对早期肝纤维化进行检测，旨在评估RET定量分析在诊断早期肝纤维化(Sl期、S2期)中的应用价值。2．比较肝纤维化S1期、S2期及正常对照组之间肝纤维化指数(LiverFibrosisIndex，LFIndex)的差异。摘要3．探讨早期肝纤维化(S1期、S2期)及正常人LFIndex的参考指标。资料与方法选择20

4、10年12月-'一2011年10月在我院行肝穿刺活检的60例CHB患者(S1、S2期)及同期健康体检者(对照组)50例。S1期组28例，年龄25"--56岁，平均40．34-14．6岁，男15例，女13例；S2期组32例，年龄28～57岁，平均42．24-13．9岁，男18例，女14例；对照组50例，年龄24"-60岁，平均41．84-16．3岁，男25例，女25例，对照组均无乙肝感染史，各项肝功能正常。采用日立公司HVPreirus彩色多普勒超声诊断仪，应用RET定量分析技术测量感兴趣区域(Regi

5、onofInterest，ROI)内各项参数并计算LFIndex。仪器预先设置肝脏弹性条件，被检者采取仰卧姿势，右手举过头顶充分暴露腹部，拉开肋骨间隙，选择第5～8肋骨之间腋fji『线～腋中线附近扫查，标准图像应显示出门静脉右分支。ROI选择在3．0cm厚度以上的肝组织，且避开大血管和肋骨影。将距肝脏表面约lcm出设定为ROI上缘，ROI取样面积固定设置为2．5cmX2．5cm，取样肝组织的选择均是肝活检穿刺活检区域，嘱被检者摒住呼吸，周期性RET压力波形曲线的稳定依靠病人自己的心脏搏动，不予手动施加

6、压力。显示实时功能的同时观察二维灰阶图像。选取当周期。[生RET压力波形曲线连续均匀稳定的五个负压峰值时冻结图像，在负压峰值对应的弹性图像中选择尽可能大的ROI进行参数分析，根据日本丙肝纤维化公式为参考，计算5次的平均值，即为LFIndex。依此为原则，计算所有CHB患者(S1期、S2期)及正常体检人员的LFIndex。结果计量资料服从正态分布以“均数4-标准差”表示，采用单因素方差分析和SNK-q检验比较各组LFIndex差异，检验水准及=0．05，P<0．05。1．肝纤维化指数在各组之间比较有显著

7、差异。2．定量计算正常人、Sl期、S2期的LFIndex参考指标，与同行专家研究结果相近。3．RET定量分析在诊断早期肝纤维化(S1期、S2期)中具有临床应用价值。结论1．RET定量分析LFIndex作为诊断早期肝纤维化的手段，为临床提供了更多有价值的信息。II摘要2．RET定量分析在一定程度上更加准确的判断了肝纤维化的分期。3．LFIndex可作为定量分析早期肝纤维化(S1期、S2期)的参考指标，有助于肝纤维化的评价。关键词实时组织弹性成像；早期肝纤维化；定量分析Abstract’。’‘1‘timq

8、ganizationelastographyquantitativeReal-timeorganizationanalysisforearlydiag"ofhepaticfibn"analysistorearlydiagnosisothepaticfibrosisresearchvaluePostgraduteZhaoNaSupervisor：Prof．ShenZhiYangDepartment：MsdicalImageologyandNuclearMe