超声定量诊断大鼠肝纤维化的研究

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1、122中华肝脏病杂志2012年2月第20卷第2期ChinJHepatol,February2012,Vo1.20,No.2·肝纤维化·肝硬化超声定量诊断大鼠肝纤维化的研究陈明丽王怡杨永明秦茜淼蔡叶华周国辉【摘要】目的探讨超声定量诊断大鼠肝纤维化的价值。方法收集正常或肝纤维化大鼠共90只的标准化声像图,观测肝包膜厚度并提取声像图纹理的l3个灰度共生矩阵参数(熵、对比、方差、均值和、方差和、和熵、方差差、差熵及相关信息2递增、相关信息1、角二阶矩、相关及逆差矩)与肝纤维化病理学诊断结果比较,进行逐步判别分析建立判别大鼠肝纤维化程度的超声定量模型,

2、用交互检验评价模型的效率。结果肝包膜厚度及其他l3个指标与肝纤维化病理学分期均具有相关性(,值依次为0.817、0.894、0.808、0.844、0.828、0.795、0.864、0.725、0.821、0.848、-0.743、-0.909、-0.438、-0.855,尸值均<0.05),14个指标在病理学分期间的差异均具有统计学意义(F值分别为43.12、60.55、50.70、43.65、45.68、23.63、56.60、21.48、46.19、24.66、39.52、75.74、15.37、63.98,尸值均<0.05)。交互检

3、验结果显示建立于超声定量指标基础上的判别模型对大鼠肝纤维化S0、s1、s2、s3和s4分期的准确率分别为83.3%、84.20/0、70.、50.0%和88.2%,73.3%的大鼠能够被准确分期;对无纤维化组(s0),轻度纤维化组(s1),中重度纤维化组(S2及s3)和早期肝硬化组(s4)分组的准确率分别为91.7%、84.、69.0%和88.,78.9%的大鼠能够被准确分组。结论超声检查结合声像图的纹理分析对定量诊断大鼠肝纤维化具有较高的准确性。【关键词】肝硬化;肝,大鼠;超声检查;诊断Diagnosticeficacyofanultras

4、oundquantitativemethodinaratmodelofexperimentalliverfibrosisCHENMing—li,WANGYi,YANGYong—ming,QINQian—miao,CAIYe—hua,ZHOUGuo-hui.DepartmentofUltrasound,HuashanHospital,FudanUniversity,Shanghai200040,ChinaCorrespondingauthor:WANGlq,Email:wyongc@online.sh.cn[Abstract]0bjective

5、Toevaluatetheeficacyofanultrasound—basedquantitativemethodtodiagnoseliverfibrosisusingaratmode1.MethodsUltrasonographywasperformedontheliversof90Sprague—Dawleyratswithorwithoutthioacetamide-inducedfibrosis.Thelivercapsulethicknessand13textureparametersofgraylevelmatrixweree

6、xtractedfromthestandardsonograms.Aftersacrifice,severityofliverfibrosis(so—S4classification)wasdiagnosedbyhistopathology.Analysisofvarianceandcorrelationstatisticaltestswereusedtoanalyzethediferencesbetweengroupsanddeterminetherelationshipsbetweeneachofthe14quantitativeultr

7、asoundindexpointsandthehistologicalresults,respectively.Discriminantanalysismodelsweredevelopedforquantitativediagnosisofliverfibrosis,andtheleave—one-case—outmethodwasusedtoverifytheeficiencyofmodels.ResultsAll14indicesweresignificantlycorrelatedwiththehistologicalstagesof

8、fibrosis<0.05).TheaccuracyofthediscriminantmodelforSO,S1,S2,S3andS4was83-3%,84.2%,

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