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《ASQ评价慢乙肝纤维化分期的研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、昆明医科大学学报2014,35(8):54—59CN53—1221/RJournalofKunmingMedicalUniversityASQ评价慢乙肝纤维化分期的研究李明明,朱梅(昆明医科大学第一附属医院超声科,云南昆明650032)[摘要]目的初步研究声学结构定量(ASQ)技术在慢性乙型病毒性肝炎肝纤维化分期中的诊断价值.方法收集在昆明医科大学第一附属医院超声科行肝脏穿刺活检的慢性乙型肝炎患者66例,所有受试者均于肝脏穿刺活检前进行超声常规检查及ASQ分析.应用ASQ技术分析肝实质回声的原始回波信号,记录并分析7个参数值:BR—Ratio(蓝红曲线下面积之比)、红、蓝曲线的各3
2、个参数:Mode(众数)、Average(均数)、sD(标准差).以病理学纤维化程度分期为金标准,分为s0~s45组.将ASQ定量参数与病理肝纤维化程度进行相关性分析,对相关性较好的参数指标以肝纤维化程度s≥1、s≥2、SI>3、s≥4为不同研究终点分组进行受试者工作特征曲线(ROC)分析.结果随着肝纤维化程度的增加,ASQ参数成像彩色编码图表现为肝脏实质回声增粗不均,红色区域增加,且不规则,黄绿色区减小,ASQ定量分析图表现为红曲线分布变窄,分布粗糙、增宽,蓝线峰值增大,曲线下面积增大.ASQ定量参数BR—Ratio值在各组之间均有显著性差异(P<0.05)且与肝纤维化程度有较好
3、正相关(r=0.772,P<0.05),对BR—Ratio值进行ROC分析,s≥1、S≥2、S≥3、SI>4时受试者特征曲线下面积(AUROC)分别为0.832、0.913、0.962、0.974.结论ASQ技术是一种对基础回声信号的差异进行量化的技术,用于肝纤维化分期诊断是可行的,与病理学分级相关性好,在肝纤维化定量诊断中具有潜在的临床应用前景.[关键词]声学结构定量技术;肝纤维化;慢性乙型肝炎[中图分类号]R512.6-'2[文献标识码]A[文章编号]2095-610X(2014)08一OO54—06AcousticStructureQuantification(ASQ)Sof
4、twareinEstimatingtheDegreeofLiverFibrosisofChronicHepatitisBLIMing-ming,ZHUMei(Dept.ofUhrasonography,The1stAfiliatedHospitalofKunmingMedicalUniversity,KunmingYunnan650032,China)[Abstract]ObjectiveToassessthediagnosticaccuracyofacousticstructurequantification(ASQ)ultrasoundsoftwareinestimatingt
5、hedegreeofliverfibrosisofchronichepatitisB.MethodsWeselected66patientswithhistologicallyprovenchronichepatitisBvirus,whowereexaminedbyB-ModeultrasoundwithASQsoftwarebeforeliverbiopsy.WeanalyzedtheoriginalechoechoofliverparenchymabyapplicationofASQtechnology,andrecordedandanalyzedthevaluesof7pa
6、rameters:BR—Ratio(areaunderthecurvethantheblueandred),eachofthe3parametersofred,bluecurve:Mode(mode)andAveragemean),SD(standarddeviation).Accordingtothepathologicalfibrosisstagingwhichisthegoldstandard,patientsweredividedintofivegroupsofS0-$4.ThecorrelationbetweenASQquantitativeparametersofpat
7、ientsandpathologicalstagingofliverfibrosiswasanalyzed.Forwell-correlationparameter.ROCwasanalyzedtogettheoptimalcutofvalueforliverfibrosisS≥1andS≥2andS≥3andS≥4.ResultsAlongwiththeincreaseofthedegreeofliverfibrosis.ASQparameterimagingcol
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