【摘 要】
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目的 探讨基于MRI迭代最小二乘法水脂分离定量技术(IDEAL-IQ)序列的列线图模型在预测早期骨量丢失中的诊断效能.方法 收集同时行双能X线骨密度仪(DXA)测定和腰椎MRI IDEAL-IQ序列检查的被试59例,应用DXA分别测定L1～4椎体的骨密度值,利用IDEAL-IQ序列中FF图测量相应的FF值.根据DXA结果 将59例分为骨量正常组(n=23)和低骨量组(n=36).应用两样本t检验比较2组椎体的FF值,通过ROC曲线评估诊断效能;使用多因素logistic回归筛选预测骨量丢失的独立因素,构建
【机 构】
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佛山市第一人民医院影像科,广东 佛山 528000;南方医科大学南方医院影像中心,广东 广州 510515
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目的 探讨基于MRI迭代最小二乘法水脂分离定量技术(IDEAL-IQ)序列的列线图模型在预测早期骨量丢失中的诊断效能.方法 收集同时行双能X线骨密度仪(DXA)测定和腰椎MRI IDEAL-IQ序列检查的被试59例,应用DXA分别测定L1～4椎体的骨密度值,利用IDEAL-IQ序列中FF图测量相应的FF值.根据DXA结果 将59例分为骨量正常组(n=23)和低骨量组(n=36).应用两样本t检验比较2组椎体的FF值,通过ROC曲线评估诊断效能;使用多因素logistic回归筛选预测骨量丢失的独立因素,构建可视化列线图预测模型并评估其预测效能.结果 骨量正常组和低骨量组椎体FF值分别为(38.84±6.75)％、(51.96±7.65)％,经ROC曲线分析FF值鉴别骨量正常组和低骨量组的AUC为0.797,敏感度、特异度分别为73.91％、80.56％;多因素logistics回归分析显示FF值、年龄以及BMI指数是预测早期骨量丢失的独立因素.列线图模型AUC为0.954(95％CI:0.806-0.957),校正曲线显示预测概率与实际概率具有良好的一致性.决策曲线分析(DCA)显示列线图模型较之于单一的FF值鉴别模型,体现出更高的净获益.结论 IDEAL-IQ序列能够反映椎体骨髓脂肪含量,而联合FF值、年龄以及BMI的列线图模型可进一步提高预测效能,并为临床早期骨量丢失的预测提供一种可视化手段.
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