0 引言

       人体体成分（body composition, BC），顾名思义，就是人体的组成成分。很显然，为了不同的研究目的和临床应用场景，需要不同的定义和研究方法来定义BC。WANG等^[1]于1992年提出了5个层级的分类方法，即，Ⅰ：原子；Ⅱ：分子；Ⅲ：细胞；Ⅳ：组织和器官、Ⅴ：全身。目前临床应用最密切相关的是组织和器官层面，也就是人体是由骨、肌肉、内脏脂肪（visceral fat）、脂肪和其他组织，本述评重点讨论BC在组织和器官层面的影像学精准评价和临床应用。

       身体质量指数（body mass index, BMI）是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。我国卫生管理部门也制订了基于BMI的中国肥胖诊断标准^{[2, 3]}。

       然而，BMI作为肥胖症评估最常用的指标，有很大的局限性。BMI无法区分人体的不同成分的量，它们之间的比例，还有重要的组织分布信息，所以BMI用于个体化体重管理时应用价值有限。临床需要有更精准的体成分评价方法，而骨、肌肉和脂肪三种组织的成分，密度在不同的影像检查方法中有明显的不同，这是体成分的精准影像评价的解剖和技术基础，也是近年来体成分精准影像评价快速发展和在临床应用不断扩大的源泉。本次体成分专题聚焦软组织体成分的影像评价及应用。

1 体成分影像评价方法

1.1 双能X线吸收法

       双能X线吸收法（dual energy X-ray absorptiometry, DXA）是最常用的骨密度测量技术，其骨密度测量结果是国际认可的骨质疏松诊疗的重要依据^{[4, 5]}。同时，DXA可以做全身扫描，是测量全身体成分量和分布的重要方法，并在国内外科研和临床有广泛的应用，DXA通过全身扫描可以区分人体骨矿含量、瘦组织和脂肪组织^[6]。DXA的瘦组织（Lean tissue）是指扫描区内肌肉及实性内脏器官的综合含量，因DXA是平面投影，无法区分肌肉和实性内脏，所以统称为瘦组织。DXA技术的平面投影成像原理，使其不能像CT和磁共振那样可以在断面图像上区分各种体成分，进行定量测量，这是DXA在体成分精准评价方面的明显劣势^[7]。

1.2 CT和定量CT

       CT和定量CT（quantitative computed tomography, QCT）是断面图像，很好地避免了DXA的平面投影局限性。骨骼、肌肉和脂肪三种组织在CT图像上CT值的差异比较明显，这构成了CT/QCT用于体成分测量的解剖与技术基础。肌肉的CT值通常在30~60 HU范围内，脂肪的CT值范围通常为-120~-40 HU，骨松质（松质骨）的CT值通常在100~300 HU，骨皮质的CT值通常在800~3000 HU之间，因为三种组织的CT值差异大，相互不重叠，所以在CT的图像处理和分割中比较容易实现，同时也可以进行定量分析，主要是各种组织成分的面积，体积和分布比例分析。从简单的CT阈值直方图，到自动化面积测量和全自动面积测量，以及体积计量等，目前有多款自动组织分割软件，包括开源算法/代码的软件（ImageJ和TotalSegmentator），以及获批医疗器械注册证的商用临床软件（DeepCatch和Osrix），为CT体成分的临床应用和科研提供了工具^{[8, 9]}。受CT设备品牌及扫描参数影响，人体各组织CT值并非恒定不变。为此，定量QCT是在临床CT扫描数据的基础上，结合质控体模和分析软件对人体体成分和肝脏脂肪含量进行定量测量的技术，使得人体大范围的体成分全自动分割，并研究这些体成分在各种疾病的应用价值^[10]。脂肪成分也可以沉积于器官中，比如脂肪性肝病，在这种情况下，脂肪成分和肝组织按不同的比例混合，因为脂肪组织的CT值低，和肝组织混合后，就会使肝脏的CT值降低，这也为通过测量肝脏CT值来评价肝脏脂肪含量提供了依据，并已经成功在临床上得到应用^{[11, 12, 13]}。随着能谱CT和光子计数CT（photon counting CT, PCCT）在临床得到应用，骨密度测量和肝脏脂肪测量将会变得更精准、更容易^{[14, 15]}。

1.3 MRI

       MRI同样属于断面成像，且无电离辐射，骨、肌肉和脂肪三种组织的MR信号存在显著差异，这一点同样有助于开展自动分析，目前已有多款商用软件可实现各类组织的自动分割。MR测量肝脏脂肪含量技术比较成熟，它是一种基于MR化学位移水脂分离技术，MRI质子密度脂肪分数（MRI proton density fat fraction, MRI-PDFF）可定量测定肝脂肪含量的无创诊断方法，用百分比表示，是目前被认为测量肝脏脂肪最精准的方法^[16]。不同的MRI设备厂家有不同的商品名，如飞利浦的mDixon Quan，GE的IDEAL-IQ等。

1.4 超声

       超声技术无电离辐射、操作简便，临床应用广泛。B超是临床中脂肪肝筛查最常用手段，但因其结果易受操作者主观影响，对轻度脂肪肝敏感度不足；超声受控衰减参数（controlled attenuation parameter, CAP）技术，是一种通过超声弹性成像技术无创评估肝脏脂肪变性程度的检测指标，主要用于辅助诊断和监测脂肪肝的严重程度^[17]，且与肝脏穿刺活检的结果具有诊断一致性^[18]。超声技术在其他体成分的评价应用不多，超声技术比较适合用于肌肉的成分评价和疾病诊断，还可以动态观察^[19]。

1.5 不同体成分测量方法的比较

       上述各种体成分影像评价方法成像原理不同，各有优缺点（表1），在临床应用中，要根据临床应用场景，选择合适的检查方法。

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表1  体成分影像评价方法的比较
Tab. 1  Comparison of Imaging Evaluation Methods for Body Composition

2 体成分测量的临床应用

2.1 体成分影像评价在肥胖精准分型与体重管理中的应用

       目前在疾病防控和流行病领域，BMI仍然是评价肥胖的最实用、最简单的肥胖评价方法^[3]。但现在的研究也发现，只使用BMI评价是不够的，BMI不能区分体成分的组成及分布情况，因此，近期的观点是需要精准的体成分影像评价，更好区分不同的肥胖基因表型，可以更好进行个体化的干预和体重管理方案^{[20, 21]}。在临床实践中，可以根据临床场景选用生物电阻抗法（bioelectric impedance analysis, BIA）体成分分析，DXA，QCT或MRI，为每个肥胖患者提供更加个性化的精准诊断和干预选项。体重管理有多种方法，比如节食，锻炼，减肥药和手术治疗等，在选择各种治疗方案时，对体成分的精准评价就显得非常重要，这也对放射科提出了开展精准体成分影像评价的需求。CT的缺点是有辐射，但CT扫描快，不同体成分在CT图像上有明显的差异，这就为各种自动化测量和人工智能软件的开发提供依据。在临床实际工作中，CT检查很常用，比如肺癌体检筛查的低剂量肺CT、腹部CT、腰椎CT和盆腔CT等，这为精准体成分评价在肥胖评价和体重管理的临床应用提供了方便^{[8, 9]}。磁共振无辐射，是更好的选择，尤其适合儿童和青年人群，同样在磁共振图像上，各种体成分组织的磁共振信号有明显差异，可以采用自动化和人工智能技术进行图像分割和测量^[22]。

2.2 脂肪性肝病

       非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD）是一种与胰岛素抵抗（insulin resistance, IR）和遗传易感密切相关的代谢应激性肝损伤，疾病谱包括非酒精性肝脂肪变（non-alcoholic hepatic steatosis）、非酒精性脂肪性肝炎（non-alcoholic steatohepatitis, NASH）、肝硬化和肝细胞癌（hepatocellular carcinoma, HCC）^[23]。现在NAFLD被重新命名为代谢功能障碍相关的脂肪性肝病（metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, MASLD），强调肥胖、胰岛素抵抗、血管功能障碍和血脂异常等关键代谢因素^[24]。目前体检和临床上B超还是最常用方法，但因B超只能粗略分轻中重度，这种超声检查的结果与操作者的经验有关，重复性差。近年来超声的一个进步是超声CAP技术，它是一种通过超声弹性成像技术无创评估肝脏脂肪变性程度的检测指标，主要用于辅助诊断和监测脂肪肝的严重程度^[25]。MRI-PDFF是一种基于磁共振化学位移水脂分离技术，可定量测定肝脂肪含量的无创诊断方法，用百分比表示。MRI-PDFF是近年广泛应用于临床的评估肝脂肪含量的方法。基于该技术的IDEAL-IQ、mDixon-quant等序列已广泛应用于临床^[16]，是公认的较为准确地定量肝脏脂肪分数的方法，具体为：轻度5%~10%，中度>10%且<25%，重度≥25%。磁共振因其无辐射，测量结果准确可靠，而成为肝脏脂肪含量测量的金标准^[16]。近年来研发的QCT技术已经证明可以用于肝脏脂肪含量精准测量技术，已经验证与磁共振的PDFF具有很好的一致性^{[26, 27]}，并已经被写入健康管理指南^[28]。目前QCT已经成为认可的体重管理临床终点指标^[29]。由于CT检查的普及性，QCT评价脂肪肝将有非常大的潜力^[28]。

2.3 体成分测量与心脑血管疾病

       脂质代谢异常是引起心脑血管疾病的原因之一^[20]，如动脉粥样硬化和脑卒中等^[20]。精准的体成分影像评价可能有助于这些疾病情况的预测。马长军等^[30]利用胸部CT进行体成分影像评价，包括心包脂肪，胸部内脏脂肪和皮下脂肪，以及肌肉的影像评价，联合磁共振酰胺质子转移加权（amide proton transfer-weighted, APTw）成像，可以从脑局部损伤特征和全身储备状态两个维度综合评估急性缺血性脑卒中患者功能预后，实现AIS患者风险分层，为AIS患者的健康管理提供依据。苗淼等^[31]观察了绝经后妇女BMI和腹部精准体成分分析对血浆致动脉粥样硬化指数的影响，结果发现基于影像学的脂肪定量评估比BMI能更准确预测动脉粥样硬化高危人群。这些研究为体成分精准影像评价的临床提供了有价值的场景。

2.4 体成分测量与恶性肿瘤预后评价

       恶性肿瘤患者往往经历手术和/或放化疗，为了监测疗效和是否有转移和复发，CT或MRI检查是常用的检查方法^[32]。王思齐等^[33]探讨了基于术前胸部CT体成分指标联合前列腺癌病灶与前列腺周围脂肪组织多参数磁共振成像及临床实验室指标预测前列腺癌神经侵犯的价值，结果发现胸部CT体成分测量结合多核磁共振评价有助于前列腺癌对神经侵犯的预测。陈安良等^[34]研究发现胸部CT体成分分析结合磁共振参数可明显提高对直肠癌肿瘤出芽级别预测的准确性，为术前预测TB风险级别提供了宿主与肿瘤局部结合更全面的信息。这些研究显示了体成分精准影像评价在肿瘤术前规划和预后预测方面的价值，因为恶性肿瘤患者在诊疗过程中CT和MRI检查是常规检查，对这些影像数据进行体成分分析具有重要临床应用价值。

3 人工智能与CT同步评估

       人工智能深度学习分割算法可实现CT、MRI、DXA体成分参数全自动提取，耗时由数十分钟缩短至数秒，一致性与重复性优于人工勾画，为大规模队列研究与临床常规报告提供技术支撑。CT同步体成分分析利用现有临床扫描数据，零附加辐射，可覆盖绝大多数住院与慢病患者，是近年影像精准医学最重要的落地方向，目前国内多家三甲医院已逐步建立标准化报告流程。多模态融合模型可整合骨密度、肌量、脂肪分布多维数据，实现疾病风险与预后的精准预测^[32]。

4 现存问题与展望

       当前体成分影像临床应用仍存在诸多瓶颈：缺乏统一、分年龄与性别的中国人群诊断截断值；不同设备、扫描参数间存在系统偏差，标准化程度不足；部分技术辐射、成本与普及度存在矛盾；临床医师对影像体成分指标认知不足，尚未完全纳入常规诊疗体系。

       未来发展方向包括：构建中国全生命周期体成分参考标准，推进多模态低辐射快速成像技术研发；建立放射科标准化体成分报告模板；普及人工智能全自动分析技术，推动基层同质化诊疗；最终实现从“体重管理”向体成分结构精准优化的现代医学转型。

5 结语

       体成分精准影像评价突破了传统体型评估的局限，可定量骨骼、骨骼肌、脂肪组织的结构与质量异常，在代谢病、肿瘤、老年衰弱、肌骨疾病的风险分层、疗效监测与预后判断中具有重要临床价值。随着人工智能、CT同步影像分析与国人标准化体系不断完善，体成分精准评估将进一步普及，成为多学科精准诊疗与健康管理的重要影像学支撑。