非酒精性脂肪性胰腺病(nonalcoholic fatty pancreatic disease，NAFPD)被定义为在无显著饮酒情况下与肥胖相关的胰腺脂肪沉积^[1]。相关研究表明，胰腺脂肪沉积与肥胖、高脂血症、β细胞功能障碍、胰岛素抵抗、胰腺炎及胰腺肿瘤相关，并可能导致糖尿病与代谢综合征^[2,3,4]，因此对胰腺脂肪的精确定量可以在相关疾病的早期预防、诊断、治疗、疗效评价以及预后评估等方面为临床提供帮助。许多研究已经表明3D mDixon Quant序列可以对胰腺脂肪进行准确评估，具有操作简单、扫描时间短、检查范围大、可重复性好的优势^[5]。本文旨在探讨应用3D mDixon Quant序列，半自动分割技术定量测量胰腺脂肪含量的可行性，为临床定量评价胰腺脂肪含量提供一种更可靠的方法。

1　材料与方法

1.1　一般资料

       本研究于2019年2~5月在我院共收集健康者30名，男性14名，女性16名，年龄22~69岁(中位年龄48岁)；体质量指数(body mass index，BMI)为17.71~32.59 kg/m²(中位BMI为24.57 kg/m²)。入组标准：(1)无磁共振扫描禁忌证(体内有心脏起搏器、人工心脏瓣膜等铁质异物；怀孕3个月内；患有幽闭恐惧症等)；(2)年龄：18~70岁。排除标准：(1)胰腺疾病史；(2)图像质量差。本研究经本院伦理委员会批准及研究对象知情同意。

1.2　检查设备及方法

       采用飞利浦公司生产的3.0 T核磁共振扫描仪(Philips 3.0 T Ingenia CX，Holland)进行上腹部磁共振扫描，16通道腹部线圈，扫描前均嘱患者禁食水4~6 h。受试者采取仰卧位，3D mDixon Quant序列扫描参数为：翻转角3°，TR=6.0 ms，TE=1.05 ms，视野为375 mm×300 mm×168 mm，体素大小2.3 mm×2.31 mm×5.0 mm，矩阵164×130×67，采用压缩感知(compress sense，CS)技术，加速因子为2，扫描时间约15 s，屏气扫描。

1.3　图像分析

       在操作平台重建4组图像(水相、脂相、R2^*、脂肪分数图)，将3D mDixon Quant重建图像传至ISP(IntelliSpace Portall Version7)工作站。由两位观察者(影像诊断经验分别为3年和5年)分别进行图像分析和测量，采用以下两种方法。

1.3.1　传统感兴趣区画取法

       在脂肪分数图像上分别选取能够清楚显示胰腺钩突部、头颈部、体部和尾部的层面，在各层面上各放置3个ROI。所有ROI尽可能避开血管、胰管和内脏脂肪组织。将ROI的平均值定为该区域的脂肪分数值，然后将每个区域的平均脂肪分数值计算为整个胰腺脂肪分数值。ROI面积为40~75 mm²。记录完成ROI画取测量及计算所需时间(图1)。

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图1  传统感兴趣区画取法。受试者，女，26岁，BMI为28.73 kg/m²。在胰腺钩突部(A)、头颈部(B)、体部(C)以及尾部(D)同一层面分别放置3个ROI，测量胰腺脂肪分数值，其胰腺钩突部、头颈部、体部、尾部及全胰腺平均脂肪分数值分别为1.06%、1.94%、4.80%、6.64%、3.61%
Fig. 1  The traditional drawing method of ROI. Subject, female, 26 years old, BMI was 28.73 kg/m². Three ROIs were placed on the same level of the pancreas uncinate process (A), head and neck (B), body (C) and tail (D), and the pancreatic fat score was measured. The average fat fractions of uncinate process, head and neck, body, tail and total pancrea were 1.06%, 1.94%, 4.80%, 6.64% and 3.61%, respectively.

1.3.2　半自动分割技术

       在脂肪分数图像上选取能够清楚显示全胰腺的层面，手动勾画胰腺组织，然后对胰腺组织进行半自动分割，全胰腺脂肪分数值被计算，记录所需时间(图2)。

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图2  半自动分割技术。受试者，女，26岁，BMI为28.73 kg/m²，全胰腺脂肪分数值为4.15%
Fig. 2  Semi-automatic segmentation technology. Subject, female, 26 years old, BMI is 28.73 kg/m², total pancreas fat fraction was 4.15%.

1.4　统计学分析

       采用SPSS 22.0软件进行统计学分析。采用Shapiro-Wilk检验分析数据的正态性。符合正态分布的数据采用平均数±标准差表示；不符合正态分布的数据采用中位数(25百分位数，75百分位数)表示。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient，ICC)分析两名观察者及两种方法所测得数据的一致性。ICC<0.4为一致性差，0.4~0.75为一致性一般，>0.75为一致性良好，若一致性良好，取两名观察者测量结果平均值进行后续分析。检验两组数据的差异性时，符合正态分布的数据采用独立样本t检验；不符合正态分布的数据采用非参数Mann-Whitney U检验。P<0.05认为差异具有统计学意义。

2　结果

2.1　两名观察者测量结果一致性检验

       两名观察者测量结果一致性检验结果见表1。ICC>0.75，两名观察者两种方法测量结果的一致性均良好。取两名观察者测量结果平均值进行后续分析。

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表1  两名观察者测量脂肪分数一致性检验
Tab. 1  Consistency test of two observers measuring fat fraction

2.2　两种方法测量结果一致性及差异性检验

       传统感兴趣区画取法和半自动分割技术全胰腺脂肪分数值(%)分别为3.73(2.97，5.84)、4.20(3.05，6.21)；半自动分割技术测得胰腺脂肪分数值略大于传统感兴趣区画取法；两种方法测量结果的一致性良好(ICC=0.981)；差异性无统计学意义(Z=-0.466，P=0.641)。

2.3　两种方法测量时间差异性检验

       传统感兴趣区画取法和半自动分割技术测量所需时间分别为133 s(125，135)、85 s(79，95)，差异具有统计学意义(Z=-6.238，P<0.01)。

3　讨论

       中国成年人群的NAFPD患病率约为11%，并且随着年龄的增长而升高，患病率在性别之间存在差异。55岁以下人群中，男性的患病率高于女性，但女性在55岁后的患病率升高，男女之间无明显差异^[6]。NAFPD的易感因素包括肥胖、糖尿病、慢性胰腺炎、肝炎、营养不良、病毒感染、类固醇治疗、胆管阻塞、囊性纤维化等^[7]。虽然胰腺脂肪浸润时内分泌胰岛素细胞数目相对保持恒定，但是由于受外部环境改变的影响，例如肥胖、血脂增高，会产生胰岛素抵抗，从而导致临床一系列异常和疾病的产生和发展。例如，胰岛素抵抗可加强脂解作用，并随后导致脂肪酸进入肝细胞引发非酒精性脂肪肝。有关研究表明，NAFPD与高血糖、高血脂、高血压存在明显相关性^[8,9]。NAFPD也可导致β细胞功能障碍，外分泌功能障碍，进行胰腺手术的患者术后患胰腺瘘的风险增加，胰腺癌的转移和死亡风险增加以及急性胰腺炎发作的严重程度可能更高^[10]。因此，精准定量胰腺脂肪可以在相关疾病的预防、诊断、治疗以及疗效评价等方面为临床提供帮助。

       目前临床上评估胰腺脂肪的方法有组织学活检和影像学检查。胰腺活检的有创性限制了它在临床中的常规应用。影像学检查方法有超声、计算机断层扫描(computed tomography，CT)、MRI^[4]。向佳兵等^[11]通过比较胰腺回声强度与肾脏回声强度定向评价胰腺脂肪浸润，此方法具有无创、实时、简便等优点，但其受超声医师手法及主观意识的影响比较大，因此不常用。张颖等^[12]、韩广等^[13]在CT平扫图像上分别选取胰腺和脾脏感兴趣区，计算二者CT均值差及均值比来定量评估胰腺脂肪，但此法很难确定胰腺脂肪浸润的边界且CT具有辐射性，因此并未普及。磁共振成像是目前公认无创性评估胰腺脂肪浸润的最佳方法，包括化学位移成像技术(chemical shift imaging，CSI)、IDEAL-IQ、mDixon Quant以及磁共振波谱(magnetic resonance spectroscopy，MRS)等。MRI的优势在于其无创性、安全性和准确性。大量研究表明，其识别准确度可与组织学检查相媲美，因此它是评估胰腺脂肪浸润的首选方法^[14,15]。MRS被视为脏器脂肪无创性定量的金标准^[16]。然而，MRS检测的灵敏度通常较低，因而对设备及仪器要求较高，且成像所要求的代谢物信号强度与磁共振成像中水信号强度相差很大，这些因素在一定程度上限制了其在临床的推广^[17]。

       本研究采用的mDixon Quant技术可通过一次屏气采集6个回波，结合7峰值脂肪模型和T2^*校正，得到解剖组织的高质量3D脂肪分数图。6个回波保证了图像信噪比和成像速度；脂肪7峰值模型可以进一步提高脂肪定量的精确性；获得的3D脂肪分数图通过三维重建可以获得任意厚度的图像^[5]。且本研究通过使用半自动分割技术，将操作者的知识和计算机的数据处理能力有机结合，从而完成对医学图像的交互分割^[18]，其具有人工描绘精确度高与计算机分割速度快的优点，保证了结果的一致性和可重复性。同时，本研究扫描运用了基于应用数学的一种前沿信号采集与处理技术——压缩感知技术，能在保证图像质量的前提下提高图像采集速度，显著减少运动伪像和扫描时间^[19]。

       本研究结果显示两种方法测得的数据无统计学差异，但半自动分割技术测得的全胰腺脂肪分数值略大于传统感兴趣区画取法(4.20 vs 3.73)。这可能是与胰腺脂肪分布不均匀有关。相关研究^[20,21,22]显示，胰腺脂肪浸润在胰腺中分布不均，并可能局限于胰腺的一个区域或多个区域，通常在胰头部与钩突部较为突出。其可能的原因是胰腺头部和钩突部小腺体密集，腺体间纤维组织含量较多，而脂肪含量少，因此易发生脂肪浸润。Van Geenen等^[9]对胰腺脂肪浸润的研究同样发现胰腺小叶内外的脂肪浸润是不均匀的。传统感兴趣区画取法通过钩突、胰头、胰体和胰尾4个部位的脂肪含量平均值来反映整个胰腺的脂肪含量，可以真实反映胰腺脂肪分布不均匀性或胰腺局部脂肪沉积的差异；半自动分割技术通过在脂肪图像上分割全胰腺来评价全胰腺脂肪含量，更加准确、客观，且较传统方法便利。相对于传统感兴趣区画取法，半自动分割技术所需时间较短(85 s vs 133 s)。因此，笔者认为传统感兴趣区画取法和半自动分割技术对胰腺脂肪的测量各有优缺点，采用半自动分割技术对胰腺脂肪进行全面评估是可行的。

       本研究的局限性：①无组织学金标准。组织活检是评估胰腺脂肪含量的金标准，但是其具有有创性，患者很难接受因评估脂肪含量而进行活检。其次，穿刺活检有抽样误差的存在，因此很难广泛应用于临床。而MR 3D mDixon Quant技术是目前临床评估脂肪含量的最佳技术，在之前的文献中已经证明和活检结果具有很好的一致性。胰腺各部位ROI画取法是评估胰腺脂肪的最常用方法，已经广泛应用于前期临床研究中，因此本研究采用ROI画取法当作技术标准来评估半自动分割方法的应用价值。②样本量较小，未来的研究需要扩大样本量来进一步证实该结果。

       综上所述，半自动分割技术对胰腺脂肪的定量是可行的，其在保证结果准确的情况下，可以明显缩短测量时间，具有很好的临床应用前景。