联合超声弹性成像和血清标志物的慢性乙肝肝纤维化无创评估方法研究

发布时间：2019-09-11 21:33

【摘要】：中国是乙肝病毒感染导致慢性乙肝的高发地区。肝纤维化是慢性乙肝的常见病理过程。早期准确诊断患者肝纤维化程度对判断病情、临床治疗、预后评估等具有重要价值。肝脏组织活检是目前诊断肝纤维化分期的“金标准”,然而其存在有创性、病人不易接受、潜在并发症等局限性。因此,临床上迫切需要一种方便、准确、无创的肝纤维化评估方法。目前,肝纤维化无创评估的主要方法是血清标志物和各种影像学检查。其中超声弹性成像技术通过估计组织的力学属性,具有实时、无创、可重复检测等优点,已经被广泛应用于肝纤维化的临床研究。本论文研究联合超声弹性成像技术与血清标志物的肝纤维化无创评估的新方法。与深圳市第三人民医院合作,招募345名慢性乙型肝炎患者,分别进行肝穿刺活检检查、生物化学检查、医用超声检查。利用统计学习的方法对采集的数据进行特征选择,并以病理结果为标准进行监督学习,分别建立三种联合多种特征的诊断模型:基于受试者工作曲线(ROC)准则的线性组合模型、Logistic回归模型、支持向量机模型。对三种联合模型测试的结果表明,在判别显著纤维化(≥F2)时,三种联合模型诊断性能总体上接近。相比单一超声弹性指标ARFI或者血清指标APRI,联合模型具有更好的诊断性能。三种联合模型的ROC曲线下面积分别是0.923、0.929、0.927,均高于单一超声弹性指标ARFI(0.893)和单一血清指标APRI(0.859);三种联合模型的诊断准确率分别为87.40%、87.40%、88.19%,均高于单一指标ARFI(84.25%)和APRI(66.14%)。此外,三种联合模型的特异度、阳性预测值、诊断优势比相对单一指标ARFI、APRI均有所提高。本论文提出了三种联合超声弹性成像与血清标志物的无创诊断模型,结果显示其均可以提高乙型肝炎纤维化的诊断性能。下一步将结合多中心的临床数据和不断完善的联合模型,有望能在临床推广,并在一定程度上替代肝脏组织检查。
【图文】：

位移时间曲线,方法,剪切波,互相关算法

弹性成像（point shear wave elastograpgy, pSWE）。此外，在该方法中将聚焦区域内的组织视为各向同性、均匀的，因此受组织形状等边界的影响较小[21-23]。超音剪切成像（Supersonic shear imaging, SSI）：另一基于声辐射力的弹性成像技术是 2004 年由 Bercoff 等人提出的超音剪切成像。该方法的原理是：首先，发射一个平面波获得待测组织的参考弹性图像，然后发射一个单脉冲激励组织振动并辐射剪切波。利用高帧率超声成像系统（达 5000 到 10000 帧/秒）记录瞬时剪切波在体内的传播情况，然后利用互相关算法计算参考图像与回波图像，获得由剪切波引起的位移。最后，利用逆向求解的思路估计剪切波的相位速度，从而计算出组织的剪切弹性[24]。瞬态弹性成像（TransientElastography,TE）：该方法利用一个外部的低频振荡器，通过发射低频低幅（50Hz）的振动软组织引起弹性剪切波。用单阵元超声探头记录空间不同位置不同时刻的剪切波位移。根据一系列的剪切波位移时间曲线，通过互相关算法求解剪切波传播到空间位置的位移，从而得到剪切波速度，进而求得生物组织的剪切弹性值。组织质地越硬，剪切波的传播速度越快，测得的硬度值越高[25]。

慢性丙型肝炎,纤维化,患者

的早期诊断[26]。在慢性肝炎疾病中，由于肝组织不均匀的纤维化分布，因此超，此时若感兴趣区域（Read of interest, ROI）仅选在肝脏上，则将突出应变图化，且强调区域具有相对较小的应变，导致图像外观斑驳。在应变弹性成像中像模式识别技术，通过超声换能器或特定的图像处理软件获取灰度、直方图等用于计算其与肝纤维化分期的相关性。应变估计值则转换为数值的色阶变化，，色）到红色（255）。如图 1-2 所示[27, 28]，直方图显示了 ROI 的颜色分布，X 轴图（elastogram）的颜色比例缩放，从颜色编码 0（深蓝色）到 255（暗红色），各颜色的百分比。（a）、（b）、（c）、（d）分别代表肝纤维化 F1、F2、F3、F4ikawa 等与 Tatsumi 等分别于 2008、2011 年报道了在慢性丙型肝炎纤维化患者应变值与肝炎硬度呈反比。另一方面，平均应变值的标准偏差、低应变与其区比、复杂度均与肝脏硬度呈正相关[28, 29]。2013 年，在另一以 245 例慢性乙型、或肝硬化患者为研究对象的报道中，Yada 等基于应变弹性成像技术，发现高端 F3 期与肝硬化 F4 期存在显著性差异，而其余相邻分期并不存在显著性差异[
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R512.62

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