中国中西医结合影像学杂志   2026, Vol. 24 Issue (1): 90-94, 108
引用本文
廖雯欣, 张保朋, 周聪, 高攀, 王道清. 腰椎CT值、体质成分及OSTA评分对骨质疏松症的预测价值[J]. 中国中西医结合影像学杂志, 2026, 24(1): 90-94, 108. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2026.01.018
LIAO Wenxin, ZHANG Baopeng, ZHOU Cong, GAO Pan, WANG Daoqing. Value of vertebral body CT value, paraspinal body composition and OSTA score in predicting osteoporosis[J]. Chinese Imaging Journal of Integrated Traditional and Western Medicine, 2026, 24(1): 90-94, 108. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2026.01.018
腰椎CT值、体质成分及OSTA评分对骨质疏松症的预测价值[PDF全文]
廖雯欣1,2 , 张保朋1 , 周聪1,2 , 高攀1 , 王道清1
1. 河南中医药大学第一附属医院放射科, 河南 郑州 450000;
2. 河南中医药大学第一临床医学院, 河南 郑州 450046
收稿日期: 2024-11-28
通信作者: 王道清，Email：wangdaoqing1215@126.com.
摘要：目的: 探讨腰椎椎体CT值、椎旁体质成分及亚洲人骨质疏松自我筛查工具（OSTA）评分与骨密度（BMD）之间的相关性，评估各指标在骨质疏松症机会性筛查中的可行性。方法: 回顾性收集同时行腹部CT及双能X线吸收测定法（DXA）检查的168例患者，根据DXA结果将其分为骨质疏松症组74例和非骨质疏松症组94例。测量L1~L4各椎体中部横断面CT值，勾画L3椎体中段层面肌肉脂肪面积，测量骨骼肌面积（SMA）、皮下脂肪面积（SAT）、内脏脂肪面积（VAT）和肌间脂肪面积（IMAT），计算骨骼肌指数（SMI）、皮下脂肪指数（SFI）、内脏脂肪指数（VFI）、肌间脂肪指数（IMFI），以及OSTA评分。结果: 2组年龄、性别、BMI、各椎体CT值、SMA、IMAT、SMI、IMFI、OSTA评分及肌少症发生率比较，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。各椎体间CT值有高度相关性，L2椎体CT值与L1~L4椎体平均CT值相关性最强（r=0.984，P＜0.001）。L1~L4椎体平均CT值与L2椎体BMD相关性最强（r=0.724，P＜0.001），L3椎体CT值与L1~L4椎体T值显著相关（r=0.702，P＜0.001）。SMI与各椎体BMD、L1~L4椎体T值均呈正相关（均r＞0.36，均P＜0.001）；OSTA评分与各椎体BMD均呈正相关（均r＞0.408，均P＜0.001）。各椎体CT值诊断骨质疏松症的AUC为0.849~0.870。L1~L4椎体平均CT值、SMI及OSTA评分诊断骨质疏松症的最佳截断值分别为95 HU、38.626 cm2/m2和2.1分，敏感度分别为0.784、0.797、0.865，特异度分别为0.840、0.787、0.500，AUC分别为0.870、0.791、0.745。结论: DXA测量的各椎体BMD、L1~L4椎体T值与各椎体CT值、SMI、OSTA评分均呈正相关，这些指标可实现对高风险骨质疏松症的早期筛查，进而制订有针对性的干预措施。
关键词：骨质疏松    椎旁组织    亚洲人骨质疏松自我筛查工具    骨骼肌指数    体层摄影术，X线计算机    
Value of vertebral body CT value, paraspinal body composition and OSTA score in predicting osteoporosis
LIAO Wenxin1,2 , ZHANG Baopeng1 , ZHOU Cong1,2 , GAO Pan1 , WANG Daoqing1
1. Department of Radiology, First Affiliated Hospital of Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China;
2. First Clinical College, Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China
Abstract: Objective: To investigate the correlations between lumbar vertebral CT values, paraspinal body composition, the osteoporosis self-assessment tool for Asians (OSTA) score, and bone mineral density (BMD), and to evaluate the feasibility of the indicators in opportunistic screening for osteoporosis. Methods: A retrospective analysis was conducted on 168 patients who underwent both abdominal CT and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). Based on DXA results, 168 patients were divided into an osteoporosis group (74 cases) and a non-osteoporosis group (94 cases). The CT values of L1—L4 vertebrae were measured. The muscle and fat areas at the L3 vertebral level were outlined, and the skeletal muscle area (SMA), subcutaneous adipose tissue area (SAT), visceral adipose tissue area (VAT) and intermuscular adipose tissue area (IMAT) were measured. And the skeletal muscle index (SMI), subcutaneous fat index (SFI), visceral fat index (VFI), intermuscular fat index (IMFI) and OSTA score were calculated. Results: Significant differences were observed between the two groups in age, gender, BMI, vertebral CT values, SMA, IMAT, SMI, IMFI, OSTA score, and prevalence of sarcopenia (all P < 0.05). CT values among the vertebrae showed strong correlations, with the CT value of L2 vertebra exhibiting the highest correlation with the average L1—L4 CT value (r=0.984, P < 0.001). The average L1—L4 CT value had the most strong correlation with the BMD of L2 vertebra (r=0.724, P < 0.001), while the CT value of L3 vertebra was significantly associated with DXA-measured average L1—L4 T-score (r=0.702, P < 0.001). SMI showed positive correlations with BMD of all vertebrae and average L1—L4 T-score (all r > 0.36, all P < 0.001), and OSTA scores were positively correlated with BMD of all vertebrae (all r > 0.408, all P < 0.001). The AUCs of CT values of all vertebrae for diagnosing osteoporosis ranged from 0.849 to 0.870. The best predictors were the average L1—L4 CT value, SMI and OSTA score, with the optimal cutoff values of 95 HU, 38.626 cm2/m2 and 2.1 points, with the sensitivities of 0.784, 0.797 and 0.865, the specificities of 0.840, 0.787 and 0.500, and the AUCs of 0.870, 0.791 and 0.745, respectively. Conclusions: DXA-measured BMD and T-scores have the positive correlation with vertebral CT values, SMI, and OSTA scores. These indicators can facilitate early osteoporosis screening, enabling targeted interventions.
Key words: Osteoporosis    Paraspinal tissue    Osteoporosis self-assessment screening tool for Asians    Skeletal muscle index    Tomography, X-ray computed    

骨质疏松症是一种以骨密度（bone mineral density，BMD）显著降低、骨组织微结构损坏，导致骨脆性增加，易发生骨折为特征的全身性骨病[1]。近年来，该病发生风险持续增加，已成为公共卫生问题。双能X线骨密度仪（dual-energy X-ray absorptiometry，DXA）是诊断骨质疏松症的金标准，但在部分地区及基层医院的普及性较差，且目前人们对骨质疏松症的防治意识较低，导致其检出率低下，部分患者未能得到及时治疗，最终发生骨折[2-3]。临床不建议单独采用DXA进行骨质疏松症筛查[4-5]，而定量超声、定量CT等检查联合应用会增加经济负担。

亚洲人骨质疏松自我筛查工具（osteoporosis self-

assessment screening tool for Asians，OSTA）是针对骨质疏松症的一种自我评估方式，具有较高的预测价值[6]。研究表明，椎体CT值可反映椎体松质骨的骨量状态，且骨骼、肌肉及脂肪之间相互影响、关系密切[7]。近年来随着肌肉、脂肪与骨质疏松关系研究的增多，有学者认为骨质疏松症患者通过运动增强肌肉质量可防治骨质疏松[8]。本研究旨在探讨椎体CT值、椎旁体质成分、OSTA评分与BMD、T值之间的相关性，以及各指标对骨质疏松发生风险的评估价值。

1 资料与方法 1.1 一般资料

回顾性收集2020年1月至2024年6月在河南中医药大学第一附属医院行全腹部CT和DXA检查的患者。排除标准：①腹部CT与DXA检查时间间隔＞1个月；②罹患影响骨代谢的其他疾病；③有腰椎骨折病史或椎体严重退行性变、脊椎肿瘤及畸形等；④图像质量欠佳。最终纳入168例，男24例，女144例；年龄30~87岁，平均（57.94±11.77）岁。本研究经医院伦理委员会批准（批号：2025HL-010），并豁免患者知情同意。

1.2 仪器与方法

168例均行全腹部CT平扫，患者取仰卧位、头先进、双手上举过头顶，于吸气末屏气扫描。CT设备及扫描参数见表 1。BMD检测使用Siemens DXA，采用双能峰值范围，高能X射线70~80 keV，低能X射线40~50 keV，BMD分辨率为0.1%。测量各椎体的BMD及L1~L4椎体T值，按T值将患者为骨质疏松症组（T值≤ -2.5）74例和非骨质疏松症组（T值＞-2.5）94例。

表 1 CT设备及扫描参数

在PACS上测量CT值，于L1~L4椎体中段层面椎体松质骨区域设置ROI，尽可能覆盖松质骨区域，L1~L4椎体CT值由2位具有5年以上诊断经验的影像医师分别测量3次，取平均CT值。所有图像以DICOM格式导入SliceOmatic软件，采用阈值设定法测量L3椎体中部层面的骨骼肌面积（skeletal muscle area，SMA）、皮下脂肪面积（subcutaneous adipose tissue area，SAT）、内脏脂肪面积（visceral adipose tissue area，VAT）、肌间脂肪面积（intermuscular adipose tissue area，IMAT），并计算骨骼肌指数（skeletal muscle mass index，SMI）、皮下脂肪指数（solid fat index，SFI）、内脏脂肪指数（visceral fat index，VFI）和肌间脂肪指数（intermuscular fat index，IMFI）（图 1，2）。计算OSTA评分，公式为：OSTA评分=（体质量-年龄）×0.2。根据L3椎体层面的SMI诊断肌少症：男性SMI＜55 cm2/m2，女性SMI＜39 cm2/m2为肌少症[9]。

注：骨骼肌为黄色区域，肌间脂肪为蓝色区域，皮下脂肪为红色区域，内脏脂肪为绿色区域 图 1 骨骼肌面积、肌间脂肪面积、皮下脂肪面积及内脏脂肪面积测量示意图

图 2 L3椎体中段CT值测量示意图

1.3 统计学分析

采用SPSS 26.0软件进行统计分析。计量资料行正态性检验和方差齐性检验，符合正态分布时以x±s表示，组间比较行独立样本t检验；不符合正态分布时以M（P25，P75）表示，组间比较行Wilcoxon秩和检验。计数资料以例（%）表示，组间比较行$ \chi ^2$检验或Fisher检验。采用Spearman相关分析评估各椎体CT值、椎旁体质成分、OSTA评分与BMD、T值的相关性。采用ROC曲线评估各指标对骨质疏松的预测价值。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 2组基线特征比较

2组年龄、性别、BMI、各椎体CT值、SMA、IMAT、SMI、IMFI、肌少症、OSTA评分差异均有统计学意义（均P＜0.05）（表 2）。

表 2 2组基线特征比较

2.2 各椎体CT值、SMI及OSTA评分与BMD、T值相关性

L1~L4各椎体CT值间呈较强正相关性，其中L2椎体CT值与L1~L4椎体平均CT值相关性最强（r=0.984，P＜0.001），而L1椎体CT值与L3椎体CT值相关性最弱（r=0.868，P＜0.001）。

各椎体CT值与BMD、L1~L4椎体T值均呈现较强正相关性，L1~L4椎体平均CT值与L2椎体BMD相关性最强（r=0.724，P＜0.001），而L4椎体CT值与L4椎体BMD相关性最弱（r=0.559，P＜0.001）；L1~L4椎体T值与L3椎体CT值相关性最强（r=0.702，P＜0.001）（表 3）。

表 3 各椎体CT值、SMI及OSTA评分与BMD、T值的相关系数（r值）

在椎体体质成分SMI、VAI、IMAI及SFI中，SMI与椎体BMD呈较好相关性，其中与L1~L4椎体T值相关性最强（r=0.473，P＜0.005）；其他体质成分均与BMD无明显相关性。OSTA评分与各椎体BMD均呈正相关（r=0.408~0.490），与L2椎体BMD相关性最强（r=0.490，P＜0.001）。

2.3 体质成分、OSTA评分及椎体CT值对骨质疏松的诊断效能（表 4，图 3）
表 4 各指标对骨质疏松症的诊断效能

图 3 各椎体CT值、骨骼肌指数（SMI）及亚洲人骨质疏松自我筛查工具（OSTA）评分预测骨质疏松症的ROC曲线

L1~L4椎体平均CT值诊断骨质疏松症的最佳截断值为95 HU，其AUC、敏感度、特异度分别为0.870、0.784、0.840。SMI诊断骨质疏松症的最佳截断值为38.626 cm2/m2，其AUC、敏感度、特异度分别为0.791、0.797、0.787。OSTA评分诊断骨质疏松症的最佳截断值为2.1分，其AUC、敏感度、特异度分别为0.745、0.865、0.500。

3 讨论

骨质疏松症早期无明显症状，大部分患者的BMD在无任何警示信号情况下已显著降低，直到发生骨折等严重后果时才被确诊[10]，具有隐匿性，因此，早期识别和预防尤为重要。本研究探讨了3种不同筛查手段骨质疏松症的诊断效能。

CT值作为常用的定量指标，现阶段有望成为新判别骨质状态的新方法[11]。尽管目前CT值诊断骨质疏松症的临界值尚未统一，但有研究表明椎体CT值与BMD显著相关[12]。本研究以单个椎体为研究对象发现，各椎体与BMD间存在高度的线性关系。同时，为进一步实现椎体CT值在临床工作中的实际应用，诸多学者基于DXA标准获取诊断骨质疏松症的CT阈值，并评估了其诊断效能。Alacreu等[13]纳入326例行DXA和CT检查患者，通过测量L1椎体的CT值发现，阈值为116 HU时诊断效能的敏感度和特异度均为60%，CT值为160 HU时其敏感度为91.4%，CT值为73 HU时特异度为90.1%。此外，选择的目标椎体不同，其诊断阈值也不相同。Wang等[14]探讨457例T10~L3椎体CT值，结果显示，最佳阈值为102.4 HU，其鉴别诊断骨质疏松症、骨质减少和正常骨密度的效能最高。本研究显示，L1~L4椎体诊断骨质疏松症的临界值各不相同，AUC为0.849~0.870，其中L1~L4椎体平均CT值效能最佳。与上述研究结果相似，进一步证实通过椎体CT值预测骨质疏松症的有效性。

此外，骨质疏松症的发生与椎旁尤其是腰椎旁肌肉萎缩及功能退化具有相关性，骨量丢失，肌肉质量、力量及功能降低，以及肌间脂肪增多，均会增加骨质疏松症及骨折的发生风险[15]。Asomaning等[16]研究表明，BMI与BMD呈负相关，BMI每增加1个单位，骨量丢失的机率降低12%。在不同人群中低BMI者患骨质疏松症和肌少症风险较高[17-18]，但BMI无法准确区分肌肉和脂肪的比例。同样BMI在不同个体中可能代表完全不同的身体状况。因此，本研究采用阈值分割，精准区分肌肉、脂肪组织，可更准确地评估肌肉、脂肪的整体参数。本研究显示，SMI与BMD、T值呈正相关，SMI预测骨质疏松症AUC达0.791，效能良好。骨质疏松症组较非骨质疏松症组的SMA显著下降、IMAT明显增加，且其患肌少症的比例明显增加。进一步证实，肌少症可能会增加跌倒、骨质疏松及骨折的风险[19-20]，这是由于腰部椎旁肌肉对平衡脊柱具有重要作用，肌肉质量下降会降低其作为承载者和保护者的能力，进而加速骨质疏松的进展。同时提示在制订抗骨质疏松症治疗方案时，可通过加强肌肉含量来维持骨量。

OSTA评分作为简易的早期骨质疏松症筛查方法，已被证实对该病具有一定的预测价值。聂聪等[21]分析发现，OSTA评分在腰椎退变性疾病患者中对骨质疏松症的预测价值有限。将绝经时长作为联合指标加入该评分可增加诊断的准确性[22]。本研究中OSTA评分预测骨质疏松症的AUC达0.745，与之前报道一致。但与以往研究不同的是，本研究OSTA评分最佳截断值偏高，可能原因为纳入人群为非单一绝经后妇女而导致结果存在偏差。

综上所述，DXA测量的BMD及L1~L4椎体T值与各腰椎椎体CT值、SMI、OSTA评分呈显著正相关。根据提出的不同筛查手段诊断骨质疏松症的最佳截断值，针对高风险人群进行更加精准的BMD检查，可有效提高早期诊断率，降低骨折及术后并发症的风险。

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