骨质疏松症是2型糖尿病的慢性并发症之一，易导致病理性骨折，伤残率高，严重威胁人们健康。目前，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。研究^[1]认为骨髓脂肪含量增加是骨量减少的原因，且通过抑制骨髓脂肪形成可增加骨骼强度。运用MRI ¹H-MRS得到脂峰/水峰的比值是定量测量椎体骨髓脂肪含量最准确方法，但MRI诊断骨质疏松症标准国内外尚未统一，¹H-MRS由于扫描条件高、范围成像小、扫描时间长、后处理技术复杂，特别在骨骼系统不够稳定，大大限制了在骨骼系统的临床运用^[2-3]。本研究收集2015年12月至2016年9月收治的108例2型糖尿病患者腰椎的IDEAL-IQ技术扫描图像，通过测量腰椎骨髓脂肪含量，并与DXA测得骨密度结果对照分析，探讨MRI诊断骨质疏松症的方法及诊断标准，旨在为2型糖尿病性骨质疏松症临床早期干预提供影像学依据。

108例均符合1999年WHO糖尿病诊断及分型标准^[4]。纳入标准：①年龄40~80岁的2型糖尿病患者；②肾功能检查符合血尿素氮/血肌酐比值为0.03~0.15。排除标准：①MRI检查禁忌证；②既往有腰椎或股骨骨折史或手术史；③脏器重大疾病或其他内分泌疾病影响骨质者，如骨转移瘤或甲状旁腺功能亢进等；④长期卧床史，常年服用激素或其他各种影响骨代谢药物者。

108例均行DXA腰椎骨质密度（bone mineral density，BMD）测量，根据最新WHO标准及我国《原发性骨质疏松症诊疗指南（2017）》^[5]，分为3组：BMD低于同性别、同种族正常成人的骨峰值< 1.0个标准差为骨质正常组（A组），共52例；BMD降低1.0~2.5个标准差之间为骨量减少组（B组），共30例；BMD降低≥2.5个标准差为骨质疏松组（C组），共26例。

采用GE Prodigy DXA测量L_1~4椎体BMD，输入年龄、性别、绝经年龄，系统自动生成T值，T值=(测定值－骨峰值)/正常成人BMD标准差。

患者行DXA后3 d内，采用GE Discovery 750 3.0 T MRI仪和颈胸腰联合线圈检查，患者取仰卧位，行腰椎IDEAL-IQ扫描。扫描参数：翻转角3°，TR 6.4 ms，TE Min Full，带宽111.11 kHz，层厚10 mm，FOV 35 cm×35 cm，矩阵256×256，回波链长度3，激励次数2，扫描时间84 s。

将IDEAL-IQ扫描图像传入AW4.6工作站（GE Healthcare），选取Fat Fraction像椎体正中矢状切面，对L_1~4椎体勾画ROI，面积293~329 mm²，避开骨皮质、许莫氏结节、椎体局部病变如血管瘤等，系统自动生成所画区域的脂肪含量比值(fat fraction, FF%)FF%（图 1）。由2名高年资影像诊断医师重复测量3次，取平均值。

图 1

图 1 女，60岁，绝经10年。MRI IDEAL-IQ Fat Fraction像腰椎正中矢状切面，对L1~4椎体勾画ROI

应用SPSS 17.0统计软件。计量资料呈正态分布以x±s表示，多组间比较采用单因素方差分析，2组间比较采用t检验。将BMD值与FF%值行Pearson相关性分析。对IDEAL-IQ技术定量测量FF%诊断骨质疏松症行ROC曲线分析，得出诊断骨质疏松及骨量减少的灵敏度、特异度、最佳临界值、ROC曲线下面积（AUC）、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比、比值比。以P < 0.05为差异有统计学意义。

将BMD值与FF%值行Pearson相关性分析，结果显示两者呈负相关（r=－0.827，P=0.000）。

表 1

表 1 3组IDEAL-IQ技术测得FF%结果（%，x±s）

表 1 3组IDEAL-IQ技术测得FF%结果（%，x±s） 组别 L1椎体 L2椎体 L3椎体 L4椎体 L1~4椎体 A组（n=52） 49.86±11.65 50.03±12.66 53.22±12.29 55.00±11.39 52.031%±11.62 B组（n=30） 64.58±7.02 64.75±5.85 64.87±6.55 64.20±6.20 64.603%±5.80* C组（n=26） 70.96±4.29 71.74±3.12 71.42±4.11 70.53±2.91 71.169%±3.17 #△ 注：FF%，脂肪含量比值。*，与A组比较，P=0.001；#，与A组比较，P=0.000；△，与B组比较，P=0.006。

单因素方差分析，3组FF%两两比较，差异均有统计学意义（均P < 0.05）。

表 2

表 2 IDEAL-IQ所得FF%诊断骨质疏松症、骨量减少的ROC曲线分析

表 2 IDEAL-IQ所得FF%诊断骨质疏松症、骨量减少的ROC曲线分析 变量 FF (%) 敏感度 (%) 特异度 (%) 阳性预测值 (%) 阴性预测值 (%) 阳性 似然比 阴性 似然比 比值比 FF鉴别骨质疏 松与非骨质疏松 当敏感度接近90%时 ≥65.97 92.9 73.5 59.1 96.2 3.51 0.10 36.19 当特异度接近90%时 ≥69.20 78.6 91.2 78.6 91.2 8.93 0.24 38.00 约登指数为0.769 ≥68.77 85.7 91.2 80.0 93.9 9.74 0.16 62.04 FF鉴别骨量减 少与骨质正常 当敏感度接近90%时 ≥59.29 92.6 66.7 78.1 87.5 2.78 0.11 25.05 当特异度接近90%时 ≥67.44 66.7 90.5 90.0 67.9 7.02 0.37 19.08 约登指数为0.635 ≥63.67 77.8 85.7 87.5 75.0 5.44 0.26 21.00

图 2

图 2 IDEAL-IQ所得FF%诊断骨质疏松ROC曲线

图 3

图 3 IDEAL-IQ所得FF%鉴别骨量减少与骨质正常的ROC曲线

分析FF诊断骨质疏松ROC曲线，得出AUC为0.931，截断值为68.77%，敏感度85.7%，特异度91.2%；分析FF鉴别骨量减少与骨质正常的ROC曲线，AUC为0.907，截断值为63.67%，其敏感度77.8%，特异度85.7%。

骨质疏松症是一组全身性骨骼疾病，可分为原发性、继发性和原因不明的特发性骨质疏松症。研究^[5-6]显示，我国50岁以上人群中约6 944万人存在骨质疏松症，骨量减少者约2.1亿人，且2010年因骨质疏松性骨折就诊的患者达233万例次。随着我国逐渐进入老龄化社会及经济生活水平的提高，原发性及继发性骨质疏松症发病率逐年上升，而糖尿病是继发性骨质疏松症的重要危险因素。研究^[1]认为，骨髓脂肪含量增加是骨量减少的病因，通过抑制骨髓脂肪形成能够影响骨骼的强度^[1]。Li等^[7]对绝经后妇女的MRI研究发现，MRS定量测量腰椎骨髓脂肪含量，骨质疏松患者比骨量减少及骨质正常的妇女骨髓脂肪含量更高。本研究显示，IDEAL-IQ所得FF与BMD呈负相关，2型糖尿病患者骨质疏松组腰椎的FF高于骨量减少组，骨量减少组高于骨质正常组，与文献报道一致。

骨髓包括红骨髓和黄骨髓，正常成人红骨髓由40%脂肪、40%水及20%蛋白质构成，而黄骨髓由80%脂肪、15%水及5%蛋白质构成，其含量一直处于动态变化中。人体内2种骨髓所占比例与骨骼的重塑能力有关。文献^[8]报道，骨骼强度不仅与BMD相关，还与骨髓质量有关，而且这些因素均被认为是骨质疏松症的重要影响因素。目前，有关MRI定量测量骨髓脂肪的研究还较少。通常认为采用¹H-MRS得到脂峰/水峰的比值是最准确的方法，然而MRS存在许多缺点，如扫描时间长、成像范围较小、后处理繁琐等，因此无法运用到临床常规工作中^[2]。近年来，越来越多的研究^[9-10]着力于探讨IDEAL-IQ作为脂肪定量技术在临床工作中的运用。Aoki等^[9]研究表明，IDEAL-IQ是一种快速、高重复性定量评估FF的方法，有望成为无创评估FF及潜在骨折风险的实用工具。Ergen等^[10]通过评估IDEAL-IQ测得FF与BMD相关性的研究发现两者呈中度负相关。目前国内尚未出现运用IDEAL-IQ测量FF与BMD相关性对比的研究。本研究针对2型糖尿病患者进行研究，结果显示，IDEAL-IQ测量得到的L_1~4椎体的FF与BMD呈负相关，同时3组之间FF值差异均有统计学意义（P < 0.05），这也说明IDEAL-IQ作为改进后的Dixon序列，在IDEAL基础上对T₂^*进行衰减修正，彻底消除了T₂^*对脂肪定量评估的影响，其准确性、可重复性及稳定性均较IDEAL技术更高。

Yeung等^[11]运用¹H-MRS对绝经后女性椎体骨髓脂肪含量的研究发现，骨质疏松组、骨量减少组及骨质正常组的FF分别是（65.5±10.0）%、（63.5±9.3）%及（56.3±11.2）%。而Griffith等^[12]运用¹H-MRS对3组不同BMD老年男性椎体FF研究结果分别是（58.23±7.8）%、（55.68±10.2）%及（50.45±8.7）%。Li等^[7]运用¹H-MRS对51例绝经后妇女椎体脂肪定量测量结果显示，骨质疏松组及骨量减少组分别是（67.6±6.0）%及（62.9±6.6）%。本研究中，骨质疏松组、骨量减少组及骨质正常组的FF分别是（71.169±3.17）%、（64.603±5.80）%及（52.031±11.62）%，其中骨质正常组与Griffith的研究结果相近，骨量减少组与骨质疏松组高于Griffith的研究结果，这可能与Griffith研究对象均为男性，而本研究对象女性占50%以上有关，研究^[2]显示60岁之后女性FF比男性高出约10%。另外，本研究结果略高于Li的结果^[7]，骨量减少组与Yeung的结果基本相符，骨质疏松组则存在一定差异，这可能与本研究对象为2型糖尿病患者有关，2型糖尿病患者骨骼重建功能减退，更易导致骨量减少，但还需对2型糖尿病患者与非糖尿病患者做进一步对比研究。

此外，胡磊等^[13]首次将IDEAL-IQ技术运用于定量研究糖尿病兔椎体脂肪比含量，结果显示IDEAL-IQ在检测糖尿病FF的变化中有重要意义，为揭示早期糖尿病骨髓病变的发生机制提供了新方法及重要影像学证据。本研究运用IDEAL-IQ技术所得FF诊断骨质疏松症、骨量减少的ROC曲线中，其敏感度、特异度均较高，且该技术扫描时间短、覆盖面积广，即一次扫描可获得多个椎体骨髓脂肪含量的值。

综上所述，MRI IDEAL-IQ技术定量测量糖尿病性骨质疏松症椎体脂肪含量扫描时间短、稳定性及可重复性高、操作及后处理简单、直接在脂肪比像图像中勾画ROI即能自动获得脂肪含量值，因此，该技术有望在临床上2型糖尿病性骨质疏松症的早期诊断及疗效评估中发挥重要作用。