腹部CT检查是普通和腹部亚专科放射学实践的主要内容，具有丰富的身体成分数据，其中大部分在常规临床实践中没有使用。肌肉（如肌肉衰减）、腹部脂肪（如内脏与皮下脂肪组织比率[VSR]）和动脉粥样硬化（如腹部主动脉钙）的身体成分测量对一般健康的无症状患者群体和疾病患者群体的死亡风险和不良临床预后（如未来不良心血管事件和脆性骨折）具有特殊的预后价值。

随着技术的发展，基于人工智能（AI）的全自动工具可以用来得出这些基于CT的标志物。以前的研究已经验证了基于CT的全自动工具小组在量化身体成分措施方面的表现，并证实这些工具与临床工具相比更胜一筹，甚至超过了预测心脏代谢风险的弗雷明汉风险评分和体重指数以及预测骨质疏松性脆弱骨折风险的骨折风险评估工具和体重指数。

除了基于人群的预测，基于CT的人工智能身体成分工具测量肌肉衰减、腹部脂肪和腹部主动脉钙化指标的提出，为更个性化的心脏代谢机会性筛查、风险分层和不良临床结果的预测提供了一个重要的机会。然而，文献中缺乏以病人为中心的研究，即与不良临床预后相关的特定身体成分阈值或身体成分的性别差异。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究提出了总队列和特定性别的肌肉、腹部脂肪和腹部主动脉钙的 "最佳 "和高特异性CT阈值，以实现包括死亡、不良心血管事件和脆性骨折等不良临床预后的预测。

本项回顾性研究中将用于量化骨骼肌（L3级）、腹部脂肪（L3级）和腹部主动脉钙的全自动算法应用于2004年至2016年筛查的无症状成年人的平扫腹部CT扫描图像。纵向随访记录了随后的死亡、不良心血管事件（心肌梗死、脑血管事件和心力衰竭）和脆性骨折。进行接收操作特征（ROC）曲线分析，得出身体成分测量的阈值，以达到最佳ROC曲线性能和10年风险的高特异性（90%）。

共评估了9223名无症状的成年人（平均年龄57岁±7[SD]；5152名女性和4071名男性）（中位随访，9年）。肌肉衰减和主动脉钙对预测死亡具有最高的诊断性能，男性的ROC曲线下面积为0.76（95%CI：0.72，0.79），女性的肌肉衰减为0.72（95%CI：0.69，0.76）。男性的性别特异性阈值高于女性（所有结果的肌肉衰减的P < .001）。表现最好的死亡风险指标是男性的肌肉衰减（31 HU；71%的敏感性[232名患者中的164名]；72%的特异性[1543名患者中的1114名]）和女性的主动脉钙化（Agatston评分，167；70%的敏感性[218名患者中的152名]；70%特异性[2034名患者中的1427名]）。肌肉衰减对死亡风险和脆性骨折的90%特异性阈值为23 HU（男性）和13 HU（女性）。对于主动脉钙化和死亡及不良心血管事件的风险，90%特异性Agatston评分阈值为1475（男性）和735（女性）。
图 一位82岁的老人在2009年接受了结肠癌筛查的CT结肠造影，1年后去世，图像显示了其身体成分值。(A) L3水平的轴向CT图像。(B）L3水平的轴向CT图像显示内脏脂肪组织（金色）、皮下脂肪组织（蓝色）和肌肉（红色）的分割。(C) 冠状位最大强度投影CT图像显示主动脉钙化的量化（黄色）。患者身体成分值。L3肌肉衰减=21HU，主动脉钙Agatston评分=6586，L3内脏与皮下脂肪组织比率=1.25

本项研究表明，基于腹部CT自动身体成分测量的特定性别阈值可用于预测死亡、不良心血管事件和脆性骨折的发生风险。

原文出处：

Matthew H Lee,Ryan Zea,John W Garrett,et al.Abdominal CT Body Composition Thresholds Using Automated AI Tools for Predicting 10-year Adverse Outcomes.DOI:10.1148/radiol.220574