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目的：ガドリニウムエトキシベンジルジエチレンテリアアミンペンタ酢酸（GD-EOB-dTPA）強化磁気共鳴画像法（MRI）のルックロッカーの精度を評価します。 方法：T1マッピング用のT1強調およびLook-Lockerシーケンスを含む3.0-TESLA MRI検査を受けたCHBまたはCHCの109人の患者を前向きに含めました。肝細胞分画（HEF）および緩和時間削減率（RE）は、肝線維症の病期分類について測定されました。レシーバー動作特性曲線（AUC）の下の領域を使用したレシーバー動作特性分析を使用して、HEFとREの肝臓線維症の予測における診断パフォーマンスを比較しました。 結果：合計73人の患者には、病理学的結果とMRI情報の両方がありました。各線維症段階の患者の数は、Metavirスコアリングシステムに従って半定量的に評価されました：F0、n = 23（31.5％）。f1、n = 19（26.0％）;F2、n = 13（17.8％）;F3、n = 6（8.2％）、およびf4、n = 12（16.4％）。EOB強化イメージングによるHEFは、線維症段階と有意に相関していた（r = -0.808、p <0.05）。HEFを使用した（≥F1）、有意な（≥F2）または進行（≥F3）線維症、および肝硬変（F4）の診断のAUC値は0.837（0.733-0.913）、0.890（0.795-0.951）、0.957（0.881-0.990）、および0.957（0.882-0.991）。HEF測定は、肝臓線維症の病期分類の確立においてREの使用よりも正確であり、HEFの計算が優れた非侵襲的肝線維症の病期分類法であることを示唆しています。 結論：T1マッピングベースのHEFメソッドは、肝臓線維症の病期分類のための効率的な診断ツールです。
目的：ガドリニウムエトキシベンジルジエチレンテリアアミンペンタ酢酸（GD-EOB-dTPA）強化磁気共鳴画像法（MRI）のルックロッカーの精度を評価します。 方法：T1マッピング用のT1強調およびLook-Lockerシーケンスを含む3.0-TESLA MRI検査を受けたCHBまたはCHCの109人の患者を前向きに含めました。肝細胞分画（HEF）および緩和時間削減率（RE）は、肝線維症の病期分類について測定されました。レシーバー動作特性曲線（AUC）の下の領域を使用したレシーバー動作特性分析を使用して、HEFとREの肝臓線維症の予測における診断パフォーマンスを比較しました。 結果：合計73人の患者には、病理学的結果とMRI情報の両方がありました。各線維症段階の患者の数は、Metavirスコアリングシステムに従って半定量的に評価されました：F0、n = 23（31.5％）。f1、n = 19（26.0％）;F2、n = 13（17.8％）;F3、n = 6（8.2％）、およびf4、n = 12（16.4％）。EOB強化イメージングによるHEFは、線維症段階と有意に相関していた（r = -0.808、p <0.05）。HEFを使用した（≥F1）、有意な（≥F2）または進行（≥F3）線維症、および肝硬変（F4）の診断のAUC値は0.837（0.733-0.913）、0.890（0.795-0.951）、0.957（0.881-0.990）、および0.957（0.882-0.991）。HEF測定は、肝臓線維症の病期分類の確立においてREの使用よりも正確であり、HEFの計算が優れた非侵襲的肝線維症の病期分類法であることを示唆しています。 結論：T1マッピングベースのHEFメソッドは、肝臓線維症の病期分類のための効率的な診断ツールです。
AIM: To assess the accuracy of Look-Locker on gadolinium ethoxybenzyl diethylenetriamine pentaacetic acid (Gd-EOB-DTPA)-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) for staging liver fibrosis in chronic hepatitis B/C (CHB/C). METHODS: We prospectively included 109 patients with CHB or CHC who underwent a 3.0-Tesla MRI examination, including T1-weighted and Look-Locker sequences for T1 mapping. Hepatocyte fractions (HeF) and relaxation time reduction rate (RE) were measured for staging liver fibrosis. A receiver operating characteristic analysis using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to compare the diagnostic performance in predicting liver fibrosis between HeF and RE. RESULTS: A total of 73 patients had both pathological results and MRI information. The number of patients in each fibrosis stage was evaluated semiquantitatively according to the METAVIR scoring system: F0, n = 23 (31.5%); F1, n = 19 (26.0%); F2, n = 13 (17.8%); F3, n = 6 (8.2%), and F4, n = 12 (16.4%). HeF by EOB enhancement imaging was significantly correlated with fibrosis stage (r = -0.808, P < 0.05). AUC values for diagnosis of any (≥ F1), significant (≥ F2) or advanced (≥ F3) fibrosis, and cirrhosis (F4) using HeF were 0.837 (0.733-0.913), 0.890 (0.795-0.951), 0.957 (0.881-0.990), and 0.957 (0.882-0.991), respectively. HeF measurement was more accurate than use of RE in establishing liver fibrosis staging, suggesting that calculation of HeF is a superior noninvasive liver fibrosis staging method. CONCLUSION: A T1 mapping-based HeF method is an efficient diagnostic tool for the staging of liver fibrosis.
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