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目的：伸縮した指数モデルの診断パフォーマンスを、他のDWIモデルおよび一時的なエラストグラフィ（TE）の診断パフォーマンスと比較し、肝臓線維症の病期分類に対する交絡因子の影響を評価する。 方法：この遡及的研究には、DWIとTEの両方を受けた78人の連続した患者が含まれていました。分布拡散係数（DDC）および伸縮型指数モデル、見かけの拡散係数（ADC）、灌流係数（F）、擬似拡散係数（DP）、真の拡散係数（DT）、およびTEが得られた分布分布拡散係数（DDC）およびイントラボキセル不均一性指数（α）。イメージングパラメーターと病理学的線維症、炎症、および脂肪症との関連は、Spearmanの相関と重回帰分析を使用して評価されました。線維症の病期分類のパラメーターの診断精度は、Obuchowski測定を介して評価されました。 結果：DDCは、F0-1とF2-3（P <0.001）とF2-3とF4（P = 0.013）の間で異なる唯一のパラメーターでした。DDCは、線維症（P <0.001）および炎症（P = 0.001）と有意な相関を示しましたが、脂肪症ではなく（P = 0.619）、重退縮分析の線維症のみと独立して関連していました（β= -0.114、P <0.001）。ADC、DP、およびDTは、脂肪症と有意な相関を示しました（PS≤0.038）。DDCは、肝臓線維症（0.717; 95％信頼区間、0.653-0.765）の診断パフォーマンスが最も高いことを示しました。その後、DDCとTE（P> 0.999）に有意差がないTE（0.681、0.623-0.733）が続きました。 結論：伸びた指数モデルからのDDCは、脂肪症からの交絡効果がなく、TEと全体的に同様の診断パフォーマンスを持つ最も正確なDWIパラメーターです。 キーポイント：•伸縮した指数モデルからの分布拡散係数（DDC）は、肝臓線維症のステージングの最も正確なDWIパラメーターです。•DDCと一時的なエラストグラフィは、肝臓線維症を評価するための同様の良好な診断パフォーマンスを持っています。•他のDWIモデルとは異なり、伸びた指数関数的DWIモデルは、脂肪症による交絡効果はありません。
目的：伸縮した指数モデルの診断パフォーマンスを、他のDWIモデルおよび一時的なエラストグラフィ（TE）の診断パフォーマンスと比較し、肝臓線維症の病期分類に対する交絡因子の影響を評価する。 方法：この遡及的研究には、DWIとTEの両方を受けた78人の連続した患者が含まれていました。分布拡散係数（DDC）および伸縮型指数モデル、見かけの拡散係数（ADC）、灌流係数（F）、擬似拡散係数（DP）、真の拡散係数（DT）、およびTEが得られた分布分布拡散係数（DDC）およびイントラボキセル不均一性指数（α）。イメージングパラメーターと病理学的線維症、炎症、および脂肪症との関連は、Spearmanの相関と重回帰分析を使用して評価されました。線維症の病期分類のパラメーターの診断精度は、Obuchowski測定を介して評価されました。 結果：DDCは、F0-1とF2-3（P <0.001）とF2-3とF4（P = 0.013）の間で異なる唯一のパラメーターでした。DDCは、線維症（P <0.001）および炎症（P = 0.001）と有意な相関を示しましたが、脂肪症ではなく（P = 0.619）、重退縮分析の線維症のみと独立して関連していました（β= -0.114、P <0.001）。ADC、DP、およびDTは、脂肪症と有意な相関を示しました（PS≤0.038）。DDCは、肝臓線維症（0.717; 95％信頼区間、0.653-0.765）の診断パフォーマンスが最も高いことを示しました。その後、DDCとTE（P> 0.999）に有意差がないTE（0.681、0.623-0.733）が続きました。 結論：伸びた指数モデルからのDDCは、脂肪症からの交絡効果がなく、TEと全体的に同様の診断パフォーマンスを持つ最も正確なDWIパラメーターです。 キーポイント：•伸縮した指数モデルからの分布拡散係数（DDC）は、肝臓線維症のステージングの最も正確なDWIパラメーターです。•DDCと一時的なエラストグラフィは、肝臓線維症を評価するための同様の良好な診断パフォーマンスを持っています。•他のDWIモデルとは異なり、伸びた指数関数的DWIモデルは、脂肪症による交絡効果はありません。
OBJECTIVES: To compare the diagnostic performance of the stretched exponential model to those of other DWI models and transient elastography (TE) and to evaluate the influence of confounding factors on the staging of liver fibrosis. METHODS: This retrospective study included 78 consecutive patients who underwent both DWI and TE. The distributed diffusion coefficient (DDC) and intravoxel heterogeneity index (α) from the stretched exponential model, apparent diffusion coefficient (ADC), perfusion fraction (f), pseudodiffusion coefficient (Dp), true diffusion coefficient (Dt), and TE were obtained. Associations between imaging parameters and pathological fibrosis, inflammation, and steatosis were evaluated using Spearman's correlation and multiple regression analysis. Diagnostic accuracy of parameters for fibrosis staging was assessed via the Obuchowski measures. RESULTS: DDC was the only parameter to differ between F0-1 and F2-3 (p < 0.001) and between F2-3 and F4 (p = 0.013). DDC showed significant correlation with fibrosis (p < 0.001) and inflammation (p = 0.001), but not with steatosis (p = 0.619), and was independently associated with only fibrosis in multiple regression analysis (β = - 0.114, p < 0.001). ADC, Dp, and Dt showed a significant correlation with steatosis (ps ≤ 0.038). DDC showed the highest diagnostic performance for liver fibrosis (0.717; 95% confidence interval, 0.653-0.765) followed by TE (0.681, 0.623-0.733) without a significant difference between DDC and TE (p > 0.999). CONCLUSIONS: DDC from the stretched exponential model is the most accurate DWI parameter with no confounding effect from steatosis and with overall similar diagnostic performance to TE. KEY POINTS: • The distributed diffusion coefficient (DDC) from the stretched exponential model is the most accurate DWI parameter for staging liver fibrosis. • DDC and transient elastography have similar good diagnostic performance for evaluating liver fibrosis. • The stretched exponential DWI model has no confounding effect by steatosis, unlike other DWI models.
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