研究[1]表明，腹部脂肪含量，尤其是腹腔內脂肪含量與MS、冠心病、骨密度等關系密切，而皮下脂肪與MS等相關性并不明顯。WC與腹腔內脂肪含量相關，然而WC并非最優的MS定義組分，腹腔內脂肪含量具有更高的敏感性。以往關于腹部脂肪分布的研究多選用L4~L5或臍平面作為腹部脂肪測量的標志，國外相關文獻[2]認為，上腹部的單層圖像較L4~L5層面單層圖像更能代表總腹部脂肪體積（TTFV）和總腹部皮下脂肪體積（TSFV）；另有研究[3]表明，T12~L1和L1~L2層面腹腔內脂肪體積較L4-L5及其他層面測得腹腔內脂肪體積更能預測MS相對危險度，但各個測量層面均與MS相關，皮下脂肪體積在不同層面與MS相關性相當。然而，同歐美國家相比，我國人群的體脂分布具有一定的特殊性，表現為肥胖程度較輕，而體脂分布趨于向腹腔內積聚，更易形成腹型肥胖。目前，關于我國中青年男性腹部脂肪分布特征的研究報道鮮見，因此本文采用CT定量測量不同層面腹部脂肪分布情況，旨在探討其與國外人群不同層面脂肪分布特征是否具有類似結果。

對象與方法

一、研究對象

選取2013年12月至2014年9月于北京積水潭醫院參與我國人群骨科退行性疾病的病因學研究項目募集者62名，均為健康中國男性，年齡26~59歲，且均需進行腰椎CT平掃。以BMI 25kg/m2為界，分為BMI<25kg/m2（非超重/肥胖）組和BMI≥25kg/m2（超重/肥胖）組，各31名。排除患有脂肪萎縮癥、甲狀腺功能亢進、甲狀腺功能減退等全身和代謝性疾病及服用糖皮質激素、降TC等藥物者。

本次研究只是對這些志愿者的腰椎CT圖像數據進行分析，沒有額外接受射線。所有募集者在參與前均已簽署知情同意書，該項目經過北京積水潭醫院倫理委員會審核通過。

二、研究方法

1.人體測量數據：通過問卷方式獲得募集者年齡、籍貫、既往史。在穿著內衣的情況下測量身高、體重、WC、臀圍（HC），并計算BMI及WHR.

2.QCT掃描技術：CT掃描設備采用ToshibaAquilion 64排CT（Toshiba,Tokyo,Japan）。測量前常規校準。掃描技術參數為120kV、250mAs,像素0.78mm2,DFOV 400mm,床高73cm,螺距0.8mm,矩陣512×512.采用美國Mindways公司5樣本固體QCT體模。受檢者仰臥于檢查床，體模墊于腰部下方（放置范圍包括全腹），雙手抱頭，從T12椎體下緣螺旋掃描（層厚1.00mm,層間距0.8mm）至S3水平。

3.QCT脂肪測量：將獲得的容積數據傳至Mindways公司的QCT骨密度測量分析軟件（QCTPRO）工作站。采用該公司QCT骨密度測量分析軟件測量脂肪面積，具體方法在以往研究[4]中有詳細介紹。以臍水平（U）為參考標準，從臍上11cm到臍下8cm、每隔1cm薄層軸位圖像進行測量，分別得到20個層面腹部總脂肪面積（TFA）、腹腔內脂肪面積（VFA）測量值（圖1），并計算腹部皮下脂肪面積（SFA,SFA=TFA-VFA）、TTFV、總腹腔內脂肪體積（TVFV）、TSFV.各層面脂肪面積乘以層間距（0.8mm）后加和為相應的總脂肪體積。所有測量操作均由1名有經驗的放射科醫生負責（圖1）.

三、統計學方法

采用SPSS 13.0軟件進行統計學分析。正態分布的計量資料以珚x±s表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；分別繪制兩組腹部TFA、VFA、SFA分布線圖，并對各個個體測量層面與相應層面VFA進行線性回歸分析。對所有個體各個層面的TFA、VFA、SFA及WC、HC、WHR、BMI與TFV、TVFV、TS-FV及TTFV、TVFV、TSFV間行線性回歸分析。

結果

一、兩組一般情況及腹部不同層面脂肪分布的特點本研究中，納入對象年齡（41.0±9.0）歲，身高（171.1±5.9）cm,體重（74.2±10.1）kg,WC（88.5±7.3）cm,HC（100.4±5.9）cm,WHR（0.89±0.05）,BMI（25.3±3.1）kg/m2,TVFV（2460.8±817.4）cm3,TSFV（2733.6±1010.1）cm3,V/S（0.95±0.31）,TTFV為（5193.3±1611.4）cm3,兩組一般情況比較，見表1.

兩組不同層面TFA、VFA、SFA分布曲線，見圖2.三對曲線顯示，兩組腹部脂肪分布具有特征性，并具有相似性。從臍下8cm至臍上7cm VFA逐漸增大；臍上7cm~11cm VFA曲線在<25kg/m2組稍呈下降趨勢，BMI≥25kg/m2組平緩上升。BMI≥25kg/m2組與<25kg/m2組SFA分別位于臍下4cm和臍下2cm,隨上下層面的增加，SFA逐漸減小。兩組TFA分布特征不明確。