Relationships between computed tomography tissue areas, thicknesses and total body composition

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Abstract
Computed tomography (CT) scanning was evaluated for its potential application to body-composition research. Three cross-sections (upper leg, abdomen, chest including upper arms) were scanned in 41 healthy men (mean age 57·6 years). Subcutaneous fat thicknesses measured at specific sites on the CT scans were correlated with the total area of fat from the same scans. For the chest and leg cross-sections, correlations were highly significant. Subcutaneous fat thicknesses at the abdomen were relatively poorer correlates of total abdomen fat area, because they were unrelated to intra-abdominal fat. Correlation analyses were performed between fat areas of each cross-section and total fat weight (by 40K counting), and the abdomen yielded the highest correlations. Multiple regression was used to predict abdomen fat area from external anthropometry, and abdomen circumference plus one skinfold provided excellent prediction of total abdomen fat area (R2 = 0·79). Subcutaneous or intra-abdominal fat areas separately were not predicted as well by external measurements. When lean body weight was predicted by multiple regression, leg lean area was the best predictor of any anatomical cross-section. Die Computertomographie wurde überprüft auf ihre potentielle Anwendbarkeit auf Untersuchungen der Körperzusammensetzung. Drei Querschnitte (oberes Bein, Abdomen, Brust mit Oberarmen) wurden bei 41 gesunden Männern (mittleres Alter 57,6 Jahre) dargestellt. Subkutane Fettschichtdicken, gemessen an bestimmten Stellen der CT-Bilder wurden mit der Gesamtfläche des Fettes derselben Bilder korreliert. Für die Brust- und Bein-Querschnitte waren die Korrelationen hochsignifikant. Die subkutanen Fettschichtdicken des Abdomen waren relativ schlechtere Korrelate des gesamten Fettanteils des Abdomen, da sie nicht mit dem intraabdominalen Fett korreliert waren. Es wurden Korrelationsanalysen durchgeführt zwischen Fettflächen jedes Querschnitts und gesamtem Fettgewicht (durch Kalium 40-Zählung), wobei das Abdomen die höchsten Korrelationen ergab. Multiple Regressionen wurden benutzt, um die abdominale Fettfläche aus externen anthropometrischen Maßen zu schätzen, wobei der Abdomenumfang plus eine Hautschichtdicke eine hervorragende Schätzung der gesamten abdominalen Fettfläche ermöglichte (R2 = 0·79). Die subkutanen oder die intraabdominalen Fettflächen ließen sich getrennt nicht ebenso gut durch äußere Maße schätzen. Wenn das schlanke Körpergewicht durch multiple Regression geschätzt wurde, war die schlanke Beinfläche die beste Basisgröße aller anatomischer Querschnitte. Le Scanning par tomographie calculée (CT) a été évalué quant à son application potentielle à la recherche sur la composition corporelle. Trois sections transversales (haut de la jambe, abdomen, poitrine incluant le haut du bras) ont été scannées chez 41 hommes bien portants (ăge moyen de 57,6 ans). Les épaisseurs de graisse sous-cutanée mesurées à des sites spécifiques sur les scans CT ont été corrélées avec l'aire totale de la graisse des me˘mes scans. Pour les sections transversales de la poitrine et de la jambe, les corrélations étaient hautement significatives. Les épaisseurs de graisse cutanée de l'abdomen étaient des corrélats relativement médiocres de l'aire totale de graisse de l'abdomen, parce qu'elles n'étaient pas liées à la graisse intra-abdominale. Des analyses de corrélations ont été menées entre les aires de graisse de chaque section et le poids total de graisse (par comptage de potassium-40); l'abdomen donnait les plus hautes corrélations. La régression multiple a été utilisée pour prédire l'aire de graisse abdominale à partir de l'anthropométrie externe; le périmètre de l'abdomen plus un pli cutané a donné une excellente prédiction de l'aire totale de graisse abdominale (R2 = 0,79). Les aires de graisse sous-cutanée ou intra-abdominale séparément n'étaient pas prédites aussi bien par les mensurations externes. Quand le poids maigre du corps était prédit par régression multiple, l'aire maigre de la jambe était le meilleur prédicteur de toute section anatomique.