基于水分子弥散MRI研究进展

骆训容，荣 康，李祥林

(滨州医学院医学影像学院，山东 烟台 264003)

MR弥散成像技术通过定量测定组织内水分子的弥散信息来反映组织的微观结构，可用于观察异常弥散灌注等疾病早期生理病理变化；进一步对弥散图像进行计算和处理，可获得纤维走向结构图，显示精细的组织结构[1]。MR弥散成像技术已成为常用科研和临床诊断方法。本文对基于水分子弥散的MRI及其临床应用进展进行综述。

1 弥散灌注成像

目前常用MR弥散灌注成像技术为体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion， IVIM)。IVIM是在弥散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)基础上采用多b值双指数模型，可同时获得组织弥散及微循环灌注信息[2]。

1.1 DWI 细胞外及细胞间水分子运动和灌注是活体组织DWI信号衰减的主要原因[3]。目前DWI研究集中在参数优化方面，如高b值DWI、小视野DWI(reduced field of view DWI， rFOV-DWI)及全身DWI(whole body DWI， WB-DWI)等，以期提高图像分辨率。VERMA等[4]发现高b值DWI可提高前列腺癌检出率。ZHANG等[5]采用WB-DWI评价硼替佐米治疗多发性骨髓瘤(multiple myeloma， MM)的效果，发现WB-DWI可较准确地评估弥漫性浸润型MM患者对诱导治疗的反应程度。受人体内磁场分布不均造成的偏共振伪影及各组织磁化率不同产生的磁敏感效应影响，目前DWI图像分辨率仍较低。

1.2 IVIM IVIM可分离和提取水分子的真性弥散运动及微循环灌注形成的假性弥散运动，更准确地反映组织的生理和病理状态[6]，早期主要用于神经系统研究。近年来，随着呼吸门控技术的发展，有学者[7]将IVIM用于检查肝脏疾病，如肝纤维化分期、肝硬化分级及鉴别肝脏局部病灶良恶性等，发现其敏感性和特异性均较高。谢瑜等[6]及CHEN等[8]分别通过确定最佳b值，分离灌注和弥散效应以区分乳腺良恶性肿瘤，发现b值为300 s/mm2时可准确评估乳腺组织的弥散和灌注参数，认为IVIM有望成为鉴别乳腺良恶性肿瘤的重要技术。但IVIM-DWI参数的可重复性易受多种因素影响，相同成像条件下不同参数的可重复性也不尽相同，且对于最佳b值数目及大小的选择尚无定论[7]。另外，相对于1.5T MR系统，3.0T MR设备更易产生磁敏感伪影，增加图像的不均匀性[8]。

2 微观结构成像

显示组织微观结构的MR技术主要有弥散峰度成像(diffusion kurtosis imaging， DKI)和神经突起方向离散度和密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging， NODDI)。DKI可通过检测组织的真实弥散状况来反映组织微观结构，NODDI可直接检测神经元的轴突和树突分布情况。

2.1 DKI DKI在DWI基础上施加更多弥散敏感梯度方向，b值更大，更适于检测组织微观结构变化，主要以平均峰度(mean kurtosis， MK)表示总体水分子弥散偏离高斯分布程度[9]，可用于探查脑微观结构改变、认知损害等及其量化指标与肺、肝、肾纤维化等分期的关系。ZHANG等[10]观察一氧化碳中毒后脑微观结构损害程度、精神状态与DKI参数的相关性，发现DKI参数能为量化认知损害提供重要补充信息。LI等[11]比较DKI和18F-FDG PET检测单侧输尿管梗阻(unilateral ureteral obstruction， UUO)所致大鼠肾纤维化模型的α平滑肌肌动蛋白表达，结果表明采用DKI进行无创评估更具优势。目前DKI图像的空间分辨力可达1～3 mm，而神经纤维直径约为0.1～100 μm，故其测量精确度有限；神经系统DKI最大b值范围设定在2 000～3 000 s/mm2时，可兼顾测量精确度和成像准确性，对其他系统b值合适范围尚待研究。

2.2 NODDI NODDI主要运用三室模型模拟组织的三种微环境结构，包括神经突内、外水分子受限弥散运动及脑脊液中水分子自由弥散运动[12-13]，需高b值，其噪声较大，信噪比(signal to noise ratio， SNR)较低，可用于定量评估体内树突和轴突微观结构，监测正常大脑发育状况，评价多种神经系统疾病。BARNETT等[14]采用NODDI定量测量大鼠大脑微结构，发现不同性别大鼠DISC1基因外显子2的定向破坏与神经突起密度及脑白质完整性相关。PARKER等[15]用NODDI定量测量阿尔兹海默病(Alzheimer disease， AD)患者脑灰质微结构改变，并采用其参数——神经突密度指数(neurite density index， NDI)和方向离散度(orientation dispersion index， ODI)的平均值来量化这种改变，结果表明AD患者皮质中的NDI和ODI存在明显差异，提示NODDI可成为实现无创病理水平检查的新技术。

3 弥散张量成像

弥散张量成像(diffusion tensor imaging， DTI)可根据水分子弥散的各向异性分数(fractional anisotropy， FA)检测脑白质纤维束走行，但不能显示交叉的神经纤维及复杂的纤维结构。弥散光谱成像(diffusion spectrum imaging， DSI)和高角度分辨率弥散成像(high angular resolution diffusion imaging， HARDI)可较清晰地显示复杂纤维束及纤维交叉。

3.1 DTI DTI在DWI基础上应用多个梯度场方向扫描，目前所用为6～55个方向[16]，可显示活体中神经纤维束的走行、排列及髓鞘完整性等信息，广泛用于中枢神经系统疾病的组织形态学和病理学研究。QIU等[17]观察DTI在监测胎儿期、婴儿期脑白质发育及早产儿神经认知发育的作用，认为DTI是研究早期大脑发育有价值的方法。KASSUBEK等[18]采用DTI分析证实肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis， ALS)的TDP-43病理模式，可检测出ALS不同病理阶段损害的肌纤维束。目前DTI质量主要受以下两方面因素的影响：磁场不均匀易使图像在一些磁敏感性变化较大区域发生扭曲、变形而失真；涡流可造成不同方向弥散张量图像之间不匹配，导致判断纤维束方向不准确。

3.2 DSI DSI在DTI基础上采用更大b值(2000～10000 s/mm2)，是不依赖于模型的q空间成像技术，利用概率密度函数描述弥散运动完整的空间分布，以优异的角分辨率精确辨别局部复杂交错的纤维走行[13，19]，可对神经微结构解剖领域的某些猜想加以验证，并阐明大脑各部分之间的连接机制。WEIP等[20]观察8例受试者的DSI图像，并以来自人类连接组项目的数据阐明了边缘环路的功能成像特点。SUN等[21]应用DSI和广义Q采样重建基于模板对特定对象进行分析，观察丘脑-前额叶皮层神经通路的连接机制及分割模式，显示其在人脑中的轨迹和空间关系，并确定了前额叶皮质的连接区域。DSI可识别并定向重建复杂的脑白质纤维束及纤维交叉。YOUNG等[22]比较颅内肿块的压缩弥散光谱成像(compression diffusion spectrum imaging， CS-DSI)及DTI，发现CS-DSI较DTI更适用于评估颅内肿块所致运动和语言脑白质纤维束受损，对于术前规划更有价值。DSI序列梯度方向常超过200个，最大b值要求在8 000 s/mm2以上，扫描时间长达1 h[23]，使其临床应用受限。

3.3 HARDI HARDI在DTI基础上利用球面采样模型采集更多梯度方向、更大b值的弥散加权信号[13，24]。YANG等[25]采用高场MRI和概率HARDI追踪图系统评估小儿癫痫术中脑白质纤维束移位，发现其灵敏度及精确度均较高。MOHAMMADIAN等[26]以HARDI技术观察102例轻度创伤性脑损伤患者，发现利用该技术可显示创伤性脑损伤后脑白质异常，其参数FA可用于判断患者预后与年龄及损伤后扫描时间的相关性。HARDI数据获取难度较大，扫描时间较长，运算量亦较大，目前尚未广泛应用于临床。HAINLINE等[27]将深度神经网络算法用于HARDI数据运算，可减少运算量，缩短处理时间。

4 小结与展望

DWI是MR弥散成像的基础方法，通过优化DWI序列参数，应用rFOV-DWI、WB-DWI等技术，可显著提高DWI的图像分辨率；应用NODDI可提高定量评估组织微观结构改变的水平。在DWI基础上，通过增加b值数目和优化数学模型提出的IVIM、三指数模型及拉伸指数模型等，能更真实地反映人体弥散状况；通过增加梯度方向在DTI基础上实现了进一步优化，DKI、DSI、HARDI和q空间球面成像等技术可更精细显示人体内神经纤维的复杂结构。以上技术的最大区别在于采样的数学模型，见图1。

图1 基于水分子弥散MR技术路径图

弥散图像的SNR较低，变形严重，需要更先进的成像序列或重建方法。目前主要针对不同疾病探究合适的b值大小和数量以及梯度方向，以优化水分子弥散MRI；未来将与神经科学相结合，运用DTI等序列重建不同维度、不同规模的结构脑网络并对其进行分析，以更深入地阐述疾病机制；与人工智能结合，提取各种弥散图像的纹理特征并进行分析，可更好地诊断疾病。随着相关硬件技术和图像处理技术的不断进步，将会出现更具有广泛实用性和应用价值的研究成果，为临床诊治决策提供重要依据。