磁共振體素內不相干運動和擴散峰度成像在肝纖維化診斷中的價值

苗瑩瑩 于紹楠 李學鋒 萬泰虎 劉桂鋒

(吉林大學中日聯誼醫院放射線科，吉林 長春 130000)

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磁共振體素內不相干運動和擴散峰度成像在肝纖維化診斷中的價值

苗瑩瑩 于紹楠 李學鋒 萬泰虎 劉桂鋒

(吉林大學中日聯誼醫院放射線科，吉林 長春 130000)

目的 初步評價體素內不相干運動(IVIM)和擴散峰度成像(DKI)的參數在肝纖維化病變分期中的臨床應用價值。方法 收集經病理證實為不同分期的肝纖維化患者35例，男22例，女13例，年齡42～73歲，中位年齡59歲；選取15例健康志愿者，男10例，女5例，年齡30～60歲，中位年齡45歲。應用PHILIPS 3.0T掃描儀，采用頭先進仰臥位呼吸門控觸發，IVIM模型b值設定為0、25、50、75、100、150、200、300、400、600和800 s/mm2，DKI模型b值設定為0、500、1 000、1 500及2 000 s/mm2。分別計算相關參數，通過方差分析及q檢驗比較各參數在不同級別肝纖維化患者及正常志愿者間的差異，比較IVIM及DKI在肝纖維化診斷中的價值。結果 IVIM-D值在各級肝纖維化中存在顯著差異(P<0.05)，IVIM-f在各級肝纖維化中存在顯著差異(P<0.01)，IVIM-D*在各級肝纖維化中無統計學差異(P=0.128)。DKI-MD值在各級肝纖維化中無統計學差異(P=0.062)，但隨著肝硬化的進展，MD有逐漸下降的趨勢，DKI-MK值在各級肝纖維化中存在統計學差異(P<0.05)。結論 IVIM及DKI可以作為無創性的磁共振新技術，較早且準確地反映肝纖維化過程中病理生理改變及組織微觀結構的變化。

體素內不相干運動；擴散峰度成像；肝纖維化

目前，評價肝纖維化程度的金標準是肝穿刺活檢，但該方法有創、存在取材的偏差，且不易反復進行，患者多不易接受，所以發展無創性、操作簡單、重復性好且準確的方法顯得尤為重要。磁共振擴散加權成像(DWI)能無創性地反映病理生理改變引起的組織細胞水平的微觀變化，多應用于腫瘤檢測、區分腫瘤及非腫瘤組織、鑒別病變良惡性、判斷病理分級、預測治療療效及評估患者預后等〔1～3〕，還能測量表觀彌散系數(ADC)，從而對組織內水分子的彌散進行客觀準確的量化〔3〕。然而，事實上活體組織中既有水分子的擴散，又有微循環毛細血管的灌注，傳統DWI未對此進行區分。DWI和雙指數模型的體素內不相干運動(IVIM)理論均假定水分子的擴散呈高斯分布，隨著b值升高，信號強度呈指數形式衰減。然而，隨著技術進展，在超高b(>1 000 s/mm2)時，擬合曲線發生偏移，提示真正的水分子彌散呈非高斯分布〔2〕，單指數模型此時并不適用，需要更復雜的模型分析，由此發展來的擴散峰度成像(DKI)理論成為非常有前景的理論方法。目前應用IVIM評價肝纖維化程度已有初步研究，但聯合DKI的研究很少。

1 材料與方法

1.1 對象 2014年7月至2015年11月共收集35例經病理證實的肝纖維化患者，男22例，女13例，年齡42～73歲，中位年齡59歲；15例健康志愿者，男10例，女5例，年30～60歲，中位年齡45歲。35例患者均在行磁共振檢查(MRI)之后1 w內行穿刺活檢，活檢部位位于肝右葉。

1.2 MRI成像

1.2.1 儀器設備及掃描準備 采用PHILIPS 3.0T核磁掃描，采用頭先進、呼吸門控及16通道體部專用相控陣線圈。掃描時取仰臥位，囑受試者平靜均勻呼吸。采用橫軸位SS-EPI-DWI，IVIM模型采用11個b值，分別為0、25、50、75、100、150、200、300、400、600和800 s/mm2；DKI模型采用5個b值，分別為0、500、1 000、1 500、2 000 s/mm2。TR 3 333～5 000 ms；TE選擇Min TE(61.9～64.9 ms)；帶寬±250 kH；三個方向分別施加擴散梯度；FOV 36×36～40×40 cm2，矩陣160×160；層厚5 mm；掃描20層；兩個序列掃描時間約為7、5 min。掃描范圍以肝臟為中心。

1.2.2 數據處理及感興趣區(ROI)的選擇 應用The IDL Virtual Machine軟件，處理IVIM及DKI的掃描數據，生成相應的f圖、D*圖、D圖及MD圖、MK圖。參考患者的MRI T2圖像，在生成的偽彩圖上選取肝右葉同一層面同一位置，分別劃3個面積等大的ROI，畫取面積約為100 mm2，避開膽管及血管區，由兩名有3年以上工作經驗的放射線科醫生各測量1次，每人每例患者各放置3次ROI，分別記錄并取其均值。

1.3 統計學分析 采用SPSS19.0軟件行方差分析及q檢驗。

2 結 果

2.1 病理組織學結果 35例患者肝纖維化分期分別為S1期9例、S2期12例、S3期8例、S4期6例。在健康志愿者中選10例作為S0期正常對照。

2.2 MRI結果 IVIM-D值在各級肝纖維化中存在顯著差異(P<0.05)，IVIM-f在各級肝纖維化中也存在顯著差異(P<0.01)，IVIM-D*在各級肝纖維化中無統計學差異(P=0.128)；DKI-MD值在各級肝纖維化中無統計學差異(P=0.062)，但隨著肝硬化的進展，MD有逐漸下降的趨勢，DKI-MK值在各級肝纖維化中存在統計學差異(P<0.05)。

表1 各級肝纖維化患者磁共振IVIM和DKI各參數值±s)

3 討 論

肝纖維化是各種慢性肝病在損傷、修復過程中肝組織降解和生成之間失衡，導致過多的以膠原為主的細胞外基質在肝組織內過度沉積，并逐漸向肝硬化甚至肝癌發展〔1，2〕。肝纖維化早期患者，通過抗纖維化治療可控制肝內炎癥活動，減緩、控制甚至逆轉肝硬化進程。因此，對于肝纖維化的早期準確診斷及治療具有重要意義。

磁共振信號隨著b值的不同而衰減，當b值較低時信號衰減呈線性，當b>1 000 s/mm2時，信號衰減呈非線性，通過選取不同的b值，建立IVIM及DKI模型。IVIM模型中，采用低b值(0～200 s/mm2)時，DWI的信號組成既有水分子的擴散又有微循環毛細血管的灌注效應，且大部分與灌注相關；當采用較高b值(200～1 000 s/mm2)時，由于灌注效應產生的信號絕大多數已經衰減完畢，DWI的信號基本反映的是純水分子的擴散運動〔4〕。

當選取更高b值(500～2 000 s/mm2)時，活體狀態下的ROI內組織結構及形態的復雜性，導致局部水分子的擴散運動實際上呈非高斯分布，分布峰值更高、范圍更大，即建立了DKI模型。其中，MK被稱為平均擴散峰度，是一個現象學參數，包含非高斯擴散特異性信息，有獲得組織學微觀特征信息的潛能，無單位，大小是0～1，MK值越大代表ROI內組織結構越復雜，水分子擴散受限越明顯，MK可被視為衡量組織結構復雜性的一種“度”，能夠量化這一偏離〔5〕。MD值是Si衰減曲線斜率決定的，指經這種非高斯分布矯正過的ADC值。DKI要求高b值，所以本實驗設計b值0、500、1 000、1 500和2 000 s/mm2進行掃描。

Patel等〔6〕報道了f、D、D*及ADC值在纖維化肝臟中顯著低于健康肝臟。而Luciani等〔7〕對肝纖維化患者所做的研究結果卻與之不同，提示纖維化肝臟灌注減低，但是在正常肝臟與纖維化肝臟間，D值與f值沒有顯著差別，說明肝纖維化患者主要是以微循環的灌注減低為主。本研究的IVIM模型中，假設肝組織中每一個成像體素都是由相互不溝通的血管內和血管外成分構成，血管內成分可由灌注分數D*描述，血管外純水分子運動由D描述，當b值較低時，血流灌注引起的自旋回波對于信號衰減影響較大，由于血流信號更多的被擴散梯度限制，所以信號衰減往往是純水擴散的結果。肝纖維化隨著結締組織的增加，其內膠原纖維成分影響了水分子的布朗運動，這就導致了ADC值降低，本實驗中D值及D*均呈降低趨勢。在肝硬化組織內，主要以膠原為主沉積在肝竇內的毛細血管內皮細胞使肝竇基底部增厚，肝內血流阻力增加，此時門脈血流減少，肝動脈代償性血流增加，但總的血流量還是減少的，隨著肝硬化程度的增加，肝內灌注逐步減低。

IVIM模型實際上是特殊的擴散加權成像，它是在假設分子進行高斯分布的情況下分離出擴散及灌注兩種因素〔8〕。然而，認識到水分子的運動實際上受細胞膜、細胞器、細胞內外間隔等擴散障礙物的影響，表現為復雜的非高斯擴散，于是發現了更為真實的DKI模型。Rosenkrantz等〔3〕應用DKI技術對前列腺癌進行研究，結果表明周圍帶癌灶與正常組織相比、惡性程度高與惡性程度低的癌灶相比，癌灶及惡性程度高的組織MK值均明顯高于對照組；在鑒別外周帶良惡性病變以及評價腫瘤分化程度方面，MK 顯示了很高的敏感性。MK值能夠衡量組織結構的復雜性，并且能夠量化這一偏離。肝纖維化的進程中，膠原及纖維的沉積、細胞外環境的改變，使細胞的微環境變得復雜，水分子在這個復雜環境中的擴散與理想的擴散存在偏離，且其偏離程度隨著肝硬化程度的增加而增加，本實驗結果也與這一病理學情況相符。

IVIM模型的參數f值及DKI的參數MK值對于肝纖維化的分期具有一定的診斷價值。兩者相比于單指數模型DWI，是更精確的數學模型。IVIM雙指數模型既考慮到了水分子的擴散運動，又考慮到了微循環毛細血管內的灌注作用。DKI模型能探討生物組織環境內水分子非高斯擴散，提供的額外參數MK不僅能反映組織細胞界面，所以IVIM及DKI在肝纖維化的分期診斷中均有一定作用，還能反映細胞微觀結構的異質性和不規則性。所以IVIM及DKI在肝纖維化的分期診斷中均有一定作用。

1 Aso T，Urayama S，Poupon C，etal.An intrinsic diffusion response function for analyzing diffusion functional MRI time series〔J〕.Neuroimage，2009；47(4)：1487-95.

2 Steinmann C，Blaedel KL，Christensen AS，etal.Interface of the polarizable continuum model of solvation with semi-empirical methods in the GAMESS program〔J〕.PLoS One，2013；8(7)：e67725.

3 Rosenkrantz AB，Sigmund EE，Johnson G，etal.Prostatecancer：feasibility and preliminary experience of a diffusional kurtosis model for detection and assessment of aggressiveness of peripheral zone cancer〔J〕.Radiology，2012；264(1)：126-35.

4 Luciani A，Vignaud A，Cavet M，etal.Liver cirrhosis：intravoxel incoherent motion MR imaging-pilot study〔J〕.Radiology，2008；249(3)：891-9,923.

5 Poot DH，den Dekker AJ，Achten E，etal.Optimal experimental design for diffusion kurtosis imaging〔J〕. IEEE Trans Med Imaging，2010；29(8)：819.

6 Patel J，Sigmund EE，Rusinek H，etal.Diagnosis of cirrhosis with intravoxel incoherent motion diffusion MRI and dynamic contrast-enhanced MRI alone and in combination：preliminary experience〔J〕.J Magn Reson Imaging，2010；31(3)：589-600.

7 Luciani A，Vignaud A，Cavet M，etal.Liver cirrhosis：intravoxel incoherent motion MR imaging-pilot study〔J〕.Radiology，2008；249(3)：891-9.

8 Jensen JH，Falangola MF，Helpern JA,etal.Preliminary observations of increased diffusional Kurtosis in human brain following recent cerebral in farction〔J〕.NMR Biomed，2011;24(5)：452-7.

〔2016-02-09修回〕

(編輯 李相軍)

國家自然科學基金項目(81501459)；吉林省科技廳科技發展計劃項目(140520020JH)；吉林省教育廳十三五科學技術研究項目〔吉教科合字(2016)第467號〕

劉桂鋒(1980-)，男，醫學博士，副主任醫師，主要從事影像診斷研究。

苗瑩瑩(1988-)，女，醫學碩士，主治醫師，主要從事影像診斷研究。

R445.2

A

1005-9202(2017)03-0681-03；

10.3969/j.issn.1005-9202.2017.03.070