空間無限 理念無疆
——MR影像學新技術評議

李小明

作者單位：430030 武漢，華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院放射科

本期“MR影像學新技術”專題刊登了一系列各系統或領域MRI新技術臨床應用的文章共7篇。這些MRI新技術及其應用的成果是令人振奮的，其前途和未來值得關注。

胰腺癌cDWI

DWI是臨床廣泛應用的MRI技術。使用高b值可增加病灶檢出。但高b值圖像存在信噪比低、圖像變形、掃描時間長等問題。計算DWI(computed DWI，cDWI)的出現有望解決上述問題。cDWI是一種數學計算技術，在至少兩個b值DWI的基礎上，通過逆向計算，能獲得任意b值cDWI圖像。cDWI不僅能節省掃描時間，還能抑制背景噪聲。比之直接獲得的DWI圖像，cDWI具有更好的圖像質量，特別是在高b值時更具優勢。

當胰腺導管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)位于胰頭或胰體時，由于遠端胰腺發生梗阻性胰腺炎，顯示為高信號。低b值DWI常常無法清晰顯示PDAC病灶，而高b值cDWI有望增加PDAC病灶對比。 梁亮等評估了82例PDAC的cDWI表現。通過各種計算b值評估cDWI圖像質量，并計算PDAC周圍正常組織信號間的比率。研究表明胰腺病變應用cDWI技術時，計算b值為c1000～c1500 s/mm2能夠維持圖像質量，并提高胰腺癌顯示。因此建議使用b值1000～1500 s/mm2。

腦出血MDI

SWI存在一種擴大效應，即強磁化率組織的顯示范圍要比實際尺寸大。對于面積較大、鐵沉積水平較高的出血灶而言，這種擴大效應會導致對出血灶大小估計錯誤。T2*定量成像技術通過采集多個TE下的幅值信號，并對信號-時間曲線進行擬合計算(線性擬合或指數擬合)得到T2*弛豫時間。使用信號擬合方法時，計算誤差會降低T2*定量圖的信噪比、準確度，甚至造成局部數值突變。新型的多維度集成(multi-dimensional integration，MDI)T2*定量計算方法利用復數形式的回波信號進行計算，利用相位陣列線圈的通道維度提升T2*定量準確度。MDI對原始圖像的噪聲以低T2*值形式進行傳播能有效降低T2*數值突變現象，可獲得更接近真實數值的結果。

吳宗山等對89例腦出血患者進行多回波SWI數據采集后，使用MDI算法以及常規的線性擬合與指數擬合算法獲得T2*定量圖。研究發現MDI的圖像質量及出血灶檢測敏感度高于線性擬合以及指數擬合。研究表明MDI算法可以穩定、快速地獲得定量準確且數值可靠的T2*定量圖，可以為臨床顱內出血診斷提供更準確、更可靠的信息。

舌癌SWI

舌部SWI技術罕見報道。舌癌易與舌部靜脈畸形產生混淆。非常有必要在術前無創準確判定舌部疾病的性質以及預判惡性程度。楊星等對23例舌鱗狀細胞癌及13例舌動靜脈畸形進行三維SWI掃描。觀察舌癌是否具有磁敏感信號區域(intratumoral susceptibility signal intensities ，ITSS)以及ITSS的數量。

研究發現舌癌ITSS檢出率低于靜脈畸形，且ITSS的形態及數量均不同于靜脈畸形。早晚期舌癌的ITSS也不相同。并建議對舌癌進行增強SWI掃描。

DSI

中樞神經系統大腦白質研究中最常用的成像方式是DTI。但DTI空間分辨率不足，部分容積效應突出，無法精確追蹤出白質內的交叉纖維。擴散頻譜成像(diffusion spectrum imaging,DSI)具有高角度和高空間分辨率，可精確顯示神經纖維交叉、纏繞等細微連接。梁麗紅等對DSI的原理及研究現狀進行了綜述。

DSI可精確揭示大腦、小腦白質纖維復雜多樣連接形式，無創性可視化人類腦回路；能發現常見的精神障礙性疾病患者的腦區功能連接及腦網絡結構等方面的異常；能檢測出神經系統退行性疾病軸突及其髓鞘的改變； 對缺血性腦卒中、代謝性疾病及癌癥化療等患者的腦網絡結構改變與其相應的臨床癥狀相關性做出了很好的解釋等等。DSI是DTI的基礎上進一步延伸，能夠更好的反映腦白質微觀結構以及更精確的顯示復雜大腦白質纖維結構。

PNE靜息態

靜息態功能磁共振主要反映自發腦活動，特別適用于兒童原發性夜間遺尿癥(PNE)群體。度中心度 (degree centrality，DC)是靜息態 fMRI 數據分析的方法之一，可以用來描述網絡節點重要性。節點DC值發生改變意味著該節點與其它節點間的功能同步性出現異常。張靜等納入22例PNE患兒及33例健康對照進行靜息態 fMRI掃描，計算DC值。結果表明遺尿組核心節點神經元活動同步性及與相關腦區間的連接發生異常，多處核心節點及相關腦區DC值改變。

子宮內膜癌IVIM與DCE相關性

盆腔MR檢查是目前子宮內膜癌(endometrial cancer,EC)診治指南中推薦的術前評估方法。其中動態增強掃描(dynamic contrast-enhanced,DCE)可以有效提升病灶檢出率。體素內不相干運動(intravoxel incoherent motion,IVIM)DWI基于多b值雙指數模型，可以評估組織內因毛細血管微灌注產生的偽擴散系數D*及灌注系數f，并得到單純水分子擴散系數D。林澄昱等探索子宮內膜癌IVIM定量參數與DCE-MRI定量參數的相關性。納入36例子宮內膜癌患者行IVIM及DCE掃描。發現IVIM定量參數，尤其灌注系數f，與DCE模型中重要參數存在一定相關性。

腦缺血 CAT-QSM+qBOLD

眾所周知，腦梗死早期存在缺血半暗帶，屬于潛在可挽救的腦組織，其特點是氧攝取分數(oxygen extraction fraction,OEF)增加，以維持腦氧代謝率(cerebral metabolic rate of oxygen,CMRO2)的平衡。磁共振氧代謝成像有助于急性缺血性腦卒中患者的評估、缺血半暗帶的快速準確識別。張順等闡述了基于磁共振定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping，QSM)的腦氧代謝成像技術基本原理及初步應用。

利用QSM成像測量動脈、靜脈磁化率的差異，結合三維動脈自旋標記(3D-ASL)序列計算得到的CBF即可計算估計腦氧代謝相關參數。最新的腦氧代謝參數計算方法同時利用QSM采集序列中的相位及幅度信息，聯合運用QSM及qBOLD(QSM+qBOLD)計算方法，同時利用多回波的幅度信號隨時間演變的聚類分析方法(cluster analysis of time evolution,CAT)來計算OEF，可明顯提高圖像的信噪比，理論上較其它模型更加準確?；贑AT-QSM+qBOLD模型來計算腦氧代謝參數的基本理念是將具有相同幅度信號衰減特征的體素作為一個聚類(cluster)，采用特定的算法將全腦的體素分為若干個不同的組，再分別對不同的組作為一個整體來計算OEF。

腦梗死與對側正常區域相比，OEF升高代表缺血組織存在代償；當OEF出現減低時，預示著這部分腦組織將發生不可逆性腦梗死?；赒SM序列的CAT-QSM+qBOLD模型計算腦氧代謝參數提供了腦氧代謝信息，有助于明確腦缺血的病理生理狀態及周圍是否存在缺血半暗帶，為急性缺血性腦卒中的精準影像評估提供了基礎。

總之，以上各系統MR新技術的應用是目前MR技術提升、發展的縮影，它通過新的數學計算技術、常用序列的修飾改進或傳統掃描序列信號的部分提取聚類分析計算等新理念、新技術使形態結構和功能評估更敏感，更具特異性，并預示其發展的空間更深、更廣，將受惠于患者和社會。