磁共振擴散峰成像（DKI）技術在中樞神經系統的臨床應用及研究進展

李雙鑫 鮑海華

【摘要】磁共振擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging， DKI）技術是一種采用非高斯水分子擴散運動原理的新型磁共振成像技術，可以更加敏感地反映組織微結構的復雜及特異程度，具有不使用對比劑、無創性等優點。本文旨在就DKI技術的基本原理、在中樞神經系統的臨床應用及研究進展予以綜述。

【關鍵詞】磁共振擴散峰成像;中樞神經系統;臨床應用

【中圖分類號】R445 【文獻標識碼】A 【文章編號】ISSN.2095.6681.2020.30..01

1 DKI的基本原理及發展

Jensen JH教授等人早在2005年就已經提出擴散峰度成像模型，以探測體內組織水分子擴散運動來提供組織的病理生理學改變和微觀結構變化。DKI技術是DWI和DTI技術的延伸和發展，與傳統的DWI和DTI技術相比，DKI技術可以敏感地反映微結構的組織各向異性和組織異質性。

2 DKI的主要參數及意義

DKI的參數包括峰度系數和擴散系數。峰度系數包括：平均峰度（mean kurtosis，Kmean）、徑向峰度（radial Kurtosis，Krad）、軸向峰度（axial kurtosis，Kax）;擴散系數包括：平均擴散系數（mean diffusivity，Dmean）、徑向擴散系數（radial diffusivity ，Drad）、軸向擴散系數（axial diffusivity，Dax）及FA值。再通過工作站對DWI圖像進行分析測量得到ADC值。

2.1 平均峰度（Kmean）

它是DKI最具代表性的參數，不依賴于組織的空間方向，因為它是多個b值且方向相同的擴散峰度平均值。組織結構越復雜，非正態水分子擴散運動受限越顯著，Kmean值就越大。

2.2 徑向峰度（Krad）

Krad值指垂直于主本征方向上的所有向量的擴散峰度平均值。

2.3 軸向峰度（Kax）

軸向峰度是最大的主本征矢量方向上的擴散本征值，主要反映軸突方向上的峰度值。組織結構越緊密，Kax值越大，越趨向異性擴散。

2.4 平均擴散系數（Dmean）

Dmean是利用多個K值方向校正之后擴散系數的平均值。

2.5 軸向擴散系數（Dax）

Dax表示多個方向上在校正之后模型中所得到的擴散系數最大擴散值。

2.6 徑向擴散系數（Drad）

Drad是除Dax外的擴散系數的平均值。

2.7 表觀彌散系數（ADC）和各向異性值（FA）

DKI除了可以得到主要指標峰度系數（Kmean、Krad、Kax ）、擴散系數參數（Dmean、Dax、Drad ），還可以得到DWI和DTI的表觀彌散系數（ADC）、各向異性值（FA）。

3 在中樞神經系統疾病中的臨床應用及研究進展

3.1 在腦膠質瘤分級中的應用

膠質瘤是腦內最常見的腫瘤之一，現已有很多研究表明DKI技術可應用于膠質瘤的分級。有相關研究表明DKI技術在膠質瘤分級上具有優越性，可以利用DKI參數來區分膠質瘤的惡性程度，為臨床診斷提供了依據。

3.2 在缺血性腦梗死中的應用

DKI在診斷缺血性腦梗死有較高的臨床應用價值。Li C[1]等人利用DKI技術探討亞急性缺血性腦梗神經功能恢復與缺血性病變和皮質脊髓束轉化之間的關系，研究表明DKI多參數可能為缺血性卒中后功能恢復的合理生物機制提供線索。

3.3 在多發性硬化中的應用

多發性硬化（MS）是中樞神經系統的一種慢性疾病，主要是以白質炎性脫髓鞘病變為主要特點的自身免疫病。Hai Qing Li[2]等人研究表明擴散峰度參數可以為多發性硬化患者提供補充信息，揭示其大腦微結構損傷。

3.4 在腦泡性包蟲中的應用

腦泡型包蟲病多由肝臟原發病灶通過血液或淋巴途徑轉移， 其生長方式呈浸潤生長，DKI可應用于腦泡性包蟲病中，DKI的多參數測量結果可提示病灶邊緣的浸潤情況，可以為手術前評估切除范圍和評價療效提供了依據，也為腦泡型包蟲病與顱內轉移瘤、結核瘤的鑒別診斷提供可靠依據。

3.5 在高原病中的應用

國靜靜等人[3]利用DKI技術對慢性高原病患者腦組織微結構進行研究，發現慢性高原病患者腦組織不同腦區對低氧環境的敏感性不同從而腦組織微結構發生改變。

參考文獻

[1] Li C，Lan C，Zhang X，et al.Evaluation of Diffusional Kurtosis Imaging in Sub-acute Ischemic Stroke：Comparison with Rehabilitation Treatment Effect.Cell Transplant.2019;28（8）：1053–1061.

[2] Li HQ，Yin B，Quan C，et al.Evaluation of patients with relapsing-remitting multiple sclerosis using tract-based spatial statistics analysis：diffusion kurtosis imaging.BMC Neurol.2018;18（1）：108.

[3] 孫艷秋，國靜靜，張永海，等.擴散峰度成像技術對慢性高原病患者與正常人大腦灰白質微結構的對照研究[J].實用醫學雜志，2017，033（001）：127-130.