基于健康人皮質脊髓束模板分析腦卒中皮質脊髓束損傷

魏彧，余秋蓉，尹大志，王鶴瑋，孫莉敏，徐國軍，詹爽，王雪飛，郭苗，劉凡，范明霞*

作者單位：1.華東師范大學上海市磁共振重點實驗室，上海 200062；2.華東師范大學心理與認知科學學院，上海 200062；3.復旦大學附屬華山醫院，上海 200040

皮質脊髓束(corticospinal tract，CST)是主管肢體運動功能的白質神經纖維束，主要起源于大腦中央前回上、中部和中央旁小葉前半部等處皮質的錐體細胞，向下穿過內囊和大腦腳于延髓錐體處形成左右交叉的走行結構[1-2]。CST 走行徑路上的病變會導致CST出現結構損傷，尤其以腦卒中病變較為多見。例如，發生在皮層上中央前回、特別是皮層下基底節區、腦干等位置的腦卒中病變如累及到CST，就會使CST完整性受損，進而導致臨床常見的隨意運動障礙、痙攣性偏癱等癥狀，嚴重影響腦卒中患者的生活質量和社會參與度[3-4]。恢復或改善運動功能是腦卒中后康復治療的首要任務，準確評估CST的損傷狀況對預測腦卒中患者的運動功能恢復至關重要。目前磁共振擴散張量成像(diffusion tensor imaging，DTI)依然是評估活體腦CST 結構特征的唯一有效途徑[5]。基于DTI 量化腦卒中患者CST 損傷的研究方法主要包括：(1)手動勾畫感興趣區(region of interest，ROI)方法[6-8]。通過相對簡單的操作檢測CST 走行徑路上某些腦區(如內囊后肢，大腦腳等)的華勒氏變性(Wallerian degeneration，WD)，但存在主觀性且過度簡化了白質纖維束的解剖結構的缺點。(2)追蹤被試個體空間下的CST方法[9-11]。利用擴散張量纖維束追蹤(diffusion tensor tractography，DTT)重建CST，并計算CST整體的擴散指標值(如各向異性分數)來評估CST 結構完整性。相較于手畫ROI 方法能更全面反映纖維束的微觀結構特征[12]。然而，腦卒中病灶往往會導致CST追蹤中斷，病灶周圍水腫引起的部分容積效應也容易影響擴散指標測量的準確性。(3)健康對照組CST模板方法[13-16]。該方法不直接追蹤腦卒中患者的CST，避免了腦卒中病灶或水腫給CST 追蹤和擴散指標測量帶來的負面影響，因此能更準確地評估CST微結構損傷狀況。

基于健康對照組CST 模板方法計算腦卒中病灶對CST 的累積程度，可揭示病灶直接對CST 完整性的影響[14-16]，但未能說明腦卒中病變繼發CST 自身水分子擴散功能的異常與運動功能障礙的關系。因此，本研究基于健康對照組CST 模板提取能夠反映CST微結構損傷的各擴散定量指標，包括FA、MD、rFA、FAasy、rMD 和MDasy，并進一步對各擴散指標與患者的臨床運動功能評分作相關性分析，旨在從CST自身水分子擴散角度闡釋CST 結構完整性與患者運動功能障礙之間的內在聯系。

1 材料與方法

1.1 被試信息

本研究為前瞻性研究，選擇上海市華山醫院康復科具有運動功能障礙的腦卒中患者37例。納入標準包括：(1)首次發病皮質下單側腦梗死或腦出血，病灶位置以基底節為主；(2)發病后至少6 個月；(3)只具有單側肢體運動功能障礙；(4)所有患者均通過認知功能量表(Mini-Mental State Examination，MMSE)評測且MMSE≥27；(5)年齡在30～80 歲之間；(6)發病前為右利手。排除標準包括：(1)失語、單側忽略和感覺障礙；(2)體內有金屬植入物或其他磁共振檢查禁忌證；(3)四肢嚴重癱瘓；(4)酒精、藥物濫用或神經精神病史等。另外，招募30 名年齡和性別匹配的右利手健康受試者作為健康對照組。

利用Fugl-Meyer 簡化評定量表(Fugul-Meyer Assessment，FMA)對腦卒中患者“手+腕”和上肢的運動功能進行了評估。所有患者的臨床評估均由華山醫院康復醫學科的1 名資深專家完成。本實驗研究得到了華東師范大學倫理委員會的批準(批準號：HR 393-2020)，所有被試在磁共振掃描前均簽署知情同意書。

1.2 磁共振成像數據采集

本研究磁共振數據均采集于華東師范大學上海市磁共振重點實驗室的西門子3.0 T磁共振成像掃描儀(Trio System)。具體掃描序列及參數如下：(1)高分辨T1WI結構像，采用快速梯度回波序列(magnetization prepared rapid gradient echo imaging，MPRAGE)，矢狀位三維成像，重復時間TR 1900 ms，回波時間TE 3.42 ms，視野(FOV) 240 mm×240 mm，層厚1 mm，層間距0.5 mm，采集層數為192層，采集矩陣為256×256，掃描時間共6 min 3 s。(2) T2WI，采用快速自旋回波序列(turbo-spin-echo sequence)，橫軸位成像，TR 6000 ms，TE 93 ms，FOV 220 mm×220 mm，層厚5 mm，無層間距，采集層數30 層，采集矩陣為320×320，掃描時間共1 min 26 s。(3)擴散張量成像，采用單激發平面回波序列(single-shot EPI)，橫軸位成像，TR 6100 ms，TE 110 ms，FOV 256 mm×256 mm，層厚3 mm，無層間距，掃描層數共40 層，累加次數average=2，采用了30個擴散梯度方向(b=1000 s/mm2)和1 個無擴散梯度(b=0 s/mm2)圖像，采用并行采集技術(2 倍加速)加快成像速度同時減小圖像形變，掃描時間共6 min 51 s。

1.3 數據處理

1.3.1 數據預處理

本研究采用FSL (htt：//fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl)軟件包對DTI 數據進行預處理。具體流程包括數據質量檢查、數據格式轉換、渦流和頭動校正、去除非腦組織以及基本擴散指標(FA、MD)的計算。

1.3.2 確定感興趣區

CST 神經纖維束追蹤研究通常選擇的感興趣區為中央前回(圖1A)，內囊后肢(圖1B)和腦橋(圖1C)[5，13-16]。從自動解剖標記(anatomical automatic labeling，AAL)模板上提取出標準空間下的中央前回模板，再通過配準的方法將其轉換到被試個體空間[17]。內囊后肢和腦橋則由1 名影像科副主任醫師使用MRIcron軟件在每個患者的FA圖上確定。

1.3.3 CST纖維束追蹤和健康被試CST模板的生成

首先使用BedPostX工具進行擴散參數的抽樣貝葉斯估計，使用蒙特卡洛抽樣方法建立每個體素的擴散參數分布，之后利用ProbTrackX 工具進行概率性纖維束追蹤，重建健康被試大腦雙側CST，最終生成健康被試CST模板[5，17-18]。具體做法是：在被試個體空間下，首先將同側大腦半球內的中央前回、內囊后肢和腦橋分別設定為起始ROI、途經ROI 和終止ROI，追蹤出一束CST。然后將起始ROI 和終止ROI 互換，反向追蹤出另一束CST，取兩次追蹤的重疊部分作為最終的目標CST。取平均的目的是減小誤差，獲得更精確的CST。接下來，將每個健康被試個體空間下追蹤出的CST 配準到標準空間下再次重疊并設置合適的閾值，最終得到健康被試組水平的CST[13-16]，即為健康被試的CST模板(圖1D)。

圖1 CST 纖維束追蹤的感興趣區和健康對照組CST 模板示意圖。A：紅色區域為中央前回；B：紅色區域為內囊后肢；C：紅色區域為腦橋；D：紅色部分為健康對照組CST模板示意圖Fig. 1 The schematic diagram of ROIs using in diffusion tensor tractography of CST and the CST template of healthy controls.The red area in A is the precentral gyrus, the red area in B is the posterior limb of the internal capsule, the red area in C is pons, and the red part in D is a schematic diagram of the CST template of healthy controls.

1.3.4 CST擴散指標計算

獲得健康對照組CST模板后，將每個被試全腦的FA 值和MD 值 與該CST 模板取并集，提取雙側CST 的FA 和MD 值，并在此基礎上計算兩組被試的rFA、rMD、FAasy以及MDasy四個擴散指標，計算公式如下：

其中，rFA (或rMD)表示病灶同側CST 與病灶對側CST的FA 值(或MD 值)之比，FAasy(或MDasy)表示病灶對側CST 與病灶同側CST 的FA 值(或MD 值)之差與二者之和的比值。rFA 與和FAasy的數值在0～1 之間，rFA 越低和FAasy越高，表明病灶同側CST 各向異性降低越明顯，即CST 完整性損傷越嚴重。相反，rMD 越低和MDasy越高，表明病灶同側CST的完整性越好[5，13，19]。

1.3.5 統計學分析

采用SPSS 22.0 統計軟件進行分析。計量資料采用(±s)表示。首先，對FA、MD、rFA、rMD、FAasy以及MDasy分別進行組間雙樣本t檢驗分析，P＜0.05表示兩組差異具有統計學意義。然后，將這六個擴散指標分別與“手+腕”和上肢FMA作Pearson相關性分析，并進一步作分步回歸分析。分步回歸分析的基本思想是將變量逐個引入模型，每引入一個解釋變量后都進行F檢驗，并對已選入的解釋變量逐個進行t檢驗，當原來引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時，則將其刪除，保證最終得到的解釋變量是最優的，P＜0.05表示存在顯著性相關。另外，為了排除其他變量對擴散指標的影響，分別將腦卒中患者的年齡、性別、病程及病灶體積分別與這六個擴散指標作Pearson相關性分析。

2 結果

2.1 人口學信息分析結果

最終用于本研究的腦卒中患者共37 例，其中男性30 例，女性7 例，年齡(55.0±10.7)歲。健康對照組共30 名，其中男性21 名，女性9 名，年齡(57.5±10.1)歲。腦卒中患者組與健康對照組在年齡(t=0.987，P=0.327)和性別(χ2=1.119，P=0.290)方面的差異均無統計學意義(P＞0.05)。

2.2 CST擴散指標平均值組間比較

本研究結果發現，與健康對照組相比，腦卒中患者組病灶同側CST 的FA、rFA 顯著降低(t=-15.775，t=-11.111，P＜0.001)，而FAasy顯著增高(t=9.473，P＜0.001)；病 灶 同 側CST 的MD、rMD 顯 著 增 高(t=9.553，t=7.733，P＜0.001)，而MDasy顯 著 降 低(t=-8.941，P＜0.001)；病灶對側CST 的FA 和MD 的組間差異無統計學意義(P＞0.05)，詳見表1。

表1 腦卒中患者組和健康對照組擴散指標平均值比較(±s)Tab.1 Comparison of mean diffusion parameters between stroke patients and healthy controls(±s)

表1 腦卒中患者組和健康對照組擴散指標平均值比較(±s)Tab.1 Comparison of mean diffusion parameters between stroke patients and healthy controls(±s)

注：FAipsilesional：病灶同側皮質脊髓束(CST)的FA；FAcontralesional：病灶對側CST 的FA；MDipsilesional：病灶同側CST 的MD；MDcontralesional：病灶對側CST 的MD；rFA：FA比率；rMD：MD比率；FAasy：FA不對稱性；MDasy：MD不對稱性。

images/BZ_13_988_2823_1005_2860.png±s擴散指標健康對照組0.576±0.025 0.557±0.027(0.699±0.027)×10-3(0.714±0.019)×10-3 0.963±0.031 0.019±0.016 1.023±0.033-0.011±0.015 FAipsilesional FAcontralesional MDipsilesional MDcontralesional rFA FAasy rMD MDasy腦卒中患者組0.361±0.071 0.546±0.032(0.959±0.147)×10-3(0.732±0.048)×10-3 0.675±0.139 0.202±0.105 1.278±0.178-0.117±0.063 t值-15.775-2.936 9.553 3.056-11.111 9.473 7.733-8.941 P值＜0.001＞0.05＜0.001＞0.05＜0.001＜0.001＜0.001＜0.001

2.3 CST擴散指標值與FMA評分相關性

相關性分析結果顯示，腦卒中患者病灶同側CST的FA 與“手+腕”及上肢FMA 呈正相關(分別為r=0.342，P=0.038；r=0.479，P=0.003)，rFA 與“手+腕”及上肢FMA 呈正相關(分別為r=0.343，P=0.038；r=0.482，P=0.003)，FAasy與“手+腕”及上肢FMA呈負相關( 分 別 為r=-0.353，P=0.032；r=-0.490，P=0.002)(圖2)。此外，分步回歸分析發現，相較于患者病灶同側FA 與rFA，FAasy與“手+腕”和上肢運動功能評分更加 相 關( 分 別 為Beta=-0.353，P=0.032；Beta=-0.490，P=0.002)(表2)。病灶同側CST 的MD 與“手+腕”及上肢FMA無顯著相關關系(分別為r=-0.326，P=0.071；r=-0.373，P=0.061)，rMD 與“手+腕”及上肢FMA 無顯著相關關系(分別為r=-0.314，P=0.058；r=-0.240，P=0.152)，MDasy與“手+腕”及上肢FMA 也無顯著相關關系(分別為r=0.310，P=0.062；r=0.228，P=0.175)。此外，患者性別、年齡、病程和病灶大小與各擴散指標及上肢、“手+腕”運動功能評分均無顯著相關關系(P＞0.05)。

表2 CST擴散指標值與FMA評分分步回歸分析結果Tab.2 Results of stepwise regression analysis of CST parameters and FMA scores

圖2 CST擴散指標與腦卒中患者FMA評分相關圖。A：病灶同側CST的FA與FMA“手+腕”運動功能評分相關圖；B：病灶同側CST的FA與FMA上肢運動功能評分相關圖；C：rFA 與FMA“手+腕”運動功能評分相關圖；D：rFA 與FMA 上肢運動功能評分相關圖；E：FAasy與FMA“手+腕”運動功能評分相關圖；F：FAasy與FMA上肢運動功能評分相關圖。注：FAipsilesional：病灶同側CST的FA；rFA：FA比率；FAasy：FA不對稱性；FMA_HW：“手+腕”FMA評分；FMA_UE：上肢FMA評分Fig. 2 Correlation between diffusion parameters of CST and FMA scores in stroke patients.A: Correlation between the FA of ipsilesional CST and FMA"hand+wrist" scores. B: Correlation between the FA of ipsilesional CST and upper extremity FMA scores. C: Correlation between rFA and FMA"hand+wrist" scores. D:Correlation between rFA and upper extremity FMA scores. E: Correlation between FAasy and FMA "hand+wrist" scores. F: correlation between FAasy and upper extremity FMA scores. Note: FAipsilesional: the FA of ipsilesional CST. rFA: FA ratio. FAasy: FA asymmetry. FMA_HW: FMA "hand+wrist". FMA_UE: FMA upper extremity.

3 討論

本研究運用概率性纖維束追蹤方法獲得健康被試組的CST模板，基于該模板分別測得腦卒中患者組和健康對照組CST 的擴散指標：FA、MD、rFA、FAasy、rMD和MDasy，以評估腦卒中CST 結構完整性損傷狀況。結果顯示，腦卒中患者病灶同側CST 的FA、rFA 顯著低于健康對照組，而FAasy顯著高于健康對照組，并且這三個指標與患者FMA“手+腕”及上肢運動功能評分均存在顯著相關。不同的是，病灶同側CST 的MD、rMD及MDasy與健康對照組相比，雖然測得的數值有所改變，但與運動功能評分均無顯著相關性。

3.1 基于健康人CST 模板分析CST 微結構損傷的優點

腦卒中病灶的存在往往會導致CST追蹤中斷，病灶周圍水腫引起的部分容積效應也容易影響擴散張量測量的準確性[20]。因此，本研究基于健康對照組生成CST 模板，避免了腦卒中病灶給患者CST 追蹤和擴散指標測量帶來的負面影響，從而能更準確地評估CST 微結構損傷狀況。目前，該方法已經應用于不少腦卒中研究中。例如，Zhu 等[14]將腦卒中病灶與健康對照組CST 模板相疊加，定量計算CST 受病灶的累積程度。結果發現，腦卒中病灶與CST的重疊程度比病灶體積更能預測患者的運動障礙。Feng 等[15]的研究也采用該方法計算了急性期腦卒中CST 與病灶的重疊程度，發現該指標能預測患者3 個月后的運動功能。而高鑫潔等[16]的研究結果表明慢性期腦卒中CST 受病灶累積程度與患者上肢及手腕部運動功能障礙相關。不過，這些研究都是從腦卒中病灶出發，探討CST 受病灶直接累積程度對CST 結構完整性損傷的影響。事實上，腦卒中后不僅病灶原發部位腦組織會受到損害，病灶遠隔部位往往存在潛隱發生且漸進不停的繼發性損傷。然而，評估病灶對CST的累積程度卻不能反映隨時間進程CST 的繼發性損傷狀況，而CST自身水分子的擴散變化也是反映其繼發性損傷的重要標志。卒中后受累積的CST 軸突崩解及神經髓鞘的脫失使神經纖維數量減少、排列致密性降低、擴散屏障消失，導致CST 神經纖維束各向異性減弱，表現為FA 降低。因此，測量CST 自身水分子擴散指標可以監測CST的微觀結構變化。例如，Park等[13]的研究采用基于健康對照組CST 模板的方法計算21 例腦卒中患者CST 的FA 相關指標，結果發現FA指標反映了CST的損傷狀況，且與卒中后的運動功能存在良好的相關性。因此，本研究基于健康對照組CST 模板方法，從CST 自身水分子擴散情況變化的角度進一步證實了腦卒中患者CST 結構完整性損傷與患者運動功能的關系。

3.2 不同擴散參數指標評估CST損傷的作用及價值

FA 是反映白質神經纖維束方向一致性程度和微觀結構完整性最常用的擴散指標。腦卒中會導致白質神經纖維發生華勒氏變性(Wallerian degeneration，WD)，從而使CST的FA值下降[5-8，21]。Liang 等[6]的研究縱向追蹤了腦卒中后1～12周CST內囊后肢處的FA值，發現FA 值持續降低并與FMA 評分改變量相關。Puig等[7]的研究結果表明腦卒中后30 d 患者病灶同側CST 的FA 顯著降低，張麗華等[8]的研究也發現腦卒中病灶同側CST 的FA 顯著降低并與患者FMA 評分呈正相關，這與本研究的結果一致，提示腦卒中導致病灶同側CST 完整性受損并發生WD，FA 與運動功能存在相關性。

腦卒中患者rFA 的變化通常與病灶同側CST 的FA 變化趨勢相同。例如，Park 等[13]的研究發現腦卒中后患者CST 的rFA 顯著降低，提示患者CST 微觀結構出現損傷。Yu 等[10]的縱向研究追蹤了一組腦卒中患者雙側CST 節段(從大腦腳最上層到橋腦最下層)，并計算該段CST的rFA。結果發現，該CST節段的rFA在前3 個月持續下降，并且rFA 的變化與患者1 年后的運動功能評分相關。此外，栗斌等[22]的研究發現，腦卒中后患者CST 的rFA 與患者肌力恢復水平密切相關，rFA 數值越大則肌力恢復越好，反之則恢復越差。本研究結果也顯示，腦卒中后rFA 顯著降低，且與患者FMA“手+腕”及上肢運功功能評分呈顯著正相關。綜上所述，rFA 可作為評估CST 結構完整性的參考指標，并能在一定程度上預測患者的運動功能恢復情況。

與FA和rFA降低的作用類似，FAasy的增高也反映了CST 的完整性損傷[13，23]。不過，與前兩者相比，FAasy降低了腦卒中患者因個體差異造成的影響，應是反映CST 各向異性程度和結構完整性更可靠的擴散指標[24-25]。FAasy也常用于預測卒中的嚴重程度和潛在恢復能力[20]。Filatova 等[26]的研究提示，FAasy越大，患者的運動功能恢復越差。Lindenberg 等[9]發現慢性期腦卒中患者內囊后肢的FAasy與其上肢FMA 評分呈顯著負相關。此外，Qiu等[27]的研究表明，與基于功能磁共振成像(blood oxygenation level dependent fMRI，BOLD-fMRI)計算出的腦卒中患者運動皮質的偏側性指數(laterality index，LI)相比，FAasy與FMA 評分的相關性更強，說明基于DTI測得的白質完整性比BOLD-fMRI 更能預測腦卒中運動功能損傷。類似地，本研究也發現腦卒中患者CST的FAasy顯著增高，且與患者“手+腕”及上肢運動功能障礙呈顯著負相關。分布回歸分析進一步發現，相較于病灶同側CST的FA和rFA，FAasy與患者“手+腕”和上肢運功功能評分更相關，意味著FAasy能更好地描述腦卒中患者“手+腕”和上肢的運動功能損傷狀況，這或許暗示FAasy是預測患者運動功能損傷狀況更敏感的指標。

先前的研究[19]發現，腦卒中患者的rMD 在發病后一年間持續上升，本研究也發現卒中組CST 的rMD 顯著高于健康對照組。這與腦卒中導致CST 微觀組織結構被破壞，水分子在垂直髓鞘方向的擴散限制明顯減弱，從而表現為MD 增高[20]。這就解釋了本研究結果發現病灶同側CST 的MD 及rMD 顯著增加且MDasy顯著減小。而病灶對側CST 的FA 和MD 無顯著變化，說明病灶對側CST受腦卒中病變影響不大。此外，本研究結果還顯示，MD、rMD 和MDasy與運動功能評分均無明顯相關性，進一步說明MD 相關指標在評估CST結構完整性與運動功能間的聯系時不如FA相關指標敏感，這也在先前的研究[28]中得到證實。

本研究存在一些不足之處。我們采用了經過優化的概率性纖維追蹤算法追蹤CST，但對于交叉纖維的顯示依然存在一定的局限性，未來的研究可以采用多種纖維束成像方法(例如，多張量模型或擴散譜成像[29])更準確地描述CST 的微觀結構特性。另外，本研究為橫向研究，故無法全面了解腦卒中后CST隨時間的退化和重塑過程以及與運動功能恢復的動態變化的關系。下一步研究將考慮對急性期腦卒中患者進行縱向跟蹤研究，并重點監測CST的FAasy指標變化及其與患者運動功能恢復間的聯系，這或許更有助于判斷運動功能損傷及預測運動功能恢復狀況，從而有利于制定更有效的康復治療方案。

3.3 結論

本研究運用概率性纖維束成像追蹤出健康對照組CST 模板，基于健康對照組CST 模板測算腦卒中CST各擴散定量指標。結果發現，FA相關指標能反映CST 結構完整性損傷狀況，尤其是FAasy與“手+腕”及上肢運動功能評分密切相關，或許可作為評估腦卒中患者手腕部和上肢運動功能障礙的重要參考指標。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。