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基于水分子扩散MR技术路径图

已有 134 次阅读2021-2-2 21:08 |个人分类:医学影像|系统分类:医学科学| DWI

基于水分子扩散MR技术路径图。MR扩散成像技术通过定量测定组织内水分子的扩散信息来反映组织的微观结构,可用于观察异常扩散灌注等疾病早期生理病理变化;进一步对扩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。MR扩散成像技术已成为常用科研和临床诊断方法。

Fig. 1. Effect of tumor cellularity on the diffusivity of water molecules. Low-cellularity tumor (A) shows relatively high diffusivity of water molecules (arrow vectors), whereas high-cellularity tumor (B) shows reduced diffusivity of water molecules (arrow vectors) due to impeding cellular density.[3]

DTI主要的量化参数有:分数各向异性(Fractional Anisotropy,FA)、平均扩散率(Mean Diffusivity,MD)、相对各向异性(Relative Anisotropy,RA)、表观扩散系数(Average Diffusion Coefficient,ADC)及容积比(Volume Ratio,VR)等,而FA值有其独特的优势,如可以提供较好的灰质白质对比,易于选择感兴趣区、反映组织的物理特性、坐标系统方向变化FA值不随之发生改变等,FA值已成为目前临床上最常用分析指标。FA值是水分子各向异性成分占整个扩散张量的比例,与髓鞘的完整性、纤维的致密度性成正相关。FA值的范围为0~1,0意味着水分子扩散没有受到限制,组织越规则越具有方向性,其FA值也越大,例如脑脊液的FA值约等于0,脑白质纤维的FA值接近于1。

扩散峰度成像(Diffusion Kurtosis Imaging,DKI)作为DTI技术的进一步发展,较传统DTI更符合组织内水分子的实际扩散分布情况。不仅可以获得DTI常规的扩散参数,更能获得峰度各向异性(Kurtosis Fractional Anisotropy,KFA)、平均扩散峰度(Mean Kurtosis,MK)等多个峰度参数。KFA值由峰度标准差得出,与FA值相似,KFA值越大,表示组织结构越紧密,KFA值越小,代表组织扩散越趋向于同向异性。

分子的扩散是一个可以用概率分布描述的随机过程,对于简单、均匀的液体(例如一杯水),它的扩散符合高斯分布,然而,在包括脑组织在内的许多生物组织中,屏障(如细胞膜)和隔室(如细胞内和细胞外微环境)的存在,改变了水的扩散,水分子在组织内的扩散偏离了精确的高斯分布,因而基于高斯扩散理论的DTI技术在准确描述水分子在生物组织中的扩散存在一定的局限性,基于非高斯扩散理论的磁共振扩散峰度成像(DKI)技术应运而生。DKI技术最早由Jensen等于2005年提出[2],用峰度张量描述受限水分子的扩散情况。DKI是DTI技术的延伸,但是更符合高b值下水分子在组织内实际扩散分布情况。DKI能获得更多的参数,不仅可以获得常规的扩散参数,如FA值、MD值,还能获得峰度参数,如:(1)平均扩散峰度(MK),认为是反映组织微结构复杂程度的指标,应用最为广泛。MK值与感兴趣区内结构的复杂程度相关;(2)径向峰度(Radial Kurtosis,RK)轴向峰度(Axial Kurtosis,AK),是指在相应扩散方向上的峰度平均值,RK、AK越大,表明在此方向上非正态分布水分子扩散受限越明显;(3)峰度各向异性(KFA),与FA值有相似的意义,通过峰度的标准偏差得出,如果组织越规则、紧密,则KFA值也越大,KFA值越小代表着水分子越趋向于同向性扩散。

DKI和DWI采用同一类型的脉冲序列,但需要更高的b值。脑组织扫描采用2000s/mm2的b值就足够,扩散敏感梯度场施加的方向至少得15个,方向越多,采集到的数据越可靠,但是扫描时间随之延长。考虑到扫描时间和病人的耐受性,本研究的扩散敏感系数b=0,1000,2000s/mm2,扩散敏感梯度方向15个。


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回复 hyc3140 2021-2-2 21:24
[1]骆训容,荣康,李祥林.基于水分子弥散MRI研究进展[J].中国医学影像技术,2020,36(11):1726-1729.
[2]Jensen JH, Helpern JA, Ramani A, et al. Diffusional kurtosis imaging: the quantification of non-gaussian water diffusion by means of magnetic resonance imaging[J].Magn Reson Med,2005,53(6):1432-1440.
[3] Norris CD, Quick SE, Parker JG, et al. Diffusion MR Imaging in the Head and Neck: Principles and Applications[J]. Neuroimaging Clin N Am, 2020,30:261-282.

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