• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      體素內(nèi)相位不相干運動成像原理及其在腹部的研究進展

      2015-01-24 16:47:39周立綏楊漢峰
      中國醫(yī)學影像學雜志 2015年5期
      關(guān)鍵詞:體素擴散系數(shù)梯度

      周立綏 杜 勇 楊漢峰

      體素內(nèi)相位不相干運動成像原理及其在腹部的研究進展

      周立綏 杜 勇 楊漢峰

      擴散加權(quán)成像;磁共振成像,彌散;擴散系數(shù);假擴散系數(shù);灌注分數(shù);綜述

      擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)屬于功能MRI,主要研究人體內(nèi)水分子的運動。DWI在20世紀90年代進入臨床,最早應用于急性腦梗死的研究,其臨床價值迅速得到廣泛認可。由于運動偽影及磁敏感偽影等的影響,DWI研究在腹部的開展相對晚于中樞神經(jīng)系統(tǒng)。隨著MRI梯度性能的提高及并行采集技術(shù)的成熟,目前臨床使用的掃描儀在各部位已能得到高質(zhì)量、有助于診斷的圖像。對于腹部DWI而言,量化DWI參數(shù)表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)對于良、惡性病變的鑒別診斷及療效評估均有一定的輔助意義。

      隨著對DWI研究的不斷深入認識,研究者發(fā)現(xiàn)測量得到的ADC值不僅反映擴散運動,而毛細血管微循環(huán)的灌注也對ADC值有一定的影響。Le Bihan等[1]最早提出了體素內(nèi)相位不相干運動(intravoxel incoherent motion,IVIM)的概念,指出組織中水分子的運動不僅是純水分子的擴散,同時還包括毛細血管灌注。對于單個體素而言,血流灌注會引起其內(nèi)質(zhì)子群的相位不相干,即失相位,導致測得的ADC值偏高,而IVIM成像將同時考慮兩種運動成分,能更準確地描述體素內(nèi)的運動。本文擬介紹IVIM的基本原理,并綜述其在腹部的應用進展。

      1 IVIM成像的理論基礎

      DWI最常用的脈沖序列自旋回波平面回波成像(spin echo-echo planar imaging,SE-EPI),即在SE序列180°射頻脈沖的前后施加2個方向相同、強度相等的擴散敏感梯度場。理想情況下擴散的量化基于單指數(shù)模型,即Sb/S0=exp(-b ×ADC),其中b為衡量擴散敏感梯度的參數(shù),Sb和S0分別為施加擴散梯度及不施加梯度同一體素相應的信號強度大?。欢贗VIM的經(jīng)典理論中,組織信號強度的改變則基于雙指數(shù)模型,即Sb/S0=fexp(—bD*)+(1—f)exp(—bD),其中D值為擴散系數(shù),代表純的水分子擴散運動,又稱為緩慢的擴散運動成分,單位為mm2/s;D*值為假擴散系數(shù),代表體素內(nèi)血流灌注導致的相位不相干運動,即灌注相關(guān)的擴散運動,或稱為快速的擴散運動成分,單位為mm2/s;f值為灌注分數(shù)。在實際應用中,通過使用多個b值擬合計算,即可以得到D值、D*值及f值。

      2 IVIM模型的驗證

      IVIM理論提出后,很多學者通過不同方法對其可靠性進行了檢驗。Le Bihan等[2]構(gòu)建反映擴散及灌注的水模,在減少了水流量后,測到的水模內(nèi)ADC值相應地減低,結(jié)果表明擴散的量化對流動效應敏感。Sun等[3]構(gòu)建了大鼠橫紋肌肉瘤模型,對比了動物處死前和處死后ADC值的變化,結(jié)果表明,無論是正常肝臟還是腫瘤實體組織,在處死前及處死后低b值的ADC值均明顯減低,而腫瘤壞死組織的ADC值無明顯變化,表明在低b值時灌注因素對ADC值有一定的影響。Federau等[4]通過給受試者吸入不同濃度的CO2以改變大腦血流灌注,以測定其D值、D*值及f值的變化,結(jié)果表明,當吸入的CO2濃度越高時,D*值及f值均會明顯升高;而當吸入的O2濃度越高時,D*值及f值則下降,而無論吸入CO2還是O2,D值均保持不變。Lemke等[5]的研究中設計了抑血的脈沖序列,對比胰腺在正常血供時及血供抑制后相應參數(shù)的改變,結(jié)果f值明顯下降,而D值并無明顯改變,信號強度隨b值的改變從雙指數(shù)模型轉(zhuǎn)變?yōu)閱沃笖?shù)模型。以上研究均證實了IVIM的雙室模型理論的合理性。

      3 IVIM成像在腹部病變的研究

      3.1 肝臟 肝臟病變是體部IVIM研究中最為活躍的領域[6-13]。Joo等[7]對比了非酒精性脂肪肝(nonalcohlic fatty liver disease,NAFID)、非酒精性脂肪性肝炎(nonalcohlic steatohepatitis,NASH)及正常肝臟的擴散及灌注分數(shù),結(jié)果表明NAFID的f值較正常肝臟明顯減低,而且隨著病情的進展越來越低,而其他IVIM參數(shù)與病情并無明顯相關(guān)。作者認為這一發(fā)現(xiàn)有助于鑒別早期NASH及單純性脂肪肝。Luciani等[9]對比了正常肝臟及肝硬化患者的IVIM參數(shù),結(jié)果顯示無論是正常肝臟還是硬化肝臟,其ADC值均大于D值。硬化肝臟的ADC值低于正常肝臟,其中D*值明顯減低(正常肝臟79.1±18.1,硬化肝臟59.4±20.0,P<0.01),推測可能原因為肝臟纖維化及硬化會導致門靜脈高壓,因而門靜脈的灌注明顯下降,而動脈灌注的增加并不能完全補償靜脈灌注的減少。而對于D值的改變,一般認為在肝臟纖維化過程中結(jié)締組織會大量增生,從而影響水分子的擴散過程,D值會相應地下降,而Luciani等[9]的研究中正常肝臟及硬化肝臟之間并無明顯差異,這一結(jié)果與既往的理論存在差異。Chow等[10]制作的小鼠肝硬化模型及Patel等[11]的病例回顧研究顯示,肝纖維化或肝硬化的D值、D*值及ADC值均明顯下降。因而對于肝硬化的IVIM研究結(jié)果尚存在爭議。對于肝臟內(nèi)局灶性占位性病變,Yoon等[12]對比了169個良惡性病灶的D值、D*值及ADC值,發(fā)現(xiàn)惡性病灶的D值及ADC值較良性病灶均明顯減低,而通過ROC曲線分析后得出D值鑒別診斷的可信度(0.971)高于ADC值(0.933)。血供豐富的占位性病變的D值及f值均明顯高于低血供的病變。以上研究均表明IVIM能更精細地描述擴散過程,而其獲得的相關(guān)參數(shù)對于病變的檢出及鑒別均優(yōu)于傳統(tǒng)模型的ADC值。

      3.2 胰腺 Kang等[14]將IVIM模型用于研究胰腺占位性病變,結(jié)果表明,對于胰腺腺癌及神經(jīng)內(nèi)分泌癌的鑒別診斷,D*值及f值比ADC值及D值更有價值,推測其原因在于胰腺癌屬于乏血供腫瘤,而神經(jīng)內(nèi)分泌癌的血供比較豐富,因而兩者在反映灌注的D*值及f值上有明顯差異。對于良、惡性胰腺導管內(nèi)乳頭狀瘤,Kang等[14]發(fā)現(xiàn)惡性病變的D*值及f值明顯升高,而ADC值及D值均明顯減低,ROC曲線分析后得出f值對于病變良惡性的鑒別診斷最有價值。對于慢性胰腺炎及胰腺癌的鑒別診斷,Klauss等[15]發(fā)現(xiàn),b值為50~300 mm2/s時,兩者的ADC值有明顯差異,而D值并無明顯不同,推測兩者ADC值不同主要由于灌注的差異,而f值可以作為鑒別腫塊型胰腺炎及胰腺癌的最佳參量,這對于無法進行對比劑增強來鑒別的患者尤為重要。

      3.3 腎臟 Chandarana等[16]對比應用雙指數(shù)及單指數(shù)模型研究腎臟病變,結(jié)果發(fā)現(xiàn)對于強化和非強化病灶的鑒別診斷,雙指數(shù)模型擬合的準確性更高;此外,f值與病灶的強化有很好的相關(guān)性,因而可以在不注射對比劑的情況下評價血供。Chandarana等[17]進一步對不同亞型的腎癌進行了IVIM成像研究,在腎癌的各種類型中,腎透明細胞癌(clear cell renal carcinoma,ccRCC)與腎嫌色細胞癌(chromophobe renal carcinoma,chRCC)、腎乳頭狀癌(papillary renal carcinoma,pRCC)及囊性腎癌(cystic renal carcinoma,cyRCC)相比,惡性程度高且預后不佳,準確的分型對臨床選擇治療方式有一定的幫助。該研究分析發(fā)現(xiàn),ccRCC和chRCC的f值大于0.16,而pRCC及cyRCC的f值則小于0.16,進一步分析得出ccRCC和cyRCC的D值大于1.5,而chRCC和pRCC的D值則小于1.5。作者認為聯(lián)合f值及D值有助于鑒別不同亞型的腎癌,而單一ADC值則不能做出鑒別診斷。賈慧茹等[18]構(gòu)建了大鼠單側(cè)輸尿管梗阻動物模型,并進行了IVIM成像研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)f值能反映尿路梗阻早期微灌注的變化,而與ADC值相比,D值評價腎髓質(zhì)的擴散改變更為敏感,因而認為雙指數(shù)模型較單指數(shù)模型能更好地評估梗阻性腎病腎實質(zhì)的擴散改變,可以用于評估尿路梗阻引起的早期腎臟變化。

      4 IVIM成像優(yōu)勢及研究進展

      傳統(tǒng)DWI得到的ADC值在病變檢出及良、惡性病變鑒別等方面的價值已得到廣泛認可,但仍然存在一定的局限性。由于正常與病變組織、良惡性病變的ADC值有很大的重疊,故ADC值往往并不能對病變進行精確定性。而在IVIM模型中,一般可以得到D值、D*值及f值這3個參數(shù),上述文獻均說明聯(lián)合多個參數(shù)進行鑒別診斷,其診斷特異度和靈敏度均明顯高于單一ADC值。IVIM理論提出已有數(shù)年,但由于軟硬件條件的限制,使臨床一直無法得到研究水平的數(shù)據(jù)。近年MRI技術(shù)不斷飛躍,對于擴散研究所要求的硬件參數(shù)如梯度場強及切換率大幅提升,如在川北醫(yī)學院附屬醫(yī)院使用的GE Discovery MR750 3.0T平臺上,梯度場強和切換率分別達到50 mT/m及200 T/ms,使用b值數(shù)量及大小的設置更為靈活,以往限制因素不再是阻礙IVIM研究的開展,因而IVIM成像研究近年得到廣泛關(guān)注,除腹部外,這一理論也應用于腦[19]、頸部[20]、乳腺[21-23]、盆腔[24-28]等部位。

      然而,目前IVIM研究尚處于起步階段,其中原因之一是b值的選擇及其分布,目前并無完全統(tǒng)一的標準,導致各研究結(jié)果存在差異。Lemke等[29]根據(jù)不同臟器的灌注特點,提出了腦、肝、腎等部位的b值大小及分布的優(yōu)化選擇方案,對后續(xù)研究有很大的指導意義。此外,由于模型的多樣性,IVIM經(jīng)典理論采用雙指數(shù)模型,但在某些病變的研究中發(fā)現(xiàn)雙指數(shù)模型并不能完全解釋所有現(xiàn)象。因而學者們提出了使用更多的指數(shù)模型,如肝臟三指數(shù)模型等[30]。進一步研究發(fā)現(xiàn),體素內(nèi)質(zhì)子運動形式的個數(shù)很難用確定的數(shù)字衡量,因而有學者提出了反映組織復雜程度的拉伸指數(shù)模型[31-32]??傊?,目前尚無一個完美的模型來描述所有的擴散形式,但多數(shù)學者認為最理想、最易解釋的還是雙指數(shù)模型。

      綜上所述,相對于常規(guī)DWI,IVIM能更準確地描述體素內(nèi)質(zhì)子的運動,而且得到更多的變量,很多研究已經(jīng)證實其在良、惡性腫瘤的鑒別診斷、療效評價等方面比ADC有更準確的臨床價值,相信隨著研究的深入及序列設置的規(guī)范化,IVIM能帶給臨床更大的幫助。

      [1] Le Bihan D, Breton E, Lallemand D, et al. MR imaging of intravoxel incoherent motions: application to diffusion and perfusion in neurologic disorders. Radiology, 1986, 161(2): 401-407.

      [2] Le Bihan D, Breton E, Lallemand D, et al. Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging. Radiology, 1988, 168(2): 497-505.

      [3] Sun X, Wang H, Chen F, et al. Diffusion-weighted MRI of hepatic tumor in rats: comparison between in vivo and postmortem imagingacquisitions. J Magn Reson Imaging, 2009, 29(3): 621-628.

      [4] Federau C, MaederP, O'Brien K, et al. Quantitative measurement of brain perfusion with intravoxel incoherent motion MR imaging. Radiology, 2012, 265(3): 874-881.

      [5] Lemke A, Laun FB, Simon D, et al. An in vivo verification of the intravoxel incoherent motion effect in diffusion-weighted imaging of the abdomen. Magn Reson Med, 2010, 64(6): 1580-1585.

      [6] Dyvorne HA, Galea N, Nevers T, et al. Diffusion-weighted MR imaging of the liver with multiple b values: effect of diffusion gradient polarity and breathing acquisition on image quality and intravoxel incoherent motion parameters-a pilot study. Radiology, 2013, 266(3): 920-929.

      [7] Joo I, Lee JM, Yoon JH, et al. Nonalcoholic fatty liver disease: intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR Imagingan experimental study in a rabbit model. Radiology, 2014, 270(1): 131-140.

      [8] Guiu B, Petit JM, Capitan V, et al. Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging in nonalcoholic fatty liver disease: a 3.0-T MR study. Radiology, 2012, 265(1): 96-103.

      [9] Luciani A, Vignaud A, Cavet M, et al. Liver cirrhosis: intravoxel incoherent motion MR imaging--pilot study. Radiology, 2008, 249(3): 891-899.

      [10] Chow AM, Gao DS, Fan SJ, et al. Liver fibrosis: an intravoxel incoherent motion (IVIM) study. J Magn Reson Imaging, 2012, 36(1): 159-167.

      [11] Patel J, Sigmund EE, Rusinek H, et al. Diagnosis of cirrhosis with intravoxel incoherent motion diffusion MRI and dynamic contrastenhanced MRI alone and in combination: preliminary experience. J Magn Reson Imaging, 2010, 31(3): 589-600.

      [12] Yoon JH, Lee JM, Yu MH, et al. Evaluation of hepatic focal lesions using diffusion-weighted MR imaging: comparison of apparent diffusion coefficient and intravoxel incoherent motion-derived parameters. J Magn Reson Imaging, 2014, 39(2): 276-285.

      [13] Doblas S, Wagner M, Leitao HS, et al. Determination of malignancy and characterization of hepatic tumor type with diffusion weighted magnetic resonance imaging. Invest Radiol, 2013, 48(10): 722-728.

      [14] Kang KM, Lee JM, Yu JH, et al. Intravoxel incoherent motion diffusion weighted MR imaging for characterization of focal pancreatic lesion. Radiology, 2014, 270(2): 444-453.

      [15] Klauss M, Lemke A, Grünberg K, et al. Intravoxel incoherent motion MRI for the differentiation between mass forming chronic pancreatitis and pancreatic carcinoma. Invest Radiol, 2011, 46(1): 57-63.

      [16] Chandarana H, Lee VS, Hecht E, et al. Comparison of bioexponential and monoexponential model of diffusion weighted imaging in evaluation of renal lesions. Invest Radiol, 2011, 46(5): 285-291.

      [17] Chandarana H, Kang SK, Wong S, et al. Diffusion-weighted intravoxel incoherent motion imaging of renal tumors with histopathologic correction. Invest Radiol, 2012, 47(12): 688-696.

      [18] 賈慧茹, 張翼, 劉樂, 等. 擴散加權(quán)成像單指數(shù)和雙指數(shù)模型評估單側(cè)輸尿管梗阻大鼠腎臟擴散及微灌注變化. 中國醫(yī)學影像學雜志, 2014, 22(5): 325-328.

      [19] Inglis B, Bossart EL, Buckley DL. Visualization of neural tissue water compartments using biexponential diffusion tensor MRI. Magn Reson Med, 2001, 45(4): 580-587.

      [20] Marzi S, Piludu F, Vidiri A. Assessment of diffusion parameters by intravoxel incoherent motion MRI in head and neck squamous cell carcinoma. NMR Biomed, 2013, 26(12): 1806-1814.

      [21] 何杰, 張焱, 程敬亮, 等. 單、雙指數(shù)模型擴散加權(quán)成像鑒別診斷乳腺良惡性病變的對比研究. 中國醫(yī)學影像學雜志, 2014, 22(1): 30-33.

      [22] Liu C, Liang C, Liu Z, et al. Intravoxel incoherent motion (IVIM) in evaluation of breast lesions: comparison with conventional DWI. Eur J Radiol, 2013, 82(12): E782-E789.

      [23] Bokacheva L, Kaplan JB, Giri DD, et al. Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MRI at 3.0T differentiates malignant breast lesion from benign lesion and breast parenchyma. J Magn Reson Imaging, 2014, 40(4): 813-823.

      [24] 喬敏霞, 時惠平, 秦丹, 等. 3.0T MRI多b值擴散加權(quán)成像對女性盆腔良、惡性病變的鑒別診斷價值. 中國醫(yī)學影像學雜志, 2013, 21(12): 951-954.

      [25] Pang Y, Turkbey B, Bernardo M, et al. Intravoxel incoherent motion MR imaging for prostate cancer: an evaluation of perfusion fraction and diffusion coefficient derived from different b-value combinations. Magn Reson Med, 2013, 69(2): 553-562.

      [26] Katahira K, Takahara T, Kwee TC, et al. Ultra-high-b-value diffusion-weighted MR imaging for the detection of prostate cancer: evaluation in 201 cases with histopathological correlation. Eur Radiol, 2011, 21(1): 188-196.

      [27] Langer DL, Van Der Kwast TH, Evans AJ, et al. Prostate cancer detection with multi-parametric MRI: logistic regression analysis of quantitative T2, diffusion-weighted imaging, and dynamic contrastenhanced MRI. J Magn Reson Imaging, 2009, 30(2): 327-334.

      [28] Riches SF, Hawtin K, Charles-Edwards EM, et al. Diffusion-weighted imaging of the prostate and rectal wall: comparison of biexponential and monoexponential modelled diffusion and association perfusion coefficient. NMR Biomed, 2009, 22(11): 318-325.

      [29] Lemke A, Stieltjes B, Schad LR, et al. Toward an optimal distribution of b values for intravoxel incoherent motion imaging. Magn Reson Imaging, 2011, 29(6): 766-776.

      [30] Hayashi T, Miyati T, Takahashi J, et al. Diffusion analysis with triexponential function in liver cirrhosis. J Magn Reson Imaging, 2013, 38(1): 148-153.

      [31] Kwee TC, Galban CJ, Tsien C, et al. Intravoxel water diffusion heterogeneity imaging of human high-grade gliomas. NMR Biomed, 2010, 23(2): 179-187.

      [32] Bennett KM, Schmainda KM, Bennett RT, et al. Characterization of continuously distributed cortical water diffusion rates with a stretched-exponential model. Magn Reson Med, 2003, 50(4): 727-734.

      R445.2

      10.3969/j.issn.1005-5185.2015.05.017

      2014-10-22

      2015-03-09

      (本文編輯 張春輝)

      川北醫(yī)學院附屬醫(yī)院放射科 四川南充 637000

      杜 勇 E-mail: yongdu2005@163.com

      猜你喜歡
      體素擴散系數(shù)梯度
      基于多級細分的彩色模型表面體素化算法
      一個改進的WYL型三項共軛梯度法
      一種自適應Dai-Liao共軛梯度法
      運用邊界狀態(tài)約束的表面體素加密細分算法
      基于體素格尺度不變特征變換的快速點云配準方法
      一類扭積形式的梯度近Ricci孤立子
      基于Sauer-Freise 方法的Co- Mn 體系fcc 相互擴散系數(shù)的研究
      上海金屬(2015年5期)2015-11-29 01:13:59
      FCC Ni-Cu 及Ni-Mn 合金互擴散系數(shù)測定
      上海金屬(2015年6期)2015-11-29 01:09:09
      非時齊擴散模型中擴散系數(shù)的局部估計
      地溫梯度判定地熱異常的探討
      河南科技(2014年3期)2014-02-27 14:05:45
      志丹县| 新兴县| 长岭县| 海兴县| 莱西市| 淮滨县| 麻栗坡县| 苍溪县| 石首市| 桂阳县| 双辽市| 汉沽区| 西藏| 湘阴县| 章丘市| 巢湖市| 太湖县| 福州市| 肥城市| 梨树县| 正安县| 丹东市| 华安县| 融水| 沅陵县| 彭阳县| 镇康县| 北票市| 和平县| 南皮县| 秦安县| 玉溪市| 北京市| 荔波县| 灵寿县| 漠河县| 包头市| 九江市| 永仁县| 敦煌市| 女性|