呂亮，呂發(fā)金，黃顯龍，劉筱霜，魏淼

1.重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射科，重慶 400016；2.重慶市人民醫(yī)院放射科，重慶 400014；

擴(kuò)散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）是一種非侵入性研究腦白質(zhì)纖維束的成像方法，在臨床上得到廣泛應(yīng)用，但其擴(kuò)散定量評估指標(biāo)受到一些掃描參數(shù)的影響，如回波時間（TE）、擴(kuò)散梯度方向數(shù)目（number of diffusion-encoding gradient directions，NDGD）、掃描層厚等。本研究通過采集不同掃描層厚的腦白質(zhì)纖維束DTI數(shù)據(jù)，分析各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)變化情況，以期找尋不同掃描層厚對其的影響規(guī)律。

DTI是活體研究腦白質(zhì)纖維束MRI方法[1]，在顱腦創(chuàng)傷[2]、顱腦腫瘤[3]以及精神疾病[4]的診斷中廣泛應(yīng)用，其最常用的成像序列為施加多個方向擴(kuò)散敏感梯度場的單次激發(fā)自旋回波平面成像（single-shot spinecho echo planar imaging，SS-SE-EPI）序列，而序列各參數(shù)的設(shè)定直接影響DTI序列采集時間、圖像空間分辨率、信噪比以及各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)。

通過對TE[5]、重復(fù)時間（TR）[6]、NDGD[7]等成像序列參數(shù)的研究，明確了部分成像序列參數(shù)對腦組織擴(kuò)散張量成像定量評估指標(biāo)的影響。

隨著腦結(jié)構(gòu)成像分析方法的不斷改進(jìn)及分析軟件的不斷涌現(xiàn)，本研究采集不同掃描層厚的腦白質(zhì)纖維束DTI數(shù)據(jù)，使用目前較為常用的分析軟件，通過在標(biāo)準(zhǔn)化腦圖譜中選取感興趣區(qū)的方法，分析各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)的變化，以期找尋不同掃描層厚對其影響規(guī)律。

1 資料與方法

1.1 研究對象 經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審核批準(zhǔn)，2017年1－4月在重慶市人民醫(yī)院招募健康志愿者30例，其中男16例，女14例；年齡21～53歲，平均（25.4±7.0）歲。所有志愿者均無頭部外傷史、手術(shù)史，無神經(jīng)、精神病史，無MRI檢查禁忌證，能耐受MRI檢查，所有志愿者均簽署知情同意書自愿參加本研究，并經(jīng)醫(yī)院倫理委員會備案。

1.2 儀器與方法 使用Siemens 3.0T Siemens Verio超導(dǎo)MRI掃描儀，Head Matrix線圈。志愿者以頭先進(jìn)、仰臥位，行軸位TSE-T2WI排除顱腦病變。掃描參數(shù)：TR 4560 ms，TE 106 ms，相位編碼：左右方向，視野220 mm，分辨率320，層厚5 mm，激勵次數(shù)1，采集時間56 s。3D-T1為t1-mpr-tra序列，掃描參數(shù)：TR 1900 ms，TE 2.96 ms，相位編碼：左右方向，視野230 mm，分辨率256，層厚1.0 mm，激勵次數(shù)1，采集時間5 min 53 s。DTI為ep2d-diff-mddw序列，其中相同參數(shù)為相位編碼：前后方向，視野230 mm，分辨率128，激勵次數(shù)2，EPI因子128，b因子0/1000，擴(kuò)散方向數(shù)目30。

按掃描層厚分為3組。層厚3 mm組：層數(shù)35，TR 5900 ms，TE 95 ms，采集時間6 min 25 s；層厚5 mm組：層數(shù)21，TR 3700 ms，TE 95 ms，采集時間4 min 2 s；層厚7 mm組：層數(shù)15，TR 2800 ms，TE 95 ms，采集時間3 min 4 s。

1.3 數(shù)據(jù)處理 將所有志愿者DICOM格式3D-T1、DTI數(shù)據(jù)導(dǎo)入電腦，運(yùn)行 PANDA（Pipeline for Analysing Brain Diffusion Images）軟件[8]（http：//www.nitrc.org/projects/panda），通過 DICOM-＞NIfTI工具進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，經(jīng)Full Pipeline工具獲得基于解剖圖譜分析水平的各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)各向異性分?jǐn)?shù)（fractional anisotropy，F(xiàn)A）、平均擴(kuò)散率（mean diffusivity，MD）、軸向擴(kuò)散（axial diffusivity，AD）、橫向擴(kuò)散（radial diffusivity，RD）等區(qū)域均值以及全腦白質(zhì)纖維束圖。其中區(qū)域均值根據(jù)rICBM_DTI_81_WMPM_FMRIB58圖譜計算；腦白質(zhì)纖維束采用纖維束連續(xù)追蹤（FACT）算法，角度閾值為45°，F(xiàn)A閾值范圍0.2～1.0。運(yùn)行FMRIB Software Library（FSL）軟件（英國牛津）[9]（http：//fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki），通過FSLView工具以及fslmaths命令行獲得基于HarvardOxfordx圖譜的標(biāo)準(zhǔn)空間右側(cè)海馬區(qū)模板（圖1），通過FLIRT工具將該模板配準(zhǔn)到個體DTI空間獲得個體DTI空間右側(cè)海馬區(qū)感興趣區(qū)（ROI）。運(yùn)行 TrackVis軟件（http：//www.trackvis.org/），追蹤通過該ROI的纖維束（圖2～4），并獲得纖維束數(shù)目（fiber numbers，F(xiàn)N）、最小纖維束長度（fiber length minimum，F(xiàn)Lmin）、最大纖維束長度（fiber length maximum，F(xiàn)Lmax）值。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)空間中右側(cè)海馬區(qū)模板像在頭顱冠狀位（A）、軸位（B）、矢狀位圖（C）

圖2 3 mm掃描層厚個體空間中通過右側(cè)海馬區(qū)纖維束前視（A）、下視（B）、右視圖（C）

圖3 5 mm掃描層厚個體空間中通過右側(cè)海馬區(qū)纖維束前視（A）、下視（B）、右視圖（C）

圖4 7 mm掃描層厚個體空間中通過右側(cè)海馬區(qū)纖維束前視（A）、下視（B）、右視圖（C）

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 17.0軟件。各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)采用單樣本Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗法進(jìn)行正態(tài)性分布檢驗，采用 Levene檢驗法進(jìn)行方差齊性檢驗。各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)服從正態(tài)分布及方差齊性使用單因素方差分析，兩兩比較采用 LSD法，不服從正態(tài)分布或方差齊性使用非參數(shù)檢驗方法即配對比較的秩檢驗，數(shù)據(jù)用M（Q1，Q3）表示。各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)服從正態(tài)分布使用Pearson相關(guān)性分析，不服從正態(tài)分布使用 Spearman相關(guān)分析。P＜0.05表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

選擇胼胝體壓部為核心區(qū)域，獲得不同掃描層厚該區(qū)域 FA、MD、AD、RD值。選擇右側(cè)海馬區(qū)為ROI，獲得不同掃描層厚全腦白質(zhì)纖維束圖中通過該ROI的FN、FLmin、FLmax值。

2.1 不同掃描層厚各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)組間比較FLmax各組間以及AD 3 mm組與5 mm組間差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05），其余各組間差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），見表1。

表1 30名健康志愿者不同掃描層厚組各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)比較

2.2 不同掃描層厚與各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)的相關(guān)性分析 掃描層厚與FA、AD、FN呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05），與MD、RD、FLmin呈正相關(guān)（P＜0.05），與FLmax無相關(guān)性（P＞0.05），見表2。

表2 掃描層厚與各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)的相關(guān)性分析

3 討論

3.1 組間差異分析 本研究結(jié)果表明，僅部分?jǐn)U散定量評估指標(biāo)在不同掃描層厚組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），其原因可能為FLmax值與掃描層厚無相關(guān)性，而 AD值與掃描層厚的相關(guān)性較弱（r=-0.316），3 mm組與5 mm組掃描層厚導(dǎo)致的擴(kuò)散張量橢球主方向差異并不顯著；也可能與本研究選擇的ROI為信號極強(qiáng)區(qū)域有關(guān)。而在不同掃描層厚下獲得的其余各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)，由于擴(kuò)散張量橢球形狀變形、部分容積效應(yīng)以及磁化率偽影共同作用下，組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

3.2 相關(guān)性分析 本研究探討了不同掃描層厚下腦組織DTI各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)的穩(wěn)定性，結(jié)果表明，隨著掃描層厚的增加，F(xiàn)A、AD、FN值逐漸變小，MD、RD、FLmin值逐漸增大，F(xiàn)Lmax值變化不顯著，其原因可能為：①隨著掃描層厚增加，圖像單個體素體積增大，擴(kuò)散張量橢球形狀變形而趨近于圓球形[10]，導(dǎo)致代表擴(kuò)散張量橢球主方向的AD值變小，代表擴(kuò)散張量橢球次方向的RD值變大；而RD值與掃描層厚的相關(guān)性比AD值更強(qiáng)，使得代表擴(kuò)散張量橢球平均方向的 MD值與 RD值均與掃描層厚呈正相關(guān)；而FA值與擴(kuò)散橢球主方向一致，故FA值與層厚呈負(fù)相關(guān)。②隨著掃描層厚增加，圖像空間分辨率下降，部分容積效應(yīng)以及磁化率偽影等導(dǎo)致成像質(zhì)量下降[11]，能夠追蹤到的FN將下降，能夠追蹤出的FLmin也將增加。而能夠追蹤出的FLmax與掃描層厚無相關(guān)性，可能更多取決于纖維追蹤技術(shù)[12]。

3.3 序列參數(shù)及感興趣區(qū)的選擇 本研究采用 TR 2800～5900 ms及2次激勵次數(shù)提供足夠的信噪比，排除不同TR對DTI各擴(kuò)散定量評估指標(biāo)的影響，符合秦文等[6]研究結(jié)果的建議。

倪建明等[13]在 FA圖上分別測量兩側(cè)半卵圓中心、胼胝體膝部、胼胝體壓部、兩側(cè)內(nèi)囊、丘腦及橋腦FA值，表明胼胝體壓部為信號最強(qiáng)區(qū)域。本研究將胼胝體壓部區(qū)域作為FA、MD、AD、RD值ROI，可減少信息丟失，排除因信號弱導(dǎo)致獲得擴(kuò)散定量評估指標(biāo)不準(zhǔn)確的情況。

海馬為腦內(nèi)重要的功能結(jié)構(gòu)區(qū)域[14]，與多種疾病密切相關(guān)，正確顯示海馬內(nèi)部神經(jīng)纖維束情況，對于認(rèn)識疾病的發(fā)生及發(fā)展意義重大。本研究將右側(cè)海馬區(qū)域作為腦白質(zhì)纖維束擴(kuò)散定量評估指標(biāo) FN、FLmin、FLmax值ROI，以期為海馬研究提供健康人群數(shù)據(jù)。

本研究為減少信息丟失，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，僅選擇胼胝體壓部區(qū)域及右側(cè)海馬區(qū)域作為 ROI進(jìn)行研究探討。下一階段將對腦內(nèi)更多的腦區(qū)及神經(jīng)核團(tuán)進(jìn)行研究，提高結(jié)果的可靠性。此外，本研究樣本量較小，需進(jìn)一步積累臨床病例進(jìn)行深入研究，以期為掃描提供準(zhǔn)確的快速掃描序列?？傊?，本研究表明，不同掃描層厚將對部分 DTI擴(kuò)散定量評估指標(biāo)產(chǎn)生影響，數(shù)據(jù)獲取過程中應(yīng)引起重視，保證掃描層厚一致，提高數(shù)據(jù)的可信度。