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扩散张量成像在脑梗死中的运用及进展

扩散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）由Basser等［1］在1994年首次提出，是扩散成像（diffusionweightedimaging,DWI）的发展和深化，是无创性显示和分析白质纤维束的一项新技术。近几年来，DTI技术发展迅速，目前主要用于脑部肿瘤及癫痫、精神分裂症等脑神经功能方面的研究，对脑梗死的研究也正方兴未艾地进行着。THEBASICPRINCIPLESofdiffusionMRIwereintroduced

inthemid-1980s(1–3);theycombinedNMRimaging

principleswiththoseintroducedearliertoencode

moleculardiffusioneffectsintheNMRsignalbyusing

bipolarmagneticfieldgradientpulses(4).

???1?DTI基本概念简述

???1.1?原理?在人体生理条件下，水分子的自由运动受细胞本身特征及结构的影响，在具有固定排列顺序的组织结构中，如白质纤维束，水分子在三维空间内各个方向上扩散运动的快慢不同，水分子通常更倾向于沿着白质纤维束走行的方向进行扩散，而很少沿着垂直于白质纤维束走行的方向进行扩散，这种具有方向依赖性的扩散即称为扩散的各向异性（anisotropic），其运动轨迹近似一个椭球体。椭球体的半径称为本征向量，其中最大半径称为主本征向量。因DWI主要反映三维方向扩散运动状况，不能反映各向异性，而DTI是在DWI基础上，正是利用水分子的这种扩散特征，在180°脉冲前后于GXGYGZ3个梯度通道上施加2个对称的斜方形梯度脉冲，至少于6个方向（多则甚至上百个）依次施加扩散敏感梯度，每一方向上均使用相同较大b值（通常为1000mm2/s），计算出各个方向上的扩散张量（即水分子扩散的各向异性），并对基础的T2WI-EPI像及DWI-EPI像进行多次采集，将其信号平均，并利用所得多种参数值进行成像来获得较高信噪比的扩散张量图像［2］。

???1.2?DTI的量化

???1.2.1?平均扩散率（meandiffusivity,MD）?反映扩散运动快慢而忽略各向异性，为各个方向扩散大小的平均值，常用表观扩散系数（apparentdiffusioncoefficient,ADC）与平均扩散系数（averagediffusioncoefficient,DCavg），实际上前者只代表扩散梯度磁场施加方向上水分子的扩散特点，不能完全、正确地评价不同组织各向异性的特点；后者能更全面反映扩散运动快慢，是扩散张量矩阵的主对角线元素之和的算术平均值，反应的是所有水分子在各个方向上的位移。

???1.2.2?各向异性指标?包括部分各向异性（fractionalanisotropy,FA）、相对各向异性（relativeanisotropy,RA）及容积比（volumeratio,VR）等，FA值的范围为0～1，FA值实际是各向异性的扩散程度，0代表最大各向同性的扩散，1代表假想状态下最大各向异性的扩散；RA、VR均代表水分子扩散运动各向异性的大小，他们的范围亦为0～1，RA实际上是扩散椭圆标准化的离均差，其意义在于代表了扩散张量各向异性和各向同性之比；VR值是扩散张量椭圆体的体积与以r为半径的球体体积之比，现多采用1-VR，以便和FA相一致。将原始数据利用软件重建出FA、ADC等图，可以更直观显示病变，在ADC图中，信号强度与ADC值呈正相关，如扩散系数高的脑脊液为高信号，而扩散系数低的脑实质为低信号；在FA图中，各向异性最高的脑白质表现为高信号，而各向异性最低的脑脊液为低信号。有几种方法来计算FA值，最简单的是比率法：用最小的本征向量值除以最大的本征向量值，这种比率法是按大小来分类本征向量值，可独立测量、排序来避免误差，因FA简单的本征值和算法，故运用广泛［2,3］。

???1.3?纤维束成像?通常情况下主本征向量与纤维走行方向一致，故根据主本征向量可显示脑和脊髓的白质纤维束。最初采用二维伪彩色编码图来表示纤维束的走行方向，如今已能用纤维束示踪成像技术来三维显示，即通过示踪每一体素的局部向量信息，从第一个体素主本征向量的方向寻找下一个与其最接近的体素，以前后2个方向呈线性延伸，以重建神经纤维通路，并在相应范围内的FA值、主要本征向量间的取值，将这些体素连接起来即为扩散张量纤维束成像（diffusiontensortractography,DTT），也是在彩色编码扩散张量成像