科研平台介绍 体素内不相干运动(ivim)扩散成像

科研平台介绍 ——体素内不相干运动（IVIM）扩散成像

背景：扩散成像是一种无损的测量活体组织水分子运动的磁共振成像方法，其图像对比主要与水分子运动速率有关，而并非如常规的MRI方法通过T1，T2和质子密度的权重形成不同的图像对比，因此扩散成像可以提供了常规MRI方法的无法获得的微观结构信息，在肿瘤的良恶性鉴别，疗效评估和预测方面都起着重要作用。 常规的扩散成像通常使用单激发自旋回波EPI序列，扩散加权的权重用b值表示。最简单的扩散成像序列可以通过采集一个没有扩散加权的数据（S0）和一个扩散权重为b的数据（Sb）计算表观扩散系数（ADC）。ADC以mm2/s为单位，反映了水分子扩散的快慢，计算的公式为Sb / S0 = exp ( -b · ADC)。这个模型通常称为单e指数（mono-exponential）模型，其优点在于模型简单，计算结果稳定，所以能广泛的应用到临床扫描中，然而缺点则是模型背后的假设过于理想，不能反映生物组织内复杂的扩散信息。其近似认为扩散运动为不受任何限制的自由运动，同时每个体素内的扩散为单一成分，因此单e指数模型计算的ADC值可近似认为是单体素内包含的各种组织成分平均的扩散系数，反映了扩散的一个总体情况。由于生物体内的水分子运动会受到各种阻碍（如细胞膜），单体素内包含的多种组织成分都可能对扩散信号有贡献， 随着MRI硬件和序列技术的发展，扩散成像的图像质量近年来得到了极大的提升，研究者们也逐渐开始进一步关注包含在扩散数据中的多成分的微观结构信息，特别是这些信息在临床上的应用，也因此多种扩散模型相继被提出，如近年来大家常常听到的体素内不相干运动（IVIM）模型，扩散峰度模型（DKI），拉伸指数模型。本文下面重点介绍IVIM模型。 IVIM模型： IVIM模型是由LeBihan等人于1986年提出，其基于双e指数模型，可以同时获得灌注和扩散信息，同时由于其不需要造影剂，临床意义不言而喻。下面，我们来看一下该模型是如何获得灌注信息的。在常规的扩散成像中，通常不考虑灌注的信息，这是由于1）扩散成像最早应用于神经系统，而大脑的血容量非常小（2%- 4%），灌注信号的贡献较小；2）血流是定向流动的，其运动的空间尺度（数十微米）远大于扩散运动（纳米），因此血流的信号通常比扩散信号衰减的快，在常用的b值（600 ~1000 mm2/s）下信号早已完全衰减; 3) 扩散成像测量的则是水分子的随机运动，而血流是定向流动的，因此我们熟悉的扩散模型将不再适用。为了获得灌注信息，IVIM假设人体内微血管网络在空间上是随机分布的，所以血液中的水分子也可以看做是在较大空间尺度上进行随机运动，通常称其为伪随机运动，这样灌注则可以通过我们熟悉的扩散的模型求解。同时其宏观扩散速率通常显著快于常规的水分子扩散。也因此，IVIM模型可以将两种不同的扩散成分分离出来，其双e指数模型计算两个扩散系数，一个快扩散D*，一个慢扩散D，还有快扩散对应的比例系数f。快扩散对应了灌注信号，慢扩散对应了常规的扩散信号，计算公式为：Sb/ S0 = f · exp(-b · D*) + (1 – f) · exp(-b · D)。本图为一健康30岁男性肝脏的冠状位扩散加权图像。通过IVIM模型，在每个体素内扩散信号衰减曲线（实线）的不同部分与IVIM的定量化参数更密切的联系了起来，其中扩散系数D反映了组织扩散，伪扩散系数D*反映了毛细血管的灌注，f为灌注信号的比例。注意，使用单e指数模型，基于高于100 s/mm2的b值计算的ADChigh是D的近似。图片来源于文献(Dow-Mu Koh, 2011)。 在序列参数设置方面，扩散信号由于衰减快，因此需要采集小b值（b 2/s）的扩散加权数据。同时，b值的数目需要大于4个才能计算IVIM的多个参数，而为了获得稳定的计算结果，通常实际应用的b值数据更多，在过去的研究中使用超过10个b值例子并不少见。并且由于灌注效应主要集中在小b值上，因此在小b值（100~200mm2/s）区间内需要采集更多数据以保证计算的准确性。 临床应用：虽然扩散成像的灌注成分的生理基础比较复杂，有一定的不确定性，但近年来IVIM模型的临床应用也得到了一些非常有趣的结果。 腹部器官，如肝，胰，脾，肾，其中肝与胰的扩散信号呈双e指数的信号衰减形式，通过所有b值计算得到的ADC值显著高于通过IVIM模型计算得到的组织扩散系数（D）。本图为一30岁男性的腹部脏器的扩散数据和多b值扩散信号衰减曲线。左图为b0图像，右图为不同ROI的扩散信号曲线，四个ROI分别为L肝，K肾，P胰，S 脾。注意，肝和胰的扩散信号曲线能明显看出双e指数衰减的趋势，两个不同的扩散成分在较小的b值下(b 2/s)可以区分开来，但对于肾和脾，双e指数衰减趋势不明显。图片来源于文献(Dow-Mu Koh, 2011)。 在结肠癌肝转移的病例中，转移癌的灌注比例系数低于正常肝实质，这与这类病灶血供减少的情况相吻合。近期，肝硬化的研究发现发生肝硬化后，肝的伪扩散系数和组织扩散系数均低于正常肝。 本图为45岁男性结肠癌肝转移病人。左图为扩散b0图，ROI分别位于肿瘤（T）和正常肝（L）区域。右图为IVIM双e指数模型的扩散信号衰减曲线，曲线显示正常肝在低b值下有明显的灌注效应，而转移癌灶则较为平坦，灌注成分较少。图片来源于文献(Dow-Mu Koh, 2011)。 在胰腺的研究中，识别胰腺癌和区分胰腺肿瘤与局部胰腺炎仍然有一定的挑战。近期的研究发现胰腺癌的IVIM的灌注比例系数（f）显著低于正常胰腺实质，但值的范围仍然有一定的重叠。 本图为54岁的男子，活检证实为胰腺癌。肿瘤（T）和正常胰腺组织（P）的ROI分析显示，虽然总流的扩散系数与正常组织差异较小（1.30 x 10-3 vs 1.44 x 10-3mm2/s）,但灌注比例系数（f）具有更大的差异（0.06 vs 0.10）。肿瘤的扩散衰减曲线在低b值处较正常组织更平缓，也反映了肿瘤的灌注比较更低。图片来源于文献(Dow-Mu Koh, 2011)。 在前列腺的研究中也发现扩散衰减信号随着b值的增加呈双e指数衰减特性。前列腺癌外周带的扩散快（伪扩散）、慢（组织扩散）两个成分均低于正常对照。 本图为一例前列腺癌患者的IVIM参数图。 总的来说，扩散成像可以利用多b值的数据和IVIM模型估计组织灌注与扩散效应，并将其区分开来。临床研究已经展现了这些参数在疾病评估，特别是肿瘤方面的应用价值。然而，需要注意的是，虽然在低b值下的快扩散成分对微血管灌注敏感，但其他整体流动效应，如管道流动或腺体分泌都可能对扩散信号衰减有一定的贡献，将其与灌注信号区分开来目前还比较困难。大家需要注意的是目前多b值的扩散方法在分析复杂的扩散数据的时候仍然面临将达的挑战和一定的不确定性。这些相对于单e指数模型更高级的扩散数据分析方法需要更好的数据质量（多b值，高信噪比）才能获得稳定的计算结果。

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