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不同掃描層厚對(duì)腦白質(zhì)纖維束擴(kuò)散張量成像定量評(píng)估的研究

2018-12-28 02:28呂亮呂發(fā)金黃顯龍劉筱霜魏淼
關(guān)鍵詞:橢球張量白質(zhì)

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(píng)估指標(biāo)受到一些掃描參數(shù)的影響,如回波時(shí)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(píng)估指標(biāo)變化情況,以期找尋不同掃描層厚對(duì)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(gè)方向擴(kuò)散敏感梯度場(chǎng)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(shí)間、圖像空間分辨率、信噪比以及各擴(kuò)散定量評(píng)估指標(biāo)。

通過對(duì)TE[5]、重復(fù)時(shí)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(duì)腦組織擴(kuò)散張量成像定量評(píng)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(píng)估指標(biāo)的變化,以期找尋不同掃描層厚對(duì)其影響規(guī)律。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 經(jīng)醫(yī)院倫理委員會(huì)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(huì)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(lì)次數(shù)1,采集時(shí)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(lì)次數(shù)1,采集時(shí)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(lì)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(shí)間6 min 25 s;層厚5 mm組:層數(shù)21,TR 3700 ms,TE 95 ms,采集時(shí)間4 min 2 s;層厚7 mm組:層數(shù)15,TR 2800 ms,TE 95 ms,采集時(shí)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(píng)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(jì)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(guó)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(gè)體DTI空間獲得個(gè)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(zhǎng)度(fiber length minimum,F(xiàn)Lmin)、最大纖維束長(zhǎng)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(gè)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(gè)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(gè)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(jì)學(xué)方法 采用SPSS 17.0軟件。各擴(kuò)散定量評(píng)估指標(biāo)采用單樣本Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗(yàn)法進(jìn)行正態(tài)性分布檢驗(yàn),采用 Levene檢驗(yàn)法進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)。各擴(kuò)散定量評(píng)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(yàn)方法即配對(duì)比較的秩檢驗(yàn),數(shù)據(jù)用M(Q1,Q3)表示。各擴(kuò)散定量評(píng)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(jì)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(píng)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(jì)學(xué)意義(P>0.05),其余各組間差異均有統(tǒng)計(jì)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(píng)估指標(biāo)比較

2.2 不同掃描層厚與各擴(kuò)散定量評(píng)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(píng)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(píng)估指標(biāo)在不同掃描層厚組間差異有統(tǒng)計(jì)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(hào)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(píng)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(jì)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(píng)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(gè)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(lì)次數(shù)提供足夠的信噪比,排除不同TR對(duì)DTI各擴(kuò)散定量評(píng)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(cè)量?jī)蓚?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(hào)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(hào)弱導(dǎo)致獲得擴(kuò)散定量評(píng)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(duì)于認(rèn)識(shí)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(píng)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(duì)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(duì)部分 DTI擴(kuò)散定量評(píng)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。

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