盧毅，陳濤，彭穩(wěn)穩(wěn)，宋嬌，王雪，嚴(yán)志漢

（溫州醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院育英兒童醫(yī)院 放射科，浙江 溫州 325027）

磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging， DWI）越來越多地被運(yùn)用于腫瘤學(xué)領(lǐng)域[1-3]。隨著磁共振硬件的提升以及對(duì)組織、細(xì)胞內(nèi)外水分子的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)狀態(tài)知識(shí)的不斷更新，目前對(duì)于DWI的分析除了表觀擴(kuò)散系數(shù)（apparent diffusion coefficient，ADC）模型外，還出現(xiàn)了體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)（intravoxel incoherent motion，IVIM）、擴(kuò)散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）和拉伸指數(shù)（stretched-exponential）等模型[4-5]。運(yùn)用這些模型對(duì)腫瘤進(jìn)行隨訪復(fù)查或療效監(jiān)測(cè)，需要模型具有較高的重復(fù)性[6]，然而短時(shí)間內(nèi)的DWI數(shù)據(jù)重復(fù)采集以及分析結(jié)果常常存在差異?；诖耍狙芯繉?duì)正常大鼠頭顱進(jìn)行間隔24 h的DWI重復(fù)掃描，分析4種DWI模型在大鼠腦內(nèi)的重復(fù)性情況，從而篩選更適合縱向研究的DWI分析模型。

1 材料和方法

1.1 實(shí)驗(yàn)動(dòng)物 雄性SD大鼠14只，2～3月齡，體質(zhì)量315～360 g，購自上海斯萊克實(shí)驗(yàn)動(dòng)物有限責(zé)任公司。在溫州醫(yī)科大學(xué)實(shí)驗(yàn)動(dòng)物中心進(jìn)行常規(guī)飼養(yǎng)。動(dòng)物許可證號(hào):SYXK（浙）2014-0006。

1.2 方法

1.2.1 掃描方法:大鼠腹腔注射3 mL/kg 10%水合氯醛麻醉后，固定于8通道高分辨率大鼠頭顱線圈內(nèi)，選用3.0T GE DISCOVERY MR750掃描儀，采用自旋回波-回波平面成像（SE-EPI）序列獲取DWI圖像。具體掃描參數(shù):層厚:3 mm，層間距:0 mm，TR/TE:2 000 ms/93.2 ms，矩陣:256×256，F(xiàn)OV:80 mm×100 mm，翻轉(zhuǎn)角:90°，b值分別采用0、30、100、200、400、1 000、1 500、2 000 s/mm2，激勵(lì)次數(shù)3次，方向?yàn)閄、Y、Z 3個(gè)方向。待掃描結(jié)束后，將大鼠放回鼠籠中進(jìn)行常規(guī)飼養(yǎng)，間隔24 h后采用同樣掃描參數(shù)進(jìn)行第2次DWI掃描。避免大鼠實(shí)驗(yàn)期間受到外界劇烈的刺激，每次麻醉10 min后待大鼠狀態(tài)平穩(wěn)時(shí)再掃描。

1.2.2 圖像處理分析:通過MItalytics軟件（新加坡Fitpu Healthcare公司），基于Matlab及C語言對(duì)圖像進(jìn)行后處理。手動(dòng)選取大鼠大腦的不同區(qū)域（額頂葉皮層、紋狀體、胼胝體及海馬）作為感興趣區(qū)（regions of interest，ROI），獲得b值-磁共振信號(hào)曲線圖，與4種DWI模型進(jìn)行擬合，從而獲得相應(yīng)的模型彩圖和參數(shù)結(jié)果。ADC模型獲得ADC值，IVIM雙指數(shù)模型獲得真擴(kuò)散系數(shù)（D）、灌注分?jǐn)?shù)（f）和假擴(kuò)散系數(shù)（D*）值，DKI模型獲得校正擴(kuò)散系數(shù)（Dapp）和表觀擴(kuò)散峰度（Kapp）值，拉伸指數(shù)模型獲得分布擴(kuò)散系數(shù)（DDC）和拉伸參數(shù)（α）值。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理方法 采用SPSS22.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。DWI不同模型參數(shù)連續(xù)2 d的結(jié)果進(jìn)行Kolmog-orov-Smirov正態(tài)性檢驗(yàn)，符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)以（）表示并采用配對(duì)t檢驗(yàn)，不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)以M（P25，P75）表示并采用Wilcoxon Signed Ranks Test非參數(shù)檢驗(yàn)。通過計(jì)算受試者內(nèi)變異系數(shù)（intrasubject coefficient of variation，intra-subject CV）和Cronbach's Alpha來評(píng)估前后2 d參數(shù)總體變異中的組內(nèi)成分。運(yùn)用MedCalc軟件15.2.2（比利時(shí)Ostend公司）進(jìn)行Bland-Altman方法評(píng)估，分析前后2 d參數(shù)的平均絕對(duì)差值和差值的95%一致性限度（limits of agreement，LA）來評(píng)估計(jì)算方法的重復(fù)性。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 磁共振原始圖像信號(hào)分析 大鼠的不同腦區(qū)ROI大小如表1所示。分析每只大鼠腦區(qū)的DWI b值-磁共振信號(hào)強(qiáng)度衰減圖，結(jié)果顯示，當(dāng)b值等于0 s/mm2時(shí)的磁共振信號(hào)強(qiáng)度不穩(wěn)定，紋狀體及海馬部位當(dāng)b值為0 s/mm2時(shí)，磁共振信號(hào)強(qiáng)度低于b值為30 s/mm2時(shí)，b值-磁共振信號(hào)強(qiáng)度曲線不能很好地呈指數(shù)衰減。而b值從30 s/mm2開始的強(qiáng)度衰減曲線較好地呈指數(shù)衰減。由于當(dāng)b值等于0 s/mm2時(shí)，其磁共振信號(hào)強(qiáng)度不穩(wěn)定，因此在對(duì)擴(kuò)散磁共振圖像進(jìn)行分析時(shí)，我們選取的b值范圍為30～2 000 s/mm2。見圖1。

2.2 比較不同DWI模型在大鼠腦內(nèi)的重復(fù)性 14只大鼠56個(gè)腦區(qū)的不同DWI模型前后2 d的參數(shù)，結(jié)果顯示，D*、Kapp和α的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），而ADC、D、f、Dapp和DDC的差異則無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。見表2。

ADC模型、DKI模型和拉伸指數(shù)模型中擴(kuò)散率相關(guān)參數(shù)（ADC、Dapp和DDC）的Cronbach's alpha均大于0.7，intra-subject CV均小于5%。同樣的，拉伸指數(shù)模型中的α值的Cronbach's alpha也大于0.7，intra-subject CV小于5%。而IVIM模型所有參數(shù)的Cronbach's alpha都小于0.5，低于通常采用的截止值0.6，intra-subject CV大于40%。見表2。

表1 不同腦區(qū)ROI的體素大?。ǎ?/p>

表1 不同腦區(qū)ROI的體素大?。ǎ?/p>

時(shí)間 n ROI額頂葉皮層 紋狀體 胼胝體 海馬第1天 14 20.86±4.0 22.50±3.8 8.14±2.2 13.00±3.4第2天 14 22.78±6.2 19.35±7.8 7.07±2.0 10.50±3.5

圖1 b值-磁共振信號(hào)強(qiáng)度衰減曲線圖

除了評(píng)估受試者內(nèi)變異外，Bland-Altman方法直觀顯示前后2 d掃描所得參數(shù)的平均絕對(duì)差值和95% LA，結(jié)果顯示ADC模型、DKI模型和拉伸指數(shù)模型中擴(kuò)散率相關(guān)系數(shù)（ADC、Dapp和DDC）及拉伸指數(shù)模型中的α值的LA均小于0.15×10-3mm2/s，其中ADC的LA最小，為0.086×10-3mm2/s。IVIM模型所有參數(shù)以及DKI模型中Kapp的LA大于0.4×10-3mm2/s。見表2、圖2。

2.3 比較不同ROI對(duì)ADC值重復(fù)性的影響 結(jié)果顯示4個(gè)ROI中紋狀體的intra-subject CV和LA最低，分別為2.00%和0.034×10-3mm2/s，胼胝體的intra-subject CV和LA最高，分別為3.98%和0.085×10-3mm2/s。見表3。

3 討論

縱向性研究中DWI數(shù)據(jù)分析結(jié)果的重復(fù)性問題一直存在爭議。本研究采用相同的DWI掃描序列和掃描參數(shù)，避免研究對(duì)象本身生理狀態(tài)變化引起的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)狀態(tài)改變對(duì)DWI結(jié)果的影響，分析間隔24 h不同DWI模型結(jié)果在大鼠腦內(nèi)的重復(fù)性情況。

表2 4種磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像模型參數(shù)的重復(fù)性比較

圖2 4種DWI模型參數(shù)的Bland-Altman分析圖

表3 不同ROI的ADC參數(shù)重復(fù)性比較

間隔24 h研究發(fā)現(xiàn)ADC模型、DKI模型和拉伸指數(shù)模型中擴(kuò)散率相關(guān)參數(shù)（ADC、Dapp和DDC）的intra-subject CV、Cronbach's alpha及Bland-Altman結(jié)果均提示其重復(fù)性較好。而IVIM模型中所有參數(shù)以及DKI模型中的Kapp值和拉伸指數(shù)模型中的α值重復(fù)性較差。

以往有研究探索了DWI研究中的結(jié)果誤差的主要原因[7]。一方面是研究對(duì)象相關(guān)因素，包括疾病的類型和狀態(tài)以及患者潛在的生理狀態(tài)[8]。另一方面還存在掃描機(jī)器、實(shí)驗(yàn)操作者的誤差，包括:成像儀器、安裝程序、數(shù)據(jù)獲取技術(shù)、重復(fù)檢查間的時(shí)間間隔等。此外，數(shù)據(jù)分析方法的不同也會(huì)增加結(jié)果誤差，包括成像技術(shù)不同（b值的選擇，b值的范圍以及b值圖像的噪聲[9]）和擴(kuò)散數(shù)學(xué)模型假設(shè)不同[10]（單指數(shù)模型、雙指數(shù)模型或多指數(shù)模型）。如KOH等[11]在實(shí)體腫瘤的ADC重復(fù)性研究中發(fā)現(xiàn)全b值和高b值時(shí)分析所得的ADC具有較高的重復(fù)性，而低b值時(shí)測(cè)量ADC的重復(fù)性較低。因此采用DWI參數(shù)變化來縱向評(píng)估腫瘤病情進(jìn)展或療效監(jiān)測(cè)時(shí)，必須要說明每次獲取數(shù)據(jù)時(shí)所采用的b值，從而真實(shí)有效地分析縱向研究數(shù)據(jù)，以防止因b值不一致而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)結(jié)果不一致[12]。

本研究發(fā)現(xiàn)IVIM模型的重復(fù)性最差，這與一些研究結(jié)果[13-15]相似。有研究表明IVIM模型的灌注分?jǐn)?shù)是高度變異的[13-14]，其原因很可能與模型的自由參數(shù)數(shù)量有關(guān)。IVIM模型具有3個(gè)可變參數(shù)，雖然能更好地?cái)M合磁共振信號(hào)衰減曲線，但是該模型也對(duì)實(shí)驗(yàn)中的變量（組織本身情況變化、噪聲波動(dòng)或者序列的信息）更加敏感，由此對(duì)結(jié)果的重復(fù)性造成影響[16]。除了模型參數(shù)數(shù)量的影響之外，模型的生理、物理學(xué)意義也會(huì)對(duì)重復(fù)性產(chǎn)生影響。IVIM模型的意義較為復(fù)雜，它假設(shè)組織存在快與慢2種擴(kuò)散速度狀態(tài)從而分析組織的血流灌注和水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)情況，非常容易受到血流速度、血管密度、血液黏度、細(xì)胞大小形態(tài)滲透性等影響。而且，血管與其他管道（腎小管、乳腺導(dǎo)管、唾液腺等）的流動(dòng)很難分離出來。此外，從擴(kuò)散圖像中分離出血流灌注信息需要很高的信噪比，且還有很多技術(shù)挑戰(zhàn)需要克服，比如大體積流動(dòng)現(xiàn)象造成的偽影。所以想要提升IVIM模型重復(fù)性，一方面需要硬件設(shè)備比如機(jī)器場(chǎng)強(qiáng)、線圈等提升，另一方面IVIM模型對(duì)于腎臟等具有多套管道系統(tǒng)且流速較快的器官的適用性相對(duì)較弱，在算法中還需進(jìn)一步改善。ADC模型公式十分簡單且只有一個(gè)參數(shù)，雖然它并沒有十分完美地?cái)M合組織產(chǎn)生的磁共振信號(hào)衰減曲線，但它卻因此成為了所有模型中最強(qiáng)健的[17]。

本研究的局限性在于僅選取大鼠作為研究對(duì)象，下一步的計(jì)劃，將以人腦為研究對(duì)象，以期為人腦的縱向性研究提供一個(gè)可以規(guī)范化比較的標(biāo)準(zhǔn)。并且，對(duì)人體掃描時(shí)的生理狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，比如采集血壓、呼吸、心率等信息，從而規(guī)避由自身生理狀態(tài)而產(chǎn)生的重復(fù)性誤差。

綜上，在間隔24 h的DWI重復(fù)性研究中發(fā)現(xiàn)，ADC模型、DKI模型和拉伸指數(shù)模型中擴(kuò)散率相關(guān)參數(shù)重復(fù)性較好，其中ADC模型重復(fù)性最好，更適合應(yīng)用于縱向性研究隨訪。而IVIM模型中所有參數(shù)以及DKI模型中Kapp和拉伸指數(shù)模型中α重復(fù)性較差。大鼠大腦不同部位的ADC值重復(fù)性也存在差異，紋狀體重復(fù)性最好，胼胝體則相對(duì)較差。