不同磁共振擴散加權成像模型在大鼠腦內的重復性

盧毅，陳濤，彭穩穩，宋嬌，王雪，嚴志漢

（溫州醫科大學附屬第二醫院育英兒童醫院 放射科，浙江 溫州 325027）

磁共振擴散加權成像（diffusion weighted imaging， DWI）越來越多地被運用于腫瘤學領域[1-3]。隨著磁共振硬件的提升以及對組織、細胞內外水分子的擴散運動狀態知識的不斷更新，目前對于DWI的分析除了表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）模型外，還出現了體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）、擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）和拉伸指數（stretched-exponential）等模型[4-5]。運用這些模型對腫瘤進行隨訪復查或療效監測，需要模型具有較高的重復性[6]，然而短時間內的DWI數據重復采集以及分析結果常常存在差異。基于此，本研究對正常大鼠頭顱進行間隔24 h的DWI重復掃描，分析4種DWI模型在大鼠腦內的重復性情況，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 實驗動物 雄性SD大鼠14只，2～3月齡，體質量315～360 g，購自上海斯萊克實驗動物有限責任公司。在溫州醫科大學實驗動物中心進行常規飼養。動物許可證號: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，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:層厚:3 mm，層間距:0 mm，TR/TE:2 000 ms/93.2 ms，矩陣:256×256，FOV:80 mm×100 mm，翻轉角:90°，b值分別采用0、30、100、200、400、1 000、1 500、2 000 s/mm2，激勵次數3次，方向為X、Y、Z 3個方向。待掃描結束后，將大鼠放回鼠籠中進行常規飼養，間隔24 h后采用同樣掃描參數進行第2次DWI掃描。避免大鼠實驗期間受到外界劇烈的刺激，每次麻醉10 min后待大鼠狀態平穩時再掃描。

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語言對圖像進行后處理。手動選取大鼠大腦的不同區域（額頂葉皮層、紋狀體、胼胝體及海馬）作為感興趣區（regions of interest，ROI），獲得b值-磁共振信號曲線圖，與4種DWI模型進行擬合，從而獲得相應的模型彩圖和參數結果。ADC模型獲得ADC值，IVIM雙指數模型獲得真擴散系數（D）、灌注分數（f）和假擴散系數（D*）值，DKI模型獲得校正擴散系數（Dapp）和表觀擴散峰度（Kapp）值，拉伸指數模型獲得分布擴散系數（DDC）和拉伸參數（α）值。

1.3 統計學處理方法 采用SPSS22.0進行統計學分析。DWI不同模型參數連續2 d的結果進行Kolmog-orov-Smirov正態性檢驗，符合正態分布的數據以（）表示并采用配對t檢驗，不符合正態分布的數據以M（P25，P75）表示并采用Wilcoxon Signed Ranks Test非參數檢驗。通過計算受試者內變異系數（intrasubject coefficient of variation，intra-subject CV）和Cronbach's Alpha來評估前后2 d參數總體變異中的組內成分。運用MedCalc軟件15.2.2（比利時Ostend公司）進行Bland-Altman方法評估，分析前后2 d參數的平均絕對差值和差值的95%一致性限度（limits of agreement，LA）來評估計算方法的重復性。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 磁共振原始圖像信號分析 大鼠的不同腦區ROI大小如表1所示。分析每只大鼠腦區的DWI b值-磁共振信號強度衰減圖，結果顯示，當b值等于0 s/mm2時的磁共振信號強度不穩定，紋狀體及海馬部位當b值為0 s/mm2時，磁共振信號強度低于b值為30 s/mm2時，b值-磁共振信號強度曲線不能很好地呈指數衰減。而b值從30 s/mm2開始的強度衰減曲線較好地呈指數衰減。由于當b值等于0 s/mm2時，其磁共振信號強度不穩定，因此在對擴散磁共振圖像進行分析時，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模型在大鼠腦內的重復性 14只大鼠56個腦區的不同DWI模型前后2 d的參數，結果顯示，D*、Kapp和α的差異有統計學意義（P＜0.05），而ADC、D、f、Dapp和DDC的差異則無統計學意義（P＞0.05）。見表2。

ADC模型、DKI模型和拉伸指數模型中擴散率相關參數（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ROI的體素大小（）

表1 不同腦區ROI的體素大小（）

時間 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-磁共振信號強度衰減曲線圖

除了評估受試者內變異外，Bland-Altman方法直觀顯示前后2 d掃描所得參數的平均絕對差值和95% LA，結果顯示ADC模型、DKI模型和拉伸指數模型中擴散率相關系數（ADC、Dapp和DDC）及拉伸指數模型中的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ADC值重復性的影響 結果顯示4個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數據分析結果的重復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，避免研究對象本身生理狀態變化引起的擴散運動狀態改變對DWI結果的影響，分析間隔24 h不同DWI模型結果在大鼠腦內的重復性情況。

表2 4種磁共振擴散加權成像模型參數的重復性比較

圖2 4種DWI模型參數的Bland-Altman分析圖

表3 不同ROI的ADC參數重復性比較

間隔24 h研究發現ADC模型、DKI模型和拉伸指數模型中擴散率相關參數（ADC、Dapp和DDC）的intra-subject CV、Cronbach's alpha及Bland-Altman結果均提示其重復性較好。而IVIM模型中所有參數以及DKI模型中的Kapp值和拉伸指數模型中的α值重復性較差。

以往有研究探索了DWI研究中的結果誤差的主要原因[7]。一方面是研究對象相關因素，包括疾病的類型和狀態以及患者潛在的生理狀態[8]。另一方面還存在掃描機器、實驗操作者的誤差，包括:成像儀器、安裝程序、數據獲取技術、重復檢查間的時間間隔等。此外，數據分析方法的不同也會增加結果誤差，包括成像技術不同（b值的選擇，b值的范圍以及b值圖像的噪聲[9]）和擴散數學模型假設不同[10]（單指數模型、雙指數模型或多指數模型）。如KOH等[11]在實體腫瘤的ADC重復性研究中發現全b值和高b值時分析所得的ADC具有較高的重復性，而低b值時測量ADC的重復性較低。因此采用DWI參數變化來縱向評估腫瘤病情進展或療效監測時，必須要說明每次獲取數據時所采用的b值，從而真實有效地分析縱向研究數據，以防止因b值不一致而導致的數據結果不一致[12]。

本研究發現IVIM模型的重復性最差，這與一些研究結果[13-15]相似。有研究表明IVIM模型的灌注分數是高度變異的[13-14]，其原因很可能與模型的自由參數數量有關。IVIM模型具有3個可變參數，雖然能更好地擬合磁共振信號衰減曲線，但是該模型也對實驗中的變量（組織本身情況變化、噪聲波動或者序列的信息）更加敏感，由此對結果的重復性造成影響[16]。除了模型參數數量的影響之外，模型的生理、物理學意義也會對重復性產生影響。IVIM模型的意義較為復雜，它假設組織存在快與慢2種擴散速度狀態從而分析組織的血流灌注和水分子擴散運動情況，非常容易受到血流速度、血管密度、血液黏度、細胞大小形態滲透性等影響。而且，血管與其他管道（腎小管、乳腺導管、唾液腺等）的流動很難分離出來。此外，從擴散圖像中分離出血流灌注信息需要很高的信噪比，且還有很多技術挑戰需要克服，比如大體積流動現象造成的偽影。所以想要提升IVIM模型重復性，一方面需要硬件設備比如機器場強、線圈等提升，另一方面IVIM模型對于腎臟等具有多套管道系統且流速較快的器官的適用性相對較弱，在算法中還需進一步改善。ADC模型公式十分簡單且只有一個參數，雖然它并沒有十分完美地擬合組織產生的磁共振信號衰減曲線，但它卻因此成為了所有模型中最強健的[17]。

本研究的局限性在于僅選取大鼠作為研究對象，下一步的計劃，將以人腦為研究對象，以期為人腦的縱向性研究提供一個可以規范化比較的標準。并且，對人體掃描時的生理狀態進行評估，比如采集血壓、呼吸、心率等信息，從而規避由自身生理狀態而產生的重復性誤差。

綜上，在間隔24 h的DWI重復性研究中發現，ADC模型、DKI模型和拉伸指數模型中擴散率相關參數重復性較好，其中ADC模型重復性最好，更適合應用于縱向性研究隨訪。而IVIM模型中所有參數以及DKI模型中Kapp和拉伸指數模型中α重復性較差。大鼠大腦不同部位的ADC值重復性也存在差異，紋狀體重復性最好，胼胝體則相對較差。