定量磁敏感圖在中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病中的臨床應(yīng)用

王 晗 付 曠 張 晶 霍賽楠

傳統(tǒng)MRI通?；谝恍┗镜奈锢硖匦?，包括各種生物組織或液體的自旋密度，縱向和橫向弛豫時(shí)間。同時(shí)，還存在大量其他物理現(xiàn)象，如擴(kuò)散、灌注、流空、化學(xué)位移等來(lái)增強(qiáng)MRI的圖像對(duì)比。磁化率是物質(zhì)的一種物理特性，可反映物質(zhì)在外磁場(chǎng)中的磁化程度。當(dāng)磁化率源置于外磁場(chǎng)時(shí)，會(huì)引起局部磁場(chǎng)變化。在傳統(tǒng)的MRI中，磁化率引起的磁場(chǎng)變化往往被視為圖像偽影的來(lái)源。然而，磁化率也是組織的一種內(nèi)在特性，如果能有效地加以利用，可以為研究組織的結(jié)構(gòu)和功能提供重要的信息。磁敏感加權(quán)成像（susceptibility weighted imaging，SWI）是基于磁化率成像的一種特殊形式。它使用相對(duì)長(zhǎng)回波時(shí)間的梯度回波圖像來(lái)獲取相位信息，進(jìn)而增強(qiáng)圖像對(duì)比度。由于SWI能夠增強(qiáng)傳統(tǒng)MRI無(wú)法檢測(cè)到的組織結(jié)構(gòu)間圖像對(duì)比，因而成為研究神經(jīng)影像的重要工具。自1997年首次報(bào)道，SWI已經(jīng)被證明在包括高分辨率靜脈顯像、創(chuàng)傷性顱內(nèi)出血、檢測(cè)腫瘤內(nèi)出血和血管生成、評(píng)估腦內(nèi)鐵沉積等方面具有應(yīng)用價(jià)值[1]。SWI的局限性在于盡管其相位反映的是實(shí)際的局部磁場(chǎng)，但組織的幾何和方向同樣受到主磁場(chǎng)的影響，并且相位改變超出了其生成時(shí)的范圍。目前研究人員也正在努力克服非局部磁場(chǎng)帶來(lái)的問題[2-6]。定量磁敏感圖（quantitative susceptibility mapping，QSM）是一種成熟的后處理技術(shù)。它通過計(jì)算局部磁場(chǎng)來(lái)恢復(fù)人體的腦部和體部磁敏感分布，并已成為一個(gè)發(fā)展迅速的研究領(lǐng)域[5]。本文旨在簡(jiǎn)述QSM的原理及臨床應(yīng)用現(xiàn)狀。

1 QSM的原理

磁化率是一種基本的物理特性，可以顯著影響MRI對(duì)比。使用T2*梯度回波序列成像，組織間的磁化率差異由于誘導(dǎo)頻率變化引起相位圖的非局部磁場(chǎng)變化，通常會(huì)引起局部信號(hào)消失。SWI可同時(shí)獲得幅度圖和相位圖兩組原始圖像，兩者成對(duì)出現(xiàn)，所對(duì)應(yīng)的解剖位置完全一致。SWI通過將幅度圖和相位圖結(jié)合到一幅圖像上，從而可以顯著地定性增強(qiáng)不同磁化率的組織間圖像對(duì)比，即所謂的SWI。

QSM常規(guī)采用同一相位信號(hào)雙核或復(fù)核的梯度回波磁共振序列來(lái)獲得大部分組織磁化率定量圖[6]。原則上，QSM產(chǎn)生于已經(jīng)成熟的SWI技術(shù)，是一種基于磁共振的腦鐵定量技術(shù)，從相位信息中演算得到組織的磁敏感分布。QSM重建過程主要分為相位圖的初始處理、背景場(chǎng)的除去和磁化率的反演。QSM后處理仍是一個(gè)研究熱點(diǎn)[4,7-9]。順磁性物質(zhì)，如含鐵血黃素和鐵蛋白在磁化率圖像上表現(xiàn)為明亮的高信號(hào)；而抗磁性物質(zhì)，如鈣化和髓鞘則表現(xiàn)為黑色的低信號(hào)[10]。因此QSM能夠從出血性病變中區(qū)分出鈣化成分[11]；而傳統(tǒng)MRI序列做出區(qū)分卻非常困難。

2 QSM的臨床應(yīng)用

2.1 創(chuàng)傷性腦損傷（traumatic brain injury，TBI） SWI和QSM非常重要的一項(xiàng)臨床應(yīng)用是用于TBI或輕度TBI。它們對(duì)發(fā)現(xiàn)血-腦屏障滲透性改變和小血管損傷，尤其是彌漫性軸索損傷引起的出血或微出血具有較高的敏感性[12]。腦部受傷后引起的出血可以作為一種診斷TBI的影像生物學(xué)標(biāo)志。除較大的出血挫傷外，多發(fā)的腦微出血（cerebral microbleeds，CMBs）也常在TBI中發(fā)現(xiàn)。由于小血管出血，CMBs在SWI上表現(xiàn)為小點(diǎn)狀的低信號(hào)，通常大小為2～10 mm。這些出血在評(píng)估TBI損傷上具有重要意義。SWI可以顯示傳統(tǒng)MRI序列無(wú)法顯示的創(chuàng)傷后神經(jīng)改變。CT是檢測(cè)急性期出血的主要臨床手段，但對(duì)微出血并不敏感。在顯示腦微出血方面，SWI比T2*GRE序列更為敏感[13]；但在SWI上會(huì)出現(xiàn)靜脈血管與微出血同時(shí)顯像的情況。微量出血可能會(huì)埋沒進(jìn)密集的靜脈系統(tǒng)而被漏診。有研究嘗試?yán)闷渥咝屑靶螤顚⒛X微出血灶從靜脈血管中區(qū)分出來(lái)[14]。然而，TBI的CMBs常形態(tài)不規(guī)整。因此，仍然需要一種定量方法將腦微出血與靜脈系統(tǒng)區(qū)分開來(lái)。創(chuàng)傷后腦出血的出血灶經(jīng)歷一些階段，從早期的氧合血紅蛋白后依次成為去氧血紅蛋白、細(xì)胞內(nèi)高鐵血紅蛋白和細(xì)胞外高鐵血紅蛋白，最后成為含鐵血黃素[15]。理論上，只有氧合血紅蛋白具有抗磁性；其他形式血液和出血中的鐵具有順磁性，從而為SWI成像提供了產(chǎn)生對(duì)比的機(jī)制。同時(shí)，鐵磁化率隨著出血的進(jìn)展，其數(shù)值逐漸增高，因而含鐵血黃素的磁化率值最高。腦微出血是TBI常見的結(jié)果，可以通過QSM進(jìn)行定量分析，以區(qū)分出血和靜脈。最近研究結(jié)果顯示，腦微出血灶的平均磁化率為（435±206）ppb，深層靜脈的平均磁化率為（108±56）ppb。出血的磁化率值明顯高于深層靜脈，兩者差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[13]。

2.2 多發(fā)性硬化（multiple sclerosis，MS） MS是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)自身免疫性脫髓鞘疾病。使用傳統(tǒng)MRI評(píng)估MS腦白質(zhì)病變與臨床診斷具有較低的相關(guān)性，其原因在于T1或T2不能反映MS病理上的異質(zhì)性[16]。SWI和QSM均已成功應(yīng)用于 MS，可以更敏感地發(fā)現(xiàn)病變，并通過血管觀察病變之間的解剖學(xué)關(guān)系[4]。QSM有利于明確產(chǎn)生腦組織，尤其是腦白質(zhì)對(duì)比性的主要成分。多項(xiàng)研究結(jié)果顯示，對(duì)疾病的組織學(xué)改變（如神經(jīng)退行性改變與腦鐵沉積），QSM比其他定量MRI成像方法更加敏感[5,17]；并且可以評(píng)估MS患者的早期階段產(chǎn)生的組織學(xué)改變。研究發(fā)現(xiàn)，正常對(duì)照組基底神經(jīng)節(jié)的磁化率值為（0.088±0.017）ppm，MS的磁化率值為（0.106±0.016）ppm，臨床孤立綜合征的磁化率值為（0.101±0.020）ppm，MS和臨床孤立綜合征患者基底神經(jīng)節(jié)的磁化率值明顯高于對(duì)照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。磁化率值會(huì)隨著神經(jīng)損傷程度的增加而增高。QSM在檢測(cè)基底神經(jīng)節(jié)MS病變比R2*圖更加敏感，有助于病變的早期診斷[17]。結(jié)合R2*和QSM有助于描述MS的異質(zhì)性。93%的MS病變?cè)赗2*表現(xiàn)為低信號(hào)，40%的MS病變?cè)赒SM上表現(xiàn)為中等信號(hào)，58%表現(xiàn)為高信號(hào)[18]。R2*和磁化率值在顯示高信號(hào)病變上具有明顯的相關(guān)性，但兩者在顯示低信號(hào)病變上無(wú)相關(guān)性。發(fā)生在側(cè)腦室周圍的病變者74%表現(xiàn)為高信號(hào)，而發(fā)生在皮層下病變者53%表現(xiàn)為高信號(hào)[18]。

2.3 MR血管造影術(shù)和血氧飽和度 SWI的特點(diǎn)之一即能夠清楚地觀察人腦的靜脈血管網(wǎng)[4]。隨著QSM的發(fā)展，QSM使直接計(jì)算并評(píng)估人腦靜脈血氧飽和度成為可能，并可應(yīng)用到手術(shù)計(jì)劃或識(shí)別靜脈異常等方面[19]。靜脈氧飽和度是腦組織發(fā)育及腦功能評(píng)估的一項(xiàng)重要指標(biāo)。靜脈血氧含量SWI血管成像的基礎(chǔ)是通過測(cè)量靜脈血相位值反映靜脈血氧水平。左超等[20]通過MR QSM繪制出健康人群雙側(cè)大腦靜脈（大腦皮層靜脈、丘腦紋狀體靜脈、透明隔靜脈、大腦內(nèi)靜脈、基底靜脈）的ROI，測(cè)得不同靜脈的磁敏感值，發(fā)現(xiàn)右側(cè)丘腦紋狀體靜脈磁敏感值隨年齡改變有增加的趨勢(shì)，部分大腦靜脈磁敏感值存在側(cè)別和性別差異。

2.4 腦梗死 SWI的一項(xiàng)重要應(yīng)用是用于腦梗死治療前評(píng)估及預(yù)后分析。缺血半暗帶的檢測(cè)對(duì)于急性期腦梗死患者的溶栓治療具有重要意義。擴(kuò)散加權(quán)成像-灌注加權(quán)成像（diffusion weighted imaging-perfusion weighted imaging，DWI-PWI）的不匹配區(qū)域通常是被認(rèn)為有挽救價(jià)值的腦組織[21]。為提高半暗帶的檢出率，研究發(fā)現(xiàn)去氧/有氧血紅蛋白比率的不同會(huì)引起T2*信號(hào)的變化，而在半暗帶氧的攝取會(huì)相對(duì)增加。相位信息對(duì)于血液中血氧飽和度的變化非常敏感。利用這一原理，SWI成為檢測(cè)半暗帶的理想工具[22]。在腦梗死患者的SWI圖像上通常會(huì)發(fā)現(xiàn)不對(duì)稱突出皮質(zhì)靜脈（asymmetrically prominent cortical veins，APCVs），即使在DWI圖像上無(wú)擴(kuò)散受限的區(qū)域。這些區(qū)域即所謂的DWI-SWI不匹配區(qū)域。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，DWI-SWI不匹配區(qū)與DWI-PWI不匹配區(qū)具有相關(guān)性，SWI可以作為PWI的替代。同時(shí)，SWI可以不需要使用對(duì)比劑即可反映腦梗死氧攝取區(qū)域的高分辨率局部信息。然而，使用SWI檢測(cè)半暗帶的準(zhǔn)確度受到血管走行方向和圖像參數(shù)的影響。目前可以通過使用QSM解決[4,23]。Xia等[24]比較了正常對(duì)照患者左、右大腦半球皮質(zhì)下靜脈的磁化率值，以及腦梗死患者一側(cè)大腦半球出現(xiàn)的APCVs磁化率值。在SWI圖像中，缺血性腦梗死患者APCVs的出現(xiàn)很好地解釋了APCVs去氧血紅蛋白的增加。在研究中發(fā)現(xiàn)與對(duì)側(cè)半球相比，APCVs的血氧飽和度下降了16%～44%。在靜脈閉塞性疾病中，病變周圍會(huì)有側(cè)支血管生成，并且伴有病變血管血氧飽和度下降。而腦靜脈氧飽和度的增加可能與早期血管再通或伴行靜脈引流有關(guān)。

2.5 神經(jīng)退行性疾病 年齡是多種神經(jīng)退行性疾病最大的風(fēng)險(xiǎn)因素。鐵過量聚集可能是預(yù)測(cè)神經(jīng)退行性病變的標(biāo)志[25]。異常鐵沉積是細(xì)胞壞死的重要標(biāo)志，并且與有毒的自由基及病理?yè)p壞有關(guān)[26]。老年癡呆、亨廷頓舞蹈癥、帕金森病等神經(jīng)退行性病變的病理表現(xiàn)為神經(jīng)核團(tuán)鐵的異常沉積。老齡化引起的鐵平衡破壞導(dǎo)致鐵濃度增加，潛在促進(jìn)了細(xì)胞損傷。了解鐵濃度的變化過程可有助于深入研究老齡化過程和與年齡相關(guān)的神經(jīng)退行性疾病。腦部細(xì)胞過量鐵濃聚的特性很大程度上依賴于其各自解剖位置。在大腦皮質(zhì)（感覺、額葉和后島）、小腦（小腦皮質(zhì)和齒狀核）以及其他腦深部核團(tuán)（殼核、尾狀核、內(nèi)側(cè)，后側(cè)和下丘腦核團(tuán)，乳頭體和中腦結(jié)構(gòu)）等位置，QSM值與年齡存在相關(guān)性。相比之下，除額葉外的大部分皮質(zhì)、海馬、杏仁體和其他丘腦下核，QSM值與年齡無(wú)相關(guān)性[27]。在兒童和成人中，工作記憶評(píng)分均與尾狀核的磁化率值明顯相關(guān)[28]。在血管源性癡呆（vascular dementia，VaD）和阿爾茨海默癡呆（Alzheimer's dementia，AD）患者中，總體磁化率值高于對(duì)照組，兩者在尾狀核和殼核的磁化率值與對(duì)照組相比，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但VaD和AD間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。VaD和AD患者磁化率值與認(rèn)知障礙嚴(yán)重程度亦無(wú)相關(guān)性[29]。與對(duì)照組相比，亨廷頓舞蹈癥患者蒼白球、殼核和尾狀核有明顯鐵濃度增加；并且蒼白球和殼核的鐵沉積與疾病的嚴(yán)重性具有顯著相關(guān)性[30]。帕金森病組與健康對(duì)照組黑質(zhì)磁化率平均值比較，帕金森病組的黑質(zhì)區(qū)域平均磁化率為（134.53±38.97）ppb，明顯高于對(duì)照組[（112.75±25.51）ppb]，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[31]。高海拔的缺氧環(huán)境也可導(dǎo)致深部腦灰質(zhì)區(qū)域明顯的鐵沉積[32]。

2.6 腦腫瘤 既往研究證實(shí)SWI序列可以顯示腫瘤內(nèi)常規(guī)MRI序列無(wú)法判斷性質(zhì)或不能顯示的出血及腫瘤靜脈血管，對(duì)惡性腫瘤的診斷具有較大價(jià)值[33]。QSM的出現(xiàn)使得明確區(qū)分腫瘤內(nèi)的出血和鈣化成為可能。對(duì)46例膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者的研究發(fā)現(xiàn)，43例SWI序列顯示的瘤內(nèi)磁敏感信號(hào)在對(duì)應(yīng)層面的QSM上為高信號(hào)代表血液沉積[11]。另外，SWI瘤內(nèi)磁敏感信號(hào)在對(duì)應(yīng)層面的QSM低信號(hào)代表鈣化，其中2例患者接受放化療，1例患者接受抗新生血管藥物治療[11]。QSM提供了一種具有良好應(yīng)用前景的生物學(xué)標(biāo)志，用以評(píng)估患者的治療效果及預(yù)后。QSM有助于顱腦病變的鑒別診斷，并且?guī)椭u(píng)估腫瘤的進(jìn)展和理解腫瘤的病理生理學(xué)機(jī)制。

2.7 酒精使用紊亂（alcohol use disorder，AUD） 使用QSM對(duì)AUD群體研究結(jié)果顯示，與對(duì)照組比較，AUD試驗(yàn)組磁化率增高的核團(tuán)包括尾狀核（+8.5%，P=0.034）、蒼白球和殼 核（+10.8%，P=0.006）、 齒 狀 核（+14.9%，P=0.022）。QSM回顧性研究為精神病學(xué)腦部鐵沉積的測(cè)定提供了一種新的方法。AUD患者的基底神經(jīng)節(jié)和齒狀核的鐵沉積明顯增高[34]。

3 總結(jié)

磁化率是最基本的組織學(xué)特性，并受組織或器官功能、疾病狀態(tài)和治療干預(yù)的影響。QSM是SWI技術(shù)進(jìn)行定量分析的延伸，可以提供不同腦區(qū)域磁化率分布的定量信息，從而觀察患者疾病的發(fā)展。在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，QSM是一種發(fā)展迅猛的成像方法。在TBI、腦血管疾病、神經(jīng)退行性病變等中均得到了較好的應(yīng)用。盡管QSM只能夠計(jì)算ROI磁化率的相對(duì)值，但卻提供了一個(gè)將磁化率與臨床狀態(tài)、治療結(jié)果相聯(lián)系的獨(dú)特方法。此外，QSM的物理和技術(shù)層面已經(jīng)擴(kuò)展到運(yùn)用所謂的磁化率張量成像來(lái)探討磁化率的各向異性，在研究腦白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面為DTI提供互補(bǔ)，有助于認(rèn)識(shí)人腦復(fù)雜的微觀結(jié)構(gòu)[35]。

綜上所述，QSM提供了一種新型的反映組織內(nèi)在物理學(xué)特性的定量對(duì)比方法，是神經(jīng)影像醫(yī)療設(shè)備對(duì)常規(guī)應(yīng)用的重要補(bǔ)充。

[1]Reichenbach JR, Venkatesan R, Schillinger DJ, et al. Small vessels in the human brain: MR venography with deoxyhemoglobin as an intrinsic contrast agent. Radiology, 1997, 204(1): 272-277.

[2]Liu T, Spincemaille P, de Rochefort L, et al. Calculation of susceptibility through multiple orientation sampling (COSMOS):a method for conditioning the inverse problem from measured magnetic field map to susceptibility source image in MRI. Magn Reson Med, 2009, 61(1): 196-204.

[3]Wharton S, Bowtell R. Whole-brain susceptibility mapping at high field: a comparison of multiple- and single-orientation methods.Neuroimage, 2010, 53(2): 515-525.

[4]Haacke EM, Liu S, Buch S, et al. Quantitative susceptibility mapping: current status and future directions. Magn Reson Imaging, 2015, 33(1): 1-25.

[5]Wang Y, Liu T. Quantitative susceptibility mapping (QSM):decoding MRI data for a tissue magnetic biomarker. Magn Reson Med, 2015, 73(1): 82-101.

[6]Li L, Leigh JS. Quantifying arbitrary magnetic susceptibility distributions with MR. Magn Reson Med, 2004, 51(5): 1077-1082.

[7]Li W, Wang N, Yu F, et al. A method for estimating and removing streaking artifacts in quantitative susceptibility mapping.Neuroimage, 2015, 108: 111-122.

[8]Langkammer C, Bredies K, Poser BA, et al. Fast quantitative susceptibility mapping using 3D EPI and total generalized variation. Neuroimage, 2015, 111: 622-630.

[9]Wen Y, Wang Y, Liu T. Enhancing k-space quantitative susceptibility mapping by enforcing consistency on the cone data (CCD) with structural priors. Magn Reson Med, 2016, 75(2): 823-830.

[10]Schweser F, Deistung A, Lehr BW, et al. Quantitative imaging of intrinsic magnetic tissue properties using MRI signal phase: an approach to in vivo brain iron metabolism?. Neuroimage, 2011,54(4): 2789-2807.

[11]Deistung A, Schweser F, Wiestler B, et al. Quantitative susceptibility mapping differentiates between blood depositions and calcifications in patients with glioblastoma. PLoS One, 2013,8(3): e57924.

[12]Liu J, Xia S, Hanks R, et al. Susceptibility weighted imaging and mapping of Micro-hemorrhages and major deep veins after traumatic brain injury. J Neurotrauma, 2016, 33(1): 10-21.

[13]Tong KA, Ashwal S, Holshouser BA, et al. Diffuse axonal injury in children: clinical correlation with hemorrhagic lesions. Ann Neurol, 2004, 56(1): 36-50.

[14]Barnes SR, Haacke EM, Ayaz M, et al. Semiautomated detection of cerebral microbleeds in magnetic resonance images. Magn Reson Imaging, 2011, 29(6): 844-852.

[15]Tomimoto H. Differential diagnosis and common pathology between Alzheimer's disease and vascular dementia. Rinsho Shinkeigaku, 2013, 53(11): 915-918.

[16]Lucchinetti C, Brück W, Parisi J, et al. Heterogeneity of multiple sclerosis lesions: implications for the pathogenesis of demyelination. Ann Neurol, 2000, 47(6): 707-717.

[17]Langkammer C, Liu T, Khalil M, et al. Quantitative susceptibility mapping in multiple sclerosis. Radiology, 2013, 267(2): 551-559.

[18]Li X, Harrison DM, Liu H, et al. Magnetic susceptibility contrast variations in multiple sclerosis lesions. J Magn Reson Imaging,2016, 43(2): 463-473.

[19]Fan AP, Bilgic B, Gagnon L, et al. Quantitative oxygenation venography from MRI phase. Magn Reson Med, 2014, 72(1): 149-159.

[20]左超, 柴超, 夏爽. MR定量磁敏感圖評(píng)估正常人大腦靜脈血氧飽和度的初步研究. 中華放射學(xué)雜志, 2016, 50(9): 652-656.

[21]Heiss WD. The ischemic penumbra: correlates in imaging and implications for treatment of ischemic stroke. Cerebrovasc Dis,2011, 32(4): 307-320.

[22]An H, Ford AL, Chen Y, et al. Defining the ischemic penumbra using magnetic resonance oxygen metabolic index. Stroke, 2015,46(4): 982-988.

[23]Liu S, Mok K, Neelavalli J, et al. Improved MR venography using quantitative susceptibility-weighted imaging. J Magn Reson Imaging, 2014, 40(3): 698-708.

[24]Xia S, Utriainen D, Tang J, et al. Decreased oxygen saturation in asymmetrically prominent cortical veins in patients with cerebral ischemic stroke. Magn Reson Imaging, 2014, 32(10): 1272-1276.

[25]Ward R, Zucca FA, Duyn JH, et al. The role of iron in brain ageing and neurodegenerative disorders. Lancet Neurol, 2014, 13(10):1045-1060.

[26]Dixon SJ, Stockwell BR. The role of Iron and reactive oxygen species in cell death. Nat Chem Biol, 2014, 10(1): 9-17.

[27]Acosta-Cabronero J, Betts MJ, Cardenas-Blanco A, et al. In vivo MRI mapping of brain iron deposition across the adult lifespan. J Neurosci, 2016, 36(2): 364-374.

[28]Darki F, Nemmi F, M?ller A, et al. Quantitative susceptibility mapping of striatum in children and adults, and its association with working memory performance. Neuroimage, 2016, 136: 208-214.

[29]Moon Y, Han SH, Moon WJ. Patterns of brain iron accumulation in vascular dementia and Alzheimer's dementia using quantitative susceptibility mapping imaging. J Alzheimers Dis, 2016, 51(3):737-745.

[30]Domínguez JF, Ng AC, Poudel G, et al. Iron accumulation in the basal ganglia in Huntington's disease: cross-sectional data from the IMAGE-HD study. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2016, 87(5):545-549.

[31]安荷娣, Rajeev O, 秧杰, 等. 磁共振定量磁化率成像定量帕金森病患者腦鐵沉積的臨床研究. 中華神經(jīng)科雜志, 2016, 49(4):299-301.

[32]Chen L, Cai C, Yang T, et al. Changes in brain iron concentration after exposure to high-altitude hypoxia measured by quantitative susceptibility mapping. Neuroimage, 2017, 147: 488-499.

[33]胡寧, 薛志剛, 楊永貴, 等. 磁敏感加權(quán)成像對(duì)腦部惡性腫瘤的診斷價(jià)值. 中國(guó)醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志, 2010, 18(5): 416-419.

[34]Juhás M, Sun H, Brown MR, et al. Deep grey matter iron accumulation in alcohol use disorder. Neuroimage, 2017, 148: 115-122.

[35]Liu C, Li W, Tong KA, et al. Susceptibility-weighted imaging and quantitative susceptibility mapping in the brain. J Magn Reson Imaging, 2015, 42(1): 23-41.