DTI檢測阿爾茨海默病腦白質的改變

任津瑤 龍淼淼 祁吉 倪紅艷

DTI檢測阿爾茨海默病腦白質的改變

任津瑤1龍淼淼2祁吉2倪紅艷2

目的：應用磁共振彌散張量成像（DTI）技術評價阿爾茨海默?。ˋD）患者腦白質的改變，分析部分各向異性（FA）和局域各向異性（GA）參數(shù)對AD患者腦白質損傷的診斷效率。方法：選取2014年8月—2015年8月確診的AD患者12例（AD組），16例認知正常的健康老年志愿者為對照組，進行MRI常規(guī)掃描和DTI檢查，測量上縱束、扣帶束、胼胝體、內囊、額葉、頂葉、顳葉、枕葉腦白質的FA、GA值。應用ROC曲線評價FA、GA參數(shù)檢出AD患者腦白質損傷的診斷效率。結果：與對照組比較，AD組的扣帶束后部FA、GA值降低；上縱束FA、GA值降低；頂葉白質FA、GA降低；額葉白質GA值降低；顳葉白質GA值降低；胼胝體壓部GA降低，差異均有統(tǒng)計學意義。ROC曲線評價AD患者扣帶束后部、上縱束、頂葉GA值曲線下面積較FA大, 頂葉GA值對于AD患者腦白質損傷具有較高的診斷效率。結論：AD患者表現(xiàn)為選擇性腦白質域性損害，扣帶束后部、上縱束、胼胝體壓部、額葉、顳葉、頂葉皮層下腦白質損傷，GA診斷AD病患者腦白質異常的效率比FA更佳。

磁共振成像； 擴散張量成像； 阿爾茨海默?。?腦白質

阿爾茨海默?。╝lzheimer disease，AD）是一種神經(jīng)退行性疾病，是老年癡呆中最常見的一種類型，嚴重影響著老年人的健康和生活質量。AD的病理生理機制尚未完全清楚。以往大部分研究工作集中在皮層萎縮、淀粉樣蛋白和神經(jīng)元在皮層和皮層下灰質的改變[1-3]。有研究顯示AD患者隨著病情的進展有明顯廣泛的腦白質損害[4]。且AD患者存在脫髓鞘改變、小膠質細胞的激活以及白質中的少突膠質細胞和星形膠質細胞反應性增生[5]，這些白質損傷對AD的臨床表現(xiàn)可能起著重要的作用，能夠更好地理解這些變化可能引起AD的病理機制。在以往的白質損傷研究中多應用部分各向異性（fractional anisotropy，F(xiàn)A）參數(shù)，F(xiàn)A是張量本征值簡單的比較，F(xiàn)A的敏感性會受到AD患者病理改變進程的影響，局域各向異性（geodesic anisotropy，GA）參數(shù)在AD白質損傷中的應用研究尚屬于空白領域。本研究應用磁共振彌散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）評價AD患者腦白質的變化，應用ROC曲線分析FA和GA參數(shù)對AD患者腦白質損的診斷效率。

對象與方法

一、研究對象

選擇2014年8月—2015年8月在天津市第一中心醫(yī)院被確診的AD患者12例（AD組），其中男7例，女5例，平均年齡（70.0±10.5）歲；均符合美國精神障礙診斷和統(tǒng)計工作第四冊標準（DSM-IV-R）[6]，并符合美國神經(jīng)病、語言溝通和卒中研究所、阿爾茲海默及相關疾病學會診斷標準（NINCDS-ADRDA）[7]。令選取認知正常的健康老年志愿者16例為對照組（NC組），其中男8例，女8例，平均年齡（66.5±6.7）歲。所有的參與者都接受了一系列神經(jīng)測試和神經(jīng)心理學評估，包括簡易精神狀態(tài)檢查表（MMSE）、蒙特利爾認知評估（MOCA）和日常生活能力量表（ADL）。

二、磁共振檢查方法

采用3.0T MRI掃描儀（Siemens，Magnetom Trio Tim），使用標準頭線圈進行頭顱掃描。對研究者進行頭顱常規(guī)T1WI、T2WI、FLAIR掃描，F(xiàn)OV 230 mm×230 mm，矩陣320×320，層厚5.5 mm、層間距1.1 mm，1次采集，所用參數(shù)如下:T1WI參數(shù)為TR 350 ms、TE 2.5 ms；T2WI掃描參數(shù)為TR 6 000 ms、TE 93 ms；FLAIR掃描參數(shù)為TR 8 500 ms、TE 120 ms。常規(guī)MRI檢查顱腦內未見明顯異常后，進行DTI掃描。采用單次激發(fā)自旋回波平面回波成像（single shot spin echo echo-planar imaging,single shot SE EPI）序列，實施橫斷面顱腦掃描，b值分別為0、1 000、2 000 s/mm，TR 10 500 ms、TE 103 ms，F(xiàn)OV 230 mm×230 mm，矩陣128×128，層厚1.8 mm、層間距0 mm，擴散敏感梯度方向數(shù)為30。

三、DTI參數(shù)的測量

感興趣區(qū)域（regions of interest, ROI）的選擇：胼胝體、雙側扣帶束、雙側上縱束、內囊、額葉、頂葉、顳葉、枕葉的皮層下白質。在DTI彩色圖上分別在不同層面測量FA和GA的數(shù)值。手動勾畫輪廓及圓形ROI，大小15～46 mm2，每個部位測量3次并取平均值，左右對稱部位取平均值，見圖1～8。

圖1 胼胝體膝部、雙側扣帶束前部FA、GA圖及ROI

圖2 胼胝體體部、雙側上縱束FA、GA圖及ROI

圖3 胼胝體壓部、雙側扣帶束后部FA、GA圖及ROI

圖4 雙側內囊前、后肢FA、GA圖及ROI

圖5 雙側額葉白質FA、GA圖及ROI

圖6 雙側顳葉白質FA、GA圖及ROI

圖7 雙側頂葉白質FA、GA圖及ROI

圖8 雙側枕葉白質FA、GA圖及ROI

四、統(tǒng)計學分析

應用SPSS16.0統(tǒng)計軟件進行分析：兩組12個腦白質興趣區(qū)的FA、GA參數(shù)比較采用兩獨立樣本t檢驗，采用MedCalc統(tǒng)計軟件中的ROC曲線分析DTI的FA、GA參數(shù)對腦白質損傷的診斷效率，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結 果

一、AD組與NC組不同腦白質部位的FA、GA值比較

與NC組相比，AD組的扣帶束后部FA、GA值下降；上縱束FA、GA值下降；頂葉白質FA、GA下降；額葉白質GA值下降；顳葉白質GA值下降；胼胝體壓部GA下降，差異均有統(tǒng)計學意義。而2組的扣帶束前部、胼胝體膝部、胼胝體體部、內囊前后肢、枕葉的FA、GA值差異無統(tǒng)計學意義，見表1、2。

表1 AD組與NC組的FA值比較（）

表1 AD組與NC組的FA值比較（）

組別 例數(shù) 胼胝體膝部 胼胝體體部 胼胝體壓部 扣帶束前部AD組 12 0.874±0.066 0.923±0.029 0.929±0.037 0.692±0.084 NC組 16 0.886±0.065 0.922±0.025 0.945±0.346 0.732±0.034 t值 -0.448 0.099. -1.107 -1.728 P值 0.658 0.922 0.280 0.096組別 例數(shù) 扣帶束后部 上縱束 內囊前肢 內囊后肢AD組 12 0.593±0.096 0.653±0.039 0.683±0.141 0.797±0.077 NC組 16 0.675±0.106 0.694±0.064 0.688±0.068 0.806±0.066 t值 -2.112 -2.119 0.126 -0.292 P值 0.045 0.044 0.901 0.773組別 例數(shù) 額葉白質 顳葉白質 頂葉白質 枕葉白質AD組 12 0.442±0.082 0.610±0.040 0.542±0.137 0.529±0.079 NC組 16 0.472±0.073 0.645±0.067 0.671±0.099 0.522±0.078 t值 -1.012 -1.671 -2.770 -0.256 P值 0.323 0.132 0.012 0.800

表2 AD組與NC組的GA值比較（）

表2 AD組與NC組的GA值比較（）

組別 例數(shù) 胼胝體膝部 胼胝體體部 胼胝體壓部 扣帶束前部AD組 12 2.322±0.482 2.677±0.350 2.739±0.329 1.344±0.362 NC組 16 2.463±0.613 2.694±0.321 3.078±0.464 1.555±0.258 t值 -0.681 -0.126 -2.257 -1.718 P值 0.502 0.901 0.033 0.102組別 例數(shù) 扣帶束后部 上縱束 內囊前肢 內囊后肢AD組 12 1.155±0.258 1.289±0.171 1.583±0.655 1.814±0.355 NC組 16 1.502±0.379 1.543±0.283 1.419±0.289 1.904±0.336 t值 -2.881 -2.942 0.892 -0.685 P值 0.008 0.007 0.381 0.500組別 例數(shù) 額葉白質 顳葉白質 頂葉白質 枕葉白質AD組 12 0.664±0.153 1.098±0.128 0.872±0.202 0.922±0.185 NC組 16 0.826±0.199 1.306±0.225 1.178±0.209 0.893±0.187 t值 -2.430 -2.858 -3.906 0.420 P值 0.022 0.008 0.001 0.678

二、ROC曲線評價FA、GA對AD患者腦白質損傷的診斷效率

對AD患者扣帶束后部、上縱束、頂葉FA、GA進行ROC曲線分析，曲線下面積多數(shù)大于0.700，表明該指標對AD患者腦白質損傷的診斷有一定準確性，各部位GA值的曲線下面積比FA值大，說明GA的診斷效率大于FA，其中頂葉GA值對于AD患者腦白質損傷具有最高的診斷效率，見表3。

表3 各部位FA、GA值對AD患者腦白質變化的診斷效率

討 論

有關AD早期的研究通常認為AD為皮質性癡呆，灰質有明顯的病理改變[8-9]。早期微觀研究闡述了AD邊緣系統(tǒng)和新皮層大腦區(qū)域的細胞內和細胞外的特征，以及MR成像研究中AD患者的大腦灰質區(qū)域相應的體積變化[10-11]。近期的研究已經(jīng)證實AD患者的腦白質存在明顯的病理改變，在大腦皮層的細胞變性可能繼發(fā)腦白質產生軸突喪失，因為皮質內外的投射纖維發(fā)生了退變會產生軸突損失[12]，其他AD腦白質改變還包括原發(fā)性和繼發(fā)性髓鞘脫失和膠質細胞增生[13]。最近一項研究同時在各種神經(jīng)退行性疾病中應用體素形態(tài)學（Voxelbased morphometry，VBM）評估灰質和DTI評估白質，結果顯示DTI比VBM的敏感性更好[14]。

DTI是一種很有發(fā)展的技術，尤其在評估腦白質結構的完整性方面非常有優(yōu)勢，其最初提出于1994年[15]，分子擴散是指由這些分子所攜帶的熱能所產生的布朗隨機運動[16]，擴散張量是一個三維橢球體，描述了單個體素中擴散的大小和方向。各向異性的程度可以用FA表示。FA是一個相對值，范圍從在0和1之間，越接近1，說明各向異性程度越強。GA顯示短程各向異性，相當于微觀的各向異性，測量張量和最近同向張量之間的距離。

一些研究表明AD患者白質損傷在后部較深的部位，如上縱束和扣帶束后部，不只是ROI的研究，在全腦的DTI與纖維示蹤技術也發(fā)現(xiàn)有相同的發(fā)現(xiàn)[17-19]。本研究也發(fā)現(xiàn)AD患者扣帶束后部和上縱束的FA、GA值低于正常對照組，提示此部位受損，在AD病變發(fā)展過程中，較早發(fā)生變化的部位在扣帶束后部，此部位與周圍環(huán)境的空間定向或記憶有關。上縱束是聯(lián)絡纖維中最長的纖維束，連接額葉、頂葉、枕葉、顳葉結構，將感覺、視覺、聽覺、體感信息從大腦的后部傳遞到大腦的前部，本研究也發(fā)現(xiàn)上縱束FA、GA明顯低于對照組，也同樣發(fā)現(xiàn)頂葉、額葉、顳葉腦白質的完整性下降，上縱束的損傷可能是顳葉、額葉、頂葉信息傳遞障礙的原因，這也與AD患者記憶力、注意力、執(zhí)行能力下降有關。

以往研究中應用最多的參數(shù)是FA，F(xiàn)A是張量本征值簡單的比較，是幾個方位敏感擴散測量差異的平均水平，F(xiàn)A的敏感性會受到AD患者病理改變進程的影響[20]。有研究發(fā)現(xiàn)FA的損失只發(fā)生在一個方向上排列的神經(jīng)纖維束，且神經(jīng)纖維交叉區(qū)域中的擴散各向異性基本沒有變化[21]。本研究對AD患者扣帶束后部、上縱束、頂葉的FA、GA值進行ROC曲線分析，曲線下面積多數(shù)大于0.700，說明對AD患者腦白質損傷的診斷有一定準確性，GA值曲線下面積大于FA值，表明GA比FA更能敏感地反映AD患者腦白質損傷的情況。GA是一個新的擴散張量的測量參數(shù)，2004年Fletcher首次定義了GA[22]。GA是3×3對稱矩陣空間的局域距離，是測量張量到最近各向同性張量的距離。FA和GA表示本征值不同的計算方式繪制的參數(shù)圖，GA是本征值指數(shù)反函數(shù)的標準偏差，能夠提供白質纖維更具體的損傷程度[23]。本研究結果顯示頂葉白質GA值曲線下面積最大為0.865，說明DTI檢測AD患者腦白質變化，頂葉GA具有較高的診斷效率，頂葉白質損傷是AD患者病理改變比較早和比較嚴重的部位，頂葉白質功能是相關的感知與其他的感覺進行整合,并與言語辨認及文字記憶有密切聯(lián)系，頂葉白質的損傷與AD患者認知功能下降密切相關，對于AD患者的影像學診斷具有非常重要的臨床意義。

1 Bennett DA, Schneider JA, Arvanitakis Z, et al. Neuropathology of older persons without cognitive impairment from two communitybased studies[J]. Neurology, 2006,66(12):1837-1844.

2 Jack CR, Petersen RC, Xu YC, et al. Prediction of AD with MRI-based hippocampal volume in mild cognitive impairment[J]. Neurology, 1999,52(7):1397-1403.

3 Sj?beck M, Englund E. Glial levels determine severity of white matterdisease in Alzheimer's disease: a neuropathological study of glial changes[J]. Neuropathol Appl Neurobiol, 2003,29(2):159-169.

4 Sj?beck M, Haglund M, Englund E. Decreasing myelin density reflected increasing white matter pathology in azheimer’s disease—a neuropathological study[J]. Int J Geriatr Psychiatry 2005 20(10):919-926.

5 Bartzokis G, Cummings JL, Sultzer D, et al. White matter structural integrity in healthy aging adults and patients with Alzheimer disease: a magnetic resonance imaging study[J]. Archives of Neurology 2003 60(3):393-398.

6 Thompson PM, Hayashi KM, Dutton RA, et al. Tracking Alzheimer's disease[J].Ann NY Acad Sci, 2007, 1097:183-214.

7 Fellgiebel A, Müller MJ, Wille P, et al. Color-coded diffusiontensor-Imaging of posterior cingulate fiber tracts in mild cognitive impairment[J].Neurobiol Aging, 2005, 26(8):1193-1198.

8 Braak E, Griffing K, Arai K, et al. Neuropathology of Alzheimer’s disease: what is new since A[J]. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci, 1999, 249(suppl 3):14-22.

9 Mirra SS, Heyman A, McKeel D, et al. The Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease (CERAD). Part II. Standardization of the neuropathologic assessment of Alzheimer’s disease[J]. Neurology, 1991, 41:479-486.

10 Hauw JJ, Duyckaerts C, Delaere P, et al. Alzheimer’s disease: neuropathological and etiological data[J]. Biomed Pharmacother, 1989, 43:468-482.

11 Pearson RC, Esiri MM, Hiorns RW, et al. Anatomical correlates of the distribution of the pathological changes in the neocortex in Alzheimer’s disease[J]. Proc Natl Acad Sci USA, 1985, 82:4531-4534.

12 Lee PH, Oh SH, Bang OY, et al. Pathogenesis of deep white matter medullary infarcts: a diffusion weighted magnetic resonance imaging study[J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2005, 76:1659-1663.

13 Bucur B, Madden DJ, Spaniol J, et al. Age-related slowing of memory retrieval: contributions of perceptual speed and cerebral white matter integrity[J]. Neurobiol Aging, 2008, 29(7):1070-1079.

14 Jeurissen B, Leemans A, Tournier JD, et al. Investigating the prevalence of complex fiber configurations in white matter tissue with diffusion magnetic resonance imaging[J]. Hum Brain Mapp, 2013,34(11):2747-2766. doi: 10.1002/hbm.22099.

15 Petersen RC, Doody R, Kurz A, et al. Currentconcepts in mild cognitive impairment[J].Arch Neurol, 2001, 58(12):1985-1992.

16 Rose SE, McMahon KL, Janke AL, et al. MRI diffusion indices and neuropsychological performance in amnestic mild cognitive impairment[J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2006, 77(10):1122-1128.

17 Stěpán-Buksakowska I , Keller J , Laczó J , et al. Diffusion tensor imaging in Alzheimer disease and mild cognitive impairment[J]. Neurol Neurochir Pol, 2012, 46(5):464-471.

18 Wegrzyn M , Teipel SJ , Oltmann I , et al. Structural and functional cortical disconnection in Alzheimer's disease: a combined study using diffusion tensor imaging and transcranial magnetic stimulation[J]. Psychiatry Res, 2013, 212(3):192-200. doi: 10.1016/ j.pscychresns.2012.04.008.

19 孟京志, 皇麗麗, 郭李煒, 等.阿爾茨海默病患者聯(lián)絡纖維的DTI診斷價值[J].臨床放射學雜志, 2012, (2):158-162.

20 Henley SM , Downey LE , Nicholas JM , et al. Degradation of cognitive timing mechanisms in behavioural variant frontotemporal dementia[J]. Neuropsychologia 2014, 65:88-101. doi: 10.1016/ j.neuropsychologia.2014.10.009.

21 Lim JS, Park YH, Jang JW, et al. Differential white matter connectivity in early mild cognitive impairment according to CSF biomarkers[J]. PloS one, 2014, 9(3):e91400. doi: 10.1371/journal.pone.0091400.

22 Fletcher PT, Joshi S. Principal geodesic analysis on symmetric spaces: statistics of diffusion tensors[J].Proceedings of ECCV 200 Workshop on Computer Vision Approaches to Medical Image Analysis (CVAMIA)LNCS, 2004, 3117:87-98.

23 Corouge I, Fletcher PT, Joshi S, et al. Fiber tract-oriented statistics for quantitative diffusion tensor MRI analysis[J].Med Image Anal, 2006, 10(5):786-798.

24 Nir TM, Jahanshad N, Villalon-Reina JE, et al. Thompson PM. Effectiveness of regional DTI measures in distinguishing Alzheimer’s disease, MCI, and normal aging[J]. Neuroimage Clin, 2013, 3:180-195. doi: 10.1016/j.nicl.2013.07.006.

Diffusion tensor imaging detection of white matter changes in Alzheimer's disease

Ren Jinyao1, Long Miaomiao1, Qi Ji2, Ni Hongyan2.1Tianjin Medical College，Tianjin 300222，China; Department of Radiology, Tianjin First Central Hospital, Tianjin 300192, China.

Email:nihyan@sina.com

Objective:To evaluate the changes of white matter in Alzheimer's disease(AD) patients by Magnetic resonance diffusion tensor imaging (DTI) and to analyze the diagnostic value of Fractional anisotropy (FA) and Geodesic anisotropy (GA) in detecting white matter abnormalities in AD patients.Methods:MRI routine scan and DTI were performed in 12 AD patients who were diagnosed from August 2014 to August 2015. 16 cognitively normal (NC) healthy elderly volunteers were enrolled, as control group, to this study. The FA and GA of superior longitudinal fasciculus, Cingulate, corpus callosum, internal capsule, frontal lobe, parietal lobe, temporal lobe and occipital lobe white matter were measured. The ROC curve was applied to analyze Fractional anisotropy (FA) and Geodesic anisotropy (GA) parameters to determine the diagnostic value in detecting white matter abnormalities in patients with AD.Results:Compared to the control group, the FA and GA values in the posterior cingulate were decreased, the FA and GA values of the superior longitudinal fasciculus were decreased, the FA and GA of the white matter in the parietal lobe were decreased, the GA value of the white matter in the frontal lobe was decreased, the GA value of the white matter in temporal lobe was decreased and the GA value of the splenium of corpus callosum was decreased. The differences were statistically significant. The area under the ROC curve was more than 0.700, which was larger than that of FA.Conclusion:AD patients usuaug show selective and regional damage in the posterior cingulated and the damage in superior longitudinal fasciculus, splenium of corpus callosum，frontal lobe, temporal lobe, parietal cortex and subcortical white matter lesions. The diagnostic value of GA in detection of white matter abnormalities in patients with AD was superior to FA.

Magnetic resonance Imaging; Diffusion tensor imaging; Alzheimer’s disease; White matter

2017-06-01）

（本文編輯：閆娟）

10.3877/cma.j.issn.2095-5782.2017.03.016

300222 天津醫(yī)學高等?？茖W校1; 300192 天津市第一中心醫(yī)院放射科2

倪紅艷,Email:nihyan@sina.com

任津瑤，龍淼淼，祁吉，等. DTI檢測阿爾茨海默病腦白質的改變[J/CD].中華介入放射學電子雜志，2017,5（3）：189-193.