磁共振FSE-IDEAL與IDEAL- IQ序列在水脂混合模型脂肪定量中的對(duì)比研究

劉歡， 王秋霞， 盛曉蘭， 戴麗卉， 彭成東， 張菁

器官和病變的脂肪含量測(cè)定、水脂比例分析在科研和臨床中的需求已越來(lái)越多，而單純的脂肪抑制技術(shù)如Stir技術(shù)、化學(xué)位移選擇性脂肪預(yù)飽和技術(shù)或水激發(fā)成像已不能滿足此種需要。解決水脂信號(hào)的分離不能只從抑制脂肪信號(hào)單方面著手，基于此，Dixon在1984年首次提出水脂分離技術(shù)[1]，30多年來(lái)，研究者們相繼對(duì)原始的基于自旋回波(spin echo，SE)序列的兩點(diǎn)法Dixon技術(shù)進(jìn)行了改良，不但脂肪定量測(cè)定精確度逐步提高，而且掃描時(shí)間也明顯縮短。2005年Reeder等提出了迭代分解水脂回波不對(duì)稱和最小平方估計(jì)(iterative decomposition of water and fat with echos asymmetric and least-squares estimation，IDEAL)方法，是改良的三點(diǎn)法Dixon技術(shù)[2-4]。采用快速自旋回波序列(fast spin echo，F(xiàn)SE)采集IDEAL回波是目前最普及的水脂分離技術(shù)，然而在腹部成像中，需要多次屏氣，運(yùn)動(dòng)偽影較多，影響了測(cè)量準(zhǔn)確度，改良三維擾相梯度回波的基于最小二乘法估計(jì)和不對(duì)稱回波迭代分解水脂成像(iterative decomposition of water and fat with asymmetryand least-squares estimation-quantitative fat imaging，IDEAL-IQ)則大大提高了成像速度，一次屏氣可實(shí)現(xiàn)全肝采集，從而拓展了水脂分離技術(shù)在腹部疾病中的應(yīng)用。本研究采用兩種IDEAL序列(FSE-IDEAL與IDEAL- IQ)定量測(cè)量水-脂模型中脂肪含量的準(zhǔn)確性和差異性，旨在為臨床脂肪定量方案的實(shí)施提供合理化建議。

材料與方法

1.模型制備

制作含水脂為0%～100%的脂肪溶液模型[2](模型1)，具體方法為：①將陰性離子表面活性劑十二烷基硫酸鈉15 mmoL與1 L去離子水均勻混合，加入5 g角叉菜膠后用磁力攪拌器加熱至50℃，攪拌融化；②配制100 mL乳液(共11份)，分別為1份純豉油，1份純水，9份梯度濃度乳化液，乳化液中含10～90 mL(梯度為10 mL)的豉油，充分混合至分層無(wú)顆粒油脂；③用15 mL塑料試管密封分裝。

制作2%～30%脂肪乳溶液(模型2)，具體方法為：將30%脂肪乳注射液(含英脫，利匹特華瑞制藥有限公司)和注射用蒸餾水混合，配成脂肪含量為2%～30%(梯度為2%)的脂肪乳溶液。均勻混合后靜置30 min，觀察無(wú)明顯氣泡后密閉裝入15 mL塑料試管。

2.掃描方案

FSE-IDEAL與IDEAL- IQ序列的圖像采集均采用GE 3.0T MR掃描儀(Discovery 750)，射頻發(fā)射與接收線圈采用32通道頭部線圈。FSE-IDEAL序列掃描參數(shù)：TR 2200 ms，TE 71.6 ms，視野200 mm×200 mm，矩陣256×224，層厚3 mm，層間距0.6 mm，激勵(lì)次數(shù)6，翻轉(zhuǎn)角111°，掃描時(shí)間172 s； IDEAL- IQ序列掃描參數(shù)：TR 9.7 ms，TE 4.5 ms，視野200 mm×200 mm，矩陣256×224，層厚3 mm，層間距0 mm，激勵(lì)次數(shù)1，翻轉(zhuǎn)角5°，掃描時(shí)間78 s。

將裝有脂肪溶液和脂肪乳的塑料試管架水平置于線圈正中心，并與線圈中心軸線平行。先行常規(guī)三平面及冠狀面穩(wěn)態(tài)采集快速成像序列定位像，再采集軸面FSE-IDEAL及IDEAL-IQ序列信號(hào)，為保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，掃描序列均重復(fù)采集一次。

3.數(shù)據(jù)處理

由2位具有3年以上工作經(jīng)驗(yàn)的放射科技師和醫(yī)師協(xié)商放置ROI并進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)量。數(shù)據(jù)處理具體步驟如下：①原始圖像傳送至GE AW4.6工作站，采用Viewer窗觀察測(cè)量；②選擇FSE-IDEAL序列的脂像和同相位兩組圖像，在模型底部、中部、頂部分別測(cè)量不同濃度模型的信號(hào)強(qiáng)度(ROI面積>4 cm2)；③按照公式脂肪分?jǐn)?shù)=脂像信號(hào)強(qiáng)度/同相位信號(hào)強(qiáng)度，計(jì)算得到脂肪定量評(píng)估值；以同樣方法在底部、中部、頂部分別再選3個(gè)層面進(jìn)行測(cè)量，記錄數(shù)據(jù)，取平均值為最終測(cè)量結(jié)果；④選中IDEAL-IQ序列中的FraF圖像，后處理軟件自動(dòng)計(jì)算出脂肪分?jǐn)?shù)，以和FSE-IDEAL序列相同的方法測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)；⑤一個(gè)月后，按上述方法再次測(cè)量IDEAL和 IDEAL-IQ序列脂肪分?jǐn)?shù)，最終所得IDEAL和IDEAL-IQ序列脂肪分?jǐn)?shù)分別為兩次測(cè)量的平均值。

4.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

結(jié) 果

1.水脂溶液

兩種序列脂肪分?jǐn)?shù)測(cè)量值與實(shí)際脂肪濃度見表1；FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=1.58，P=0.14)；IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪濃度差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=-40.6，P<0.001)。FSE-IDEAL、IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間均呈線性關(guān)系，回歸方程分別為Y=0.86X+4.139(R2=0.982，P<0.001)，Y=0.998X+4.233(R2=1，P<0.001，圖1，表2)；僅保留0～70%濃度的溶液數(shù)據(jù)再次分析結(jié)果顯示，F(xiàn)SE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度吻合度及線性擬合度增高，回歸方程為Y=1.002X+0.411(R2=1，P<0.001)，IDEAL-IQ的回歸方程大致同前，Y=0.996X+4.268(R2=1，P<0.001，圖2，表3)。Bland-Altman分析結(jié)果顯示FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%置信區(qū)間為(-8.93%，-14.68%)，IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%置信區(qū)間為(-4.76%，3.46%，圖3)。當(dāng)脂肪濃度為0～70%區(qū)間時(shí)，F(xiàn)SE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%置信區(qū)間為(-1.16%，0.18%)，IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%CI置信區(qū)間為(-4.83%，-3.41%，圖4)。

表1 水脂溶液中2種序列的脂肪分?jǐn)?shù)測(cè)量值

表2 水脂溶液中線性模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

表3 0～70%水脂溶液中線性模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

2.脂肪乳溶液

兩種序列脂肪分?jǐn)?shù)測(cè)量值與實(shí)際脂肪濃度見表4；FSE-IDEAL、IDEAL IQ序列的脂肪測(cè)量結(jié)果與實(shí)際脂肪濃度差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=2.842，P=0.013；t=21.363，P<0.001)；與實(shí)際濃度間均呈線性關(guān)系，回歸方程分別為Y=1.004X-0.1(R2=1，P<0.001)，Y=1.024X+1.159(R2=1，P<0.001 ，圖5、表5)。Bland-Altman分析結(jié)果顯示FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%置信區(qū)間為(-0.196%，-0.093%)，IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度差值的95%置信區(qū)間為(-2.076%，-0.990%，圖6)。

表4 脂肪乳溶液中2種序列的脂肪分?jǐn)?shù)測(cè)量值

圖1 a) 水脂溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系； b) 水脂溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系。 圖2 a) 0～70%水脂溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系； b) 0～70%水脂溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系。 圖3 Bland-Altman散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)均值，縱坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)差值。a) 水脂溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果； b) 水脂溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果。

序列R2FSig常數(shù)b1FSE-IDEAL1.000259198.102<0.001-0.101.004IDEAL-IQ1.00033070.076<0.0011.1591.024

討 論

1.FSE-IDEAL及IDEAL-IQ序列定量測(cè)量水-脂混合溶液中脂肪含量的準(zhǔn)確性

本研究采用了兩種水脂溶液模型，一種為含油體積在0～100%、梯度為10%的植物油-水模型，一種為脂肪乳配制的脂肪含量在0～0.30 g/mL、梯度為0.02 g/mL的水-脂混合液。本研究結(jié)果顯示FSE-IDEAL在低濃度的脂肪乳水脂模型和濃度范圍為0～70%的植物油-水模型中測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪含量間呈完全直線相關(guān)，且與實(shí)際含量差值的95%置信區(qū)間小于IDEAL-IQ；當(dāng)脂肪濃度高于70%時(shí)，F(xiàn)SE-IDEAL序列的脂肪定量分析結(jié)果明顯低于實(shí)際值，即出現(xiàn)溢出現(xiàn)象。分析其主要原因在于FSE-IDEAL采用大激發(fā)角會(huì)導(dǎo)致T1效應(yīng)加重，造成定量評(píng)估誤差；另外兩個(gè)重要因素是B0場(chǎng)的不均勻性和T2*效應(yīng)。T2*衰減會(huì)導(dǎo)致后續(xù)采集的回波信號(hào)小于先采集的回波信號(hào)，尤其會(huì)出現(xiàn)后采集的同相位信號(hào)小于反相位信號(hào)，導(dǎo)致錯(cuò)誤的負(fù)值，而當(dāng)脂肪含量增加，B0場(chǎng)不均勻性程度加重時(shí)這種效應(yīng)會(huì)更為明顯[5]。三回波技術(shù)不能從根本上消除T2*效應(yīng)的影響，必須在技術(shù)層面上進(jìn)一步優(yōu)化FSE-IDEAL成像序列，校正T2*效應(yīng)的影響。

IDEAL-IQ在兩種水脂模型中不論脂肪含量的高低，測(cè)量的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪含量間均呈完全直線相關(guān)，可以很準(zhǔn)確地反映不同脂肪溶液濃度梯度的變化。分析其原因主要有以下幾點(diǎn)：IDEAL-IQ是梯度回波成像，采用的是小角度激發(fā)，大大降低了T1效應(yīng)的影響；要分離出純水像和純脂肪像，關(guān)鍵在于校正場(chǎng)不均勻造成的相位誤差，采集點(diǎn)數(shù)越多且不冗余相位信息越全就越有可能正確分離水脂像。IDEAL-IQ通過采集6個(gè)回波信號(hào)及迭代線性最小二乘法估算復(fù)數(shù)域映射，利用復(fù)數(shù)域重建來(lái)區(qū)分水與脂肪并得到0～100%的脂肪比，再利用幅度重建對(duì)脂肪比定量進(jìn)行微調(diào)并除去相位錯(cuò)誤，最后結(jié)合這2次重構(gòu)結(jié)果，經(jīng)過T2*衰減的修正，生成最終的水像、脂像及脂肪比圖像，從而徹底消除了T2*對(duì)脂肪定量評(píng)估的影響[6]。

圖4 Bland-Altman散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)均值，縱坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)差值。a) 0～70%水脂溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果； b) 0～70%水脂溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果。圖5 a) 脂肪乳溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系； b) 脂肪乳溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度間呈線性關(guān)系。 圖6 Bland-Altman散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)均值，縱坐標(biāo)為測(cè)量脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際脂肪分?jǐn)?shù)差值。a) 脂肪乳溶液中FSE-IDEAL序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果； b) 脂肪乳溶液中IDEAL-IQ序列測(cè)得的脂肪分?jǐn)?shù)與實(shí)際濃度的Bland-Altman分析結(jié)果。

2.本研究的臨床意義及展望

IDEAL-IQ序列定量評(píng)估水-脂模型的準(zhǔn)確性及與組織病理學(xué)的相關(guān)性已被諸多研究成果所證實(shí)[7-11]。Ideal-IQ序列是T1依賴的、T2*校正并伴多峰脂肪譜線模型的化學(xué)位移水脂分離技術(shù)，掃描時(shí)間短、成功率高，尤其適合腹部器官的成像；一次采集可生成水像、脂像、脂肪比及弛豫率等六幅圖像，在脂肪比及弛豫率圖像上放置ROI可以直接得到脂肪分?jǐn)?shù)及R2*值而無(wú)需進(jìn)一步計(jì)算，具有很高的臨床及科研價(jià)值。然而IDEAL-IQ是T1加權(quán)的梯度回波序列，其信噪比低，病灶顯示不佳，對(duì)炎癥、腫瘤性病變的組織結(jié)構(gòu)分析、療效監(jiān)測(cè)、轉(zhuǎn)歸等的臨床應(yīng)用價(jià)值有限。此外，IDEAL-IQ序列對(duì)MRI設(shè)備的軟硬件配置有一定要求，目前我院僅GE 3.0T Discovery 750 MR掃描儀可行此序列成像，因此僅依賴此序列不利于各級(jí)醫(yī)院MRI脂肪定量分析工作的開展。

本研究中采用的第二種水脂分離成像技術(shù)是借助FSE序列采集的IDEAL三點(diǎn)Dixon方法，IDEAL是2005年Reeder等用克拉姆羅界證明并提出[4，12]，水脂相對(duì)相位為-π/6、π/2、7π/6時(shí)有最佳噪聲特性，其算法主要思想是把區(qū)域增長(zhǎng)算法和迭代線性最小平方擬合進(jìn)行場(chǎng)map估計(jì)和水脂像重建，用低分辨率圖像引導(dǎo)區(qū)域增長(zhǎng)，選擇起始種子和像素棧的應(yīng)用。FSE-IDEAL序列對(duì)硬件設(shè)備及軟件平臺(tái)無(wú)特殊要求，配備有1.5T以上MRI設(shè)備的醫(yī)院均可采集，可行T1加權(quán)、T2加權(quán)、質(zhì)子密度加權(quán)成像。本研究采用了FSE-IDEAL T2WI序列，此序列在頭頸、骨肌系統(tǒng)中應(yīng)用較多，水像圖脂肪抑制均勻，圖像信噪比高，有利于病灶的檢出及追蹤觀察。Kaichi等[13]最近報(bào)道了采用FSE-IDEAL T2WI序列對(duì)比分析甲狀腺相關(guān)性眼病患者激素沖擊治療前、后眼眶脂肪容積及水分?jǐn)?shù)的變化，聯(lián)合臨床及影像定量分析結(jié)果顯示，盡管治療前、后眼眶脂肪容積無(wú)顯著差異，但FSE-IDEAL序列所測(cè)的眼眶脂肪水分?jǐn)?shù)則有明顯降低，沖擊前的水分?jǐn)?shù)值與臨床療效評(píng)分顯著相關(guān)，說(shuō)明FSE-IDEAL T2WI序列能有效預(yù)測(cè)和判斷甲狀腺相關(guān)性眼病的療效和轉(zhuǎn)歸。本研究結(jié)果也證明當(dāng)脂肪濃度小于70%時(shí)，F(xiàn)SE-IDEAL T2WI序列所測(cè)的脂肪濃度不僅與實(shí)際值呈完全直線相關(guān)，而且與實(shí)際值的偏差程度小于IDEAL-IQ序列。因此，F(xiàn)SE-IDEAL T2WI序列不僅可作為病變顯示序列，還可以測(cè)量脂肪含量在70%以下組織的脂肪分?jǐn)?shù)及水分?jǐn)?shù)，一次成像即可獲得病灶的形態(tài)學(xué)及組織病理學(xué)信息，臨床應(yīng)用價(jià)值較高。本研究還提示，不同的水脂分離序列技術(shù)原理不同，因此所測(cè)同一樣本的脂肪含量及水含量也會(huì)有顯著差異，因此筆者建議，對(duì)于追蹤復(fù)查的病例，所用水脂分離序列要盡量保持前后一致，測(cè)量值才有比較價(jià)值。

3.本研究的局限性

本研究有以下局限性：①脂肪溶液或脂肪乳的脂肪分?jǐn)?shù)并非與配制濃度完全一致，可因混合不均或溶液濃度變化導(dǎo)致PH值改變，脂肪顆粒不穩(wěn)定析出，因此相對(duì)于中低濃度，高濃度脂肪溶液自身誤差較大，會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果；②模型與活體組織不同，會(huì)存在細(xì)胞內(nèi)外其他成分的干擾，還需動(dòng)物實(shí)驗(yàn)及病理學(xué)對(duì)照進(jìn)一步證實(shí)本研究的結(jié)論。

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