影像學(xué)技術(shù)在中樞神經(jīng)系統(tǒng)中的研究進(jìn)展

陳沖，王健

1.華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科，湖北 武漢 430022；2.華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院檢驗(yàn)科，湖北 武漢 430022；*通信作者 王健 jianwang_wh@hust.edu.cn

神經(jīng)系統(tǒng)對生理活動的調(diào)節(jié)發(fā)揮主導(dǎo)作用，主要功能包括傳遞、儲存及加工信息，調(diào)節(jié)心理活動并支配人體全部自主與非自主行為。神經(jīng)系統(tǒng)主要由神經(jīng)組織構(gòu)成，分為中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。隨著腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究計(jì)劃的提出，對于解密大腦認(rèn)知功能和攻克大腦神經(jīng)疾病的研究已提高到一個(gè)新的層次，該研究領(lǐng)域已成為未來發(fā)展的重大科研方向[1]。這對神經(jīng)組織的成像技術(shù)提出更高的要求，需要從解剖學(xué)、神經(jīng)電生理學(xué)以及神經(jīng)功能學(xué)等多個(gè)維度對神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究。目前應(yīng)用于神經(jīng)組織的影像學(xué)技術(shù)主要包括兩大類：一類是在MR基礎(chǔ)上發(fā)展而來的多種成像方式，包括擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging，DWI）、擴(kuò)散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）、擴(kuò)散頻譜成像（diffusion spectrum imaging，DSI）和神經(jīng)突方向離散度和密度成像（neurite orientation dispersion and density imaging，NODDI）等；另一類是基于腦電的多模態(tài)神經(jīng)功能成像，包括腦電-功能磁共振成像（electroencephalogramfunctional magnetic resonance imaging，EEG-fMRI）、腦電-近紅外光譜成像（electroencephalogram-near infrared spectroscopy，EEG-NIRS）和腦電-經(jīng)顱聚焦超聲成像（electroencephalogram-transcranial focused ultrasound，EEG-tFUS）等。

本文綜述影像學(xué)技術(shù)在中樞神經(jīng)系統(tǒng)成像中的研究現(xiàn)狀，以5種神經(jīng)成像技術(shù)為代表，重點(diǎn)介紹神經(jīng)組織成像的技術(shù)原理、臨床應(yīng)用研究以及不足之處，加深人們對神經(jīng)成像技術(shù)的了解與探索興趣。

1 DWI

DWI是一種廣泛應(yīng)用于神經(jīng)組織的傳統(tǒng)成像方法，其根據(jù)人體中水分子的自由擴(kuò)散運(yùn)動這一原理進(jìn)行顯像[2]。DWI選用單指數(shù)模型，水分子于腦組織中的擴(kuò)散信號（強(qiáng)度）與擴(kuò)散敏感因子b值呈線性衰減關(guān)系[3]。施加一對梯度脈沖（方向和大小相同）在MRI自旋回波序列180°脈沖的兩側(cè)，其中一個(gè)梯度脈沖的目的是加速質(zhì)子的自旋并引起相位的改變，另一個(gè)梯度脈沖則引起相位重聚。在這一過程中，無法完全重聚的相位會引起信號下降。神經(jīng)組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散因受組織微結(jié)構(gòu)與異質(zhì)性的影響，呈現(xiàn)不同的擴(kuò)散信號，從而對其進(jìn)行顯像。

DWI廣泛應(yīng)用于缺血性腦卒中的成像中，診斷急性患者的敏感度和特異度為90%以上[4]。然而，對于腦血流量<35 ml/（100 g·min）引起的腦缺血以及缺血性卒中，DWI無法準(zhǔn)確識別，容易漏診[5]。此外，DWI在診斷顱內(nèi)原發(fā)腫瘤以及顱內(nèi)感染性疾病中也具有重要作用。Meyer等[6]報(bào)道72%的顱內(nèi)轉(zhuǎn)移灶表觀擴(kuò)散系數(shù)<0.9×10-3mm2/s。近年，DWI進(jìn)一步應(yīng)用于腫瘤及部分囊性病灶的鑒別與判斷[7]，并廣泛應(yīng)用于前列腺疾病、乳腺疾病、腎缺血性疾病及腫瘤等相關(guān)疾病的診斷[8]。DWI在臨床上常規(guī)應(yīng)用于顱腦疾病的診斷和研究，隨著MR軟硬件技術(shù)的革新，全身DWI逐漸成為MRI技術(shù)的研究熱點(diǎn)，并逐步在臨床上使用，其在評估惡性腫瘤的全身轉(zhuǎn)移方面具有重要的應(yīng)用潛力。

盡管DWI可以對中樞神經(jīng)組織中的一些隱匿性病灶進(jìn)行準(zhǔn)確的識別，但是其單指數(shù)模式的成像原理主要檢測均勻介質(zhì)中水分子的擴(kuò)散運(yùn)動，而真實(shí)的神經(jīng)組織具有成分多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn)，是一種非均勻介質(zhì)環(huán)境，會影響DWI的準(zhǔn)確性。

2 DTI

DTI是在DWI的基礎(chǔ)上逐漸演化而來的一種成像方法，其利用水分子在不同方向上布朗運(yùn)動信號的差異而成像[9]。在神經(jīng)束的不同方向，水分子的擴(kuò)散具有方向特異性，如與神經(jīng)束走向相同時(shí)，擴(kuò)散最快，受限最??；而與神經(jīng)束垂直方向時(shí)，擴(kuò)散最慢，受限最大?；诖耍珼TI可以在每一個(gè)體素中創(chuàng)建一個(gè)擴(kuò)散張量反映水分子在其中的擴(kuò)散特點(diǎn)。DTI可以從方向上定量顯示中樞神經(jīng)組織纖維的微結(jié)構(gòu)，而病變部位的組織微結(jié)構(gòu)改變會引起水分?jǐn)U散特性的變化，從而對病灶部位進(jìn)行顯像[10]。

由于可以定量顯像和分析中樞神經(jīng)系統(tǒng)的微結(jié)構(gòu)，DTI在腦外傷、腦梗死、腦腫瘤等疾病的診斷中發(fā)揮重要作用[11]。視神經(jīng)具有典型的白質(zhì)纖維傳導(dǎo)束，DTI在青光眼、視神經(jīng)炎、缺血性視神經(jīng)病變以及壓迫性視神經(jīng)病變的診斷中具有重要價(jià)值[12]。Tao等[13]采用DTI檢查7例視力下降的眼眶腫瘤時(shí)，發(fā)現(xiàn)視神經(jīng)常規(guī)MRI正常，但是DTI卻顯示明顯異常，提示DTI對視神經(jīng)早期損傷的識別更加敏感。此外，在診斷臂叢相關(guān)神經(jīng)損傷時(shí)，如急性臂叢神經(jīng)損傷、腕管綜合征、尺神經(jīng)卡壓及腫瘤性疾病，DTI同樣具有較高的敏感度和準(zhǔn)確度[14]。

DTI對神經(jīng)纖維束的定量研究大部分采用ROI法，導(dǎo)致研究者的主觀因素對測試結(jié)果影響過大，使其臨床推廣應(yīng)用受到限制[15]。此外，DTI重建后的自動追蹤法可以評價(jià)一整段神經(jīng)纖維束，但是無法對神經(jīng)纖維束上的單獨(dú)位點(diǎn)進(jìn)行評估。

3 DSI

DSI是一種多方向多b值的q空間顯像技術(shù)[16]，用于探究中樞神經(jīng)組織內(nèi)交叉環(huán)繞和復(fù)雜走向的纖維束，在對神經(jīng)組織微結(jié)構(gòu)的可視化研究上具有顯著優(yōu)勢。為了解決DTI和擴(kuò)散峰度成像在描述顱內(nèi)組織多纖維束走向、交叉、纏繞與彎曲等情況時(shí)，出現(xiàn)空間分辨率和算法不足以及部分容積效應(yīng)突出的問題[17]，DSI應(yīng)用而生。該技術(shù)運(yùn)用概率密度函數(shù)描繪處于非高斯分布水分子的擴(kuò)散信號，獲取六維的擴(kuò)散影像數(shù)據(jù)，同時(shí)從高的角度分辨率準(zhǔn)確地顯像復(fù)雜走向的纖維束。Glenn等[18]探究DSI、擴(kuò)散峰度成像和DTI在映射神經(jīng)組織白質(zhì)方向上的差別時(shí)，證實(shí)DSI對纖維束方向的顯像更準(zhǔn)確。

DSI可以準(zhǔn)確地顯示中樞神經(jīng)組織的微觀解剖結(jié)構(gòu)，在顱內(nèi)腫瘤部位的辨別以及多種神經(jīng)相關(guān)疾病的診斷中具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。Chiang等[19]研究發(fā)現(xiàn)：在注意缺陷多動癥患者的左側(cè)額葉弓形束、上縱束以及紋狀體束等結(jié)構(gòu)，其廣義各向異性分?jǐn)?shù)顯著小于健康人。DSI可用于特發(fā)性常壓腦積水患者皮質(zhì)脊髓束的擴(kuò)散光譜成像[20]。此外，DSI廣泛應(yīng)用于阿爾茨海默病、聽覺言語幻覺障礙、弱視和精神分裂等疾病的研究中。Griffa等[21]采用DSI成功揭示精神分裂患者腦區(qū)存在的最短纖維路徑的再布局以及隨后產(chǎn)生的更擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。DSI是一種用于描述人體纖維走行的MRI技術(shù)，特別是對于顱內(nèi)走行復(fù)雜纖維束的可視化成像具有巨大的優(yōu)勢，顯著彌補(bǔ)了其他成像技術(shù)的不足。

鑒于采集數(shù)據(jù)的體量，DSI需要更長的采集時(shí)間，即使運(yùn)用3.0T MRI，仍需16分鐘的采樣時(shí)間，因此患者耐受性較差[22]。此外，過長的梯度場持續(xù)時(shí)間和擴(kuò)散時(shí)間會延長回波時(shí)間，影響信噪比，顯著降低圖片質(zhì)量。DSI需要的高磁場強(qiáng)度也對硬件設(shè)備提出更高的要求，增加檢測成本。

4 NODDI

NODDI是一種多隔室擴(kuò)散成像模型，用于定量分析神經(jīng)纖維方向離散度和神經(jīng)突密度，從而評估神經(jīng)組織微觀結(jié)構(gòu)的病理改變[23]。神經(jīng)組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散在細(xì)胞內(nèi)外具備不同的特征，如細(xì)胞內(nèi)呈現(xiàn)非高斯位移分布的受限擴(kuò)散，而細(xì)胞外為高斯位移分布的受阻擴(kuò)散，在此基礎(chǔ)上加上水分子在腦脊液隔室呈現(xiàn)同性水分子的自由擴(kuò)散特征，共同構(gòu)成了NODDI成像的基礎(chǔ)[24]。NODDI可以區(qū)分神經(jīng)突密度和纖維方向離散度——這兩種影響各向異性分?jǐn)?shù)的因素，并進(jìn)行單因素分析。

NODDI具有特異性檢測神經(jīng)突密度和纖維方向離散度的優(yōu)勢，在生長發(fā)育與老化、腦卒中、多發(fā)性硬化癥、神經(jīng)退行性疾病以及精神類疾病研究方面具有獨(dú)特的價(jià)值。Kodiweera等[25]和Genc等[26]采用NODDI發(fā)現(xiàn)纖維方向離散度指數(shù)隨著受試者年齡的增加而增加，而神經(jīng)突密度指數(shù)與年齡無相關(guān)性。Andica等[27]研究發(fā)現(xiàn)：帕金森病患者對側(cè)黑質(zhì)紋狀體遠(yuǎn)端通路的神經(jīng)突密度指數(shù)顯著降低，提示多巴胺神經(jīng)元的退行性病變，NODDI結(jié)果與病理學(xué)結(jié)果高度一致。王敏等[28]研究表明，NODDI在腦膠質(zhì)瘤的診斷和腫瘤分級中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，可用于鑒別高、低級別惡性腦膠質(zhì)瘤。此外，NODDI可有效評估肝豆?fàn)詈俗冃曰颊吣X部銅沉積引起微結(jié)構(gòu)和代謝的改變，在評估肝豆?fàn)詈俗冃缘牟∏榉矫婢哂兄匾膽?yīng)用價(jià)值[29]。總之，NODDI是一種新興的MR擴(kuò)散成像技術(shù)，能準(zhǔn)確描述與神經(jīng)突起相關(guān)的微結(jié)構(gòu)，較DTI獲取的定量指標(biāo)特異性更強(qiáng)、優(yōu)勢顯著。

5 基于腦電的多模態(tài)神經(jīng)功能成像

基于頭皮腦電的神經(jīng)功能成像具有高時(shí)空分辨率、易于獲取和直接體現(xiàn)大腦神經(jīng)活動等優(yōu)勢，將其與單模式神經(jīng)功能成像相耦合，逐步形成EEG-fMRI、EEG-tFUS和EEG-NIRS等多模態(tài)神經(jīng)功能成像。

神經(jīng)功能成像主要分為兩大類[30]，一類基于神經(jīng)生理活動產(chǎn)生的電磁信號改變進(jìn)行神經(jīng)功能成像，如EEG與腦磁圖；另一類基于神經(jīng)活動造成的血流與代謝改變進(jìn)行神經(jīng)功能成像，如fMRI、功能紅外光譜成像（functional near infrared spectroscopy，fNIRS）及正電子發(fā)射斷層成像等[31-32]。多模態(tài)神經(jīng)功能成像在腦功能影像信息獲取、數(shù)據(jù)融合、交叉驗(yàn)證及聯(lián)合分析等方面更具優(yōu)勢，逐漸成為主流趨勢。Bagarinao等[33]研究發(fā)現(xiàn)：同步EEG-fMRI可在癲癇活動期準(zhǔn)確辨別出癲癇病灶。Khan等[34]在實(shí)驗(yàn)中運(yùn)用EEG-fNIRS成功解碼多種不同動作的EEG信號，表明該技術(shù)在腦信號解碼中具有重要的研究價(jià)值。

基于腦電的多模態(tài)神經(jīng)功能成像在一定程度上兼具時(shí)間與空間上的分辨率，但是仍然存在不足。如EEG-fMRI的同步采集設(shè)備在兼容上存在局限性，且不易攜帶；EEG-fNIRS存在信號匹配度低等缺點(diǎn)。人工智能對于大型數(shù)據(jù)集和高維度數(shù)據(jù)集的處理與運(yùn)算具有獨(dú)特的優(yōu)勢，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)功能成像技術(shù)可顯著提高結(jié)果的一致性[35]，表明人工智能在多模態(tài)神經(jīng)功能成像方面具有較大的應(yīng)用潛力。此外，隨著工程技術(shù)革新和軟硬件系統(tǒng)的升級，多模態(tài)神經(jīng)功能成像有望得到進(jìn)一步發(fā)展。盡管神經(jīng)功能成像離臨床應(yīng)用仍有較長一段距離，但是該技術(shù)對于目前腦科學(xué)的研究前沿——腦功能解析和腦機(jī)接口的研發(fā)，具有非常重要的價(jià)值和科學(xué)意義。

綜上所述，MRI隨著算法的改進(jìn)和硬件的升級，已開發(fā)出多種高階成像方式，在神經(jīng)組織微結(jié)構(gòu)成像、急慢性神經(jīng)損傷、神經(jīng)退行性病變及精神類疾病的診斷中具有重要價(jià)值?；谀X電的多模態(tài)神經(jīng)功能成像能以高時(shí)間和空間分辨率進(jìn)行顯像，在神經(jīng)功能檢測與解碼、神經(jīng)疾病的鑒別診斷及神經(jīng)認(rèn)知研究領(lǐng)域展示出獨(dú)特的優(yōu)勢。隨著工程技術(shù)的發(fā)展，硬件系統(tǒng)性能及集成度的提升，多種成像技術(shù)的整合能更加全面地呈現(xiàn)神經(jīng)組織的全貌，有望成為神經(jīng)成像技術(shù)的發(fā)展趨勢。