彌散張量成像

彌散張量成像(DTI)，是一種描述大腦結構的新方法，是核磁共振成像(MRI)的特殊形式。舉例來說，如果說核磁共振成像是追蹤水分子中的氫原子，那么彌散張量成像便是依據水分子移動方向製圖。彌散張量成像圖（呈現方式與以前的圖像不同）可以揭示腦瘤如何影響神經細胞連線，引導醫療人員進行大腦手術。它還可以揭示同中風、多發性硬化症、精神分裂症、閱讀障礙有關的細微反常變化。

基本介紹

• 中文名：彌散張量成像
• 外文名：diffusion tensor imaging,DTI
• 專業：特殊核磁共振成像技術

基本簡介

彌散（diffusion）是指分子的隨機不規則運動，是人體重要的生理活動，是體內的物質轉運方式之一，又稱布朗運動（brownian motion）。彌散是一物理過程，其原始動力為分子所具有的熱能。在溶液中，影響分子彌散的因素有：分子的重量、分子之間的相互作用（即粘滯性）和溫度。

彌散是一個三維過程，分子沿空間某一方向彌散的距離相等或不相等，可以將彌散的方式分為兩種：一種是指在完全均勻的介質中，分子的運動由於沒有障礙，向各個方向運動的距離是相等的，此種彌散方式稱為各向同性（isotropic）彌散，例如在純水中水分子的彌散即為各向同性彌散，在人腦組織中，腦脊液及大腦灰質中水分子的彌散近似各向同性彌散。另一種彌散具有方向依賴性，在按一定方向排列的組織中，分子向各個方向彌散的距離不相等，則稱為各向異性（anisotropic）彌散。

磁共振彌散張量成像 ( diffusion tensor imaging,DTI) 是 彌散加權成像 ( diffusion weighted imaging,DW I)的發展和深化, 是當前惟一的一種能有效觀察和追蹤腦白質纖維束的非侵入性檢查方法。到2015年主要用於腦部尤其對白質束的觀察、追蹤, 腦發育和腦認知功能的研究, 腦疾病的病理變化以及腦部手術的術前計畫和術後評估。彌散成像

在磁共振成像中．組織的對比度不僅與每個像素內組織的T1、T2 弛豫時間和質子密度有關，還與受檢組織每個像素內水分子的彌散有關。Hahn於1956 年首次提出水分子彌散時對磁共振信號的影響。

彌散過程可以用彌散敏感梯度磁場來測量，在施加梯度磁場時水分子的隨機運動可獲得隨機位移，導致重聚失相位，自旋迴波信號衰減。1965年，Stejskal和Tanner設計出梯度磁場自旋迴波技術，在自旋迴波序列180o脈衝前後各施加一個彌散敏感梯度磁場，以檢測水分子的彌散情況。衡量彌散大小的數值稱為彌散係數，用D表示，即一個水分子單位時間內自由隨機彌散運動的平均範圍，單位是mm2/s。 D值越大，水分子彌散運動越強。可用公式ln(S/S0)=-bD來描述。D為彌散係數，S和S0分別為施加和未施加梯度磁場的信號強度。b為彌散敏感係數，b=γ2G2δ2(△-δ/3)。γ—旋磁比，G—梯度場強，δ—每個梯度脈衝施加時間，△—脈衝施加時間間隔。b 值為常數，由施加的梯度場強的參數來控制。b 值越大對水分子的彌散運動越敏感，可引起較大的信號衰減。

在人體生理環境中D值受多種因素影響，所以常用表觀彌散係數（apparent diffusion coefficient，ADC）來衡量水分子在人體組織環境中的彌散運動，即把影響水分子運動的所有因素（隨機和非隨機）都疊加成一個觀察值，反映彌散敏感梯度方向上的水分子位移強度。根據Stejiskal-Tanner公式，ADC=ln(S2/S1)/(b1-b2) ，S2與S1是不同b 值條件下的信號強度。磁共振DWI即利用ADC值分布成像。ADC值越高，組織內水分子彌散運動越強，在DWI圖上表現為低信號，相反ADC值越低，DWI圖上表現為高信號。

彌散過程可以用彌散敏感梯度磁場來測量

表觀彌散係數ADC只代表彌散梯度磁場施加方向上水分子的彌散特點．而不能完全、正確地評價不同組織各向異性的特點。Higano等在進行測定中風和腦腫瘤病人內囊和放射冠的彌散各向異性特點的研究時,將彌散梯度磁場分別施加在X、Y、Z軸上。但是研究結果表明,三個方向彌散加權成像計算出的組織各向異性程度往往被低估，測得的數值往往是旋轉變數（即值隨彌散方向及磁場內被檢查病人的體位和方向而改變），因為大部分的白質纖維通路常常傾斜於磁場坐標方向，所以單從一個或三個方向施加彌散梯度磁場不能正確評價具有不對稱組織結構的各向異性特點。

特徵 沿著纖維方向進行彌散各向異性評價需要彌散張量成像。於是，人們提出了彌散張量（diffusion tensor）的概念。“張量（tensor）”一詞來源於物理學和工程學領域，它是利用一組 3D 矢量來描述固體物質內的張力。彌散張量是由如下公式決定的：

纖維追蹤技術DTT

這個張量是對稱的(Dxy =Dyx ，Dxz=Dzx ，Dyz=Dzy)。為了形象地表述彌散張量，我們可以進一步將彌散張量視為一個橢圓球體（ellipsoid）。本徵值代表了沿彌散橢球最大和最小軸的彌散係數。彌散張量的三個本徵值是最基本的旋轉不變數(即值不隨彌散方向及磁場內被檢查病人的體位和方向而改變)，它們是沿著三個坐標軸方向測量的主彌散係數。這三個坐標是組織固有的，每個本徵值聯繫著一個主方向的本徵向量，這個本徵向量也是組織固有的。

彌散張量的三個本徵向量相互垂直，並構建了每個像素的局部參照纖維框架。在每個體素中，本徵值從大到小排列：λ1=最大彌散係數，λ2=中級彌散係數，λ3=最低彌散係數。λ1代表平行於纖維方向的彌散係數，λ2和λ3代表橫向彌散係數。

彌散張量成像基本原理

彌散各向異性 ( anisotropy)

彌散是自然界中的物質分子不停地進行著一種隨機的、相互碰撞又相互超越的運動, 即布朗運動。自由分子在純淨液體中的彌散是各向同性的, 彌散的平均距離只和液體分子的性質及平均溫度有關, 用彌散係數來量度, 表示自由分子在該液體中的平均自由程 (單位為 mm²/s)。腦組織中的水分子也在不斷地進行著彌散運動, 但它不僅受組織細胞本身特徵的影響, 而且還受細胞內部結構的影響, 如鞘膜、細胞膜、白質纖維束。在具有固定排列順序的組織結構中, 如神經纖維束, 水分子在各個方向的彌散是不同的, 水分子通常更傾向於沿著神經纖維束走行的方向進行彌散, 而很少沿著垂直於神經纖維束走行的方向進行彌散, 這種具有方向依賴性的彌散即稱為彌散的各向異性。

磁共振彌散加權成像 ( DWI)

DWI是一種測量自旋質子的微觀隨機位移運動的較新技術, 到2015年在活體中主要是測量水分子的運動, 其圖像對比度主要關係於水分子的位移運動, 它通常是在標準 MRI序列上， 再加上對彌散敏感的梯度脈衝來獲得。水分子的運動特性可以用彌散敏感梯度方向上的表觀彌散係數 ( apparentdiffusion coefficient ADC ) 表示。ADC 值是一個標量, 只代表彌散梯度磁場施加方向上水分子的彌散特點, 而不能完全、正確地評價不同組織各向異性的特點。

彌散張量成像 ( DTI)

DTI是彌散成像的高級形式, 可以定量地評價腦白質的各向異性 (圖 1)。在此成像方式中, 不只用單一的梯度脈衝, 而至少需要施加 6個非共線方向彌散敏感梯度, 最簡單的方案就是X, Y, Z, XY, XZ, YZ方向。二階彌散張量為 1個 3 * 3的矩陣, 通過被稱為相似變換的數學方法, 可以消除矩陣內非對角線的各項。這相當於重新設定體素內的 Z軸方向, 以使它位於腦白質束的主要方向。此方向被稱為主要本徵向量。此方向上的彌散係數被稱為主要本徵值, 除了主要本徵向量和本徵值外, 還在垂直於新的 Z軸方向 (新的 X 和 Y 軸 ) 上描述新的本徵向量。

圖1 DTI圖像顯示腦白質纖維束

數據參數

平均彌散率

（1）、平均彌散率（mean diffusivity MD），為了對組織某一體素或區域的彌散狀況進行全面的評價，必須要消除各向異性彌散的影響，並用一不變的參數來表示，也就是說這一參數的變化不依賴於彌散的方向。在彌散張量的幾個元素中，彌散張量軌跡（the trace of the diffusion tensor）就是一個不變參數，Tr(D)=DXX+DYY+DZZ，平均彌散率 MD=1/3 Tr(D)=1/3（DXX+DYY+DZZ）。MD反映分子整體的彌散水平（平均橢球的大小）和彌散阻力的整體情況。MD只表示彌散的大小，而與彌散的方向無關。MD 越大，組織內所含自由水分子則越多。

各向異性程度

（2）、各向異性程度，反映分子在空間位移的程度，且與組織的方向有關。用來定量分析各向異性的參數很多，有各向異性分數（fractional anisotropy， FA）、相對各向異性（relative anisotropy ，RA）、容積比指數（volume ratio ，VR）等。這些指數均是通過彌散張量的本徵值(即λ1、λ2和λ3)計算得出的。

① FA；部分各向異性指數，是水分子各向異性成分占整個彌散張量的比例，它的變化範圍從0～1。0代表彌散不受限制，比如腦脊液的 FA 值接近 0；對於非常規則的具有方向性的組織，其FA值大於0，例如大腦白質纖維 FA 值接近 1。

FA值的計算公式如下：

FA = √3[(λ1- <λ>)2 + （λ2-<λ>）2 + （λ3- <λ>）2 ]/ √2 (λ12 +λ22 +λ32)

λ =(λ1+λ2+λ3)/3

② RA：相對各向異性指數，是彌散張量的各向異性部分與彌散張量各向同性部分的比值，它的變化範圍從0(各向同性彌散)到√2(無窮各向異性)。

RA的計算公式為：

RA = √(λ1- <λ>) 2 + （λ2-<λ>）2 + （λ3- <λ>）2 /√3<λ>

③ VR：容積比指數。是橢圓體與球體容積的比值。由於它的變化範圍從 1(即各向同性彌散)到0，所以，臨床上更傾向於套用1/VR。

VR的計算公式如下：

VR=（λ1×λ2×λ3）/ <λ>3

彌散的主要方向

（3）、彌散的主要方向（the main direction of diffusivities），也即彌散張量橢圓球的主軸，反映的是組織結構的空間方向。

雖然反映各向異性的參數有很多，但到2015年臨床上，套用較多的是 FA 值，其原因有：第一、由於 FA 圖像可以提供較好的灰白質對比，易選擇感興趣區，使得所測量的 FA 值較準確；第二、FA 值不隨坐標系統旋轉方向的改變而改變，且 FA 值是組織的物理特性，在同一對象不同時間、不同成像設備及不同對象間獲得的數值具有可比性。

數據採集

DTI常用採集技術

單次激發回波平面成像(coplanar imaging，EPI)技術。單次激發即獲得所有K空間的原始數據。該方法成像時間明顯短於一般的生理運動(如：呼吸、心跳等)，使運動偽影大為減少。但單次激發EPI的空問解析度和信噪比均較低，磁敏感性引起的變形較明顯。為此，Bammer等。提出了敏感編碼(sense—trinity encoding，SENSE)單次激發EPI方法，在與常規EPI相同的掃描時間內，圖像的空問解析度明顯提高，而幾何變形顯著減少。Yamada等也報導使用平行成像技術的單次激發EPI，可達到類似的效果。

多次激發EPI，與單次激發技術相比，其空間解析度和信噪比更高，磁敏感性所致的變形更少。但是採集時間長，對呼吸、腦血管和腦脊液流動、眼球運動和頭的不自主運動引起的偽影更加敏感，為其主要缺點。由於經多次激發，該技術不連續填充K空間，因此，即使被檢查者的輕微身體運動，也可引起偽影。只能通過心電門控或導航回波技術加以控制。

DTI的影響因素

DTI受彌散敏感梯度場的強度和方向的影響，而彌散敏感梯度的強度可通過設定不同b值進行最佳化，通常套用的b值在0至1000 s/mm2 之間。Jones等認為最佳化其敏感梯度空間方向和增加方向的數目，可以減少噪聲，提高跟蹤神經纖維束的準確性。而Hasan等通過模擬分析發現，只要梯度方向達到最最佳化，使用6個以上編碼方向並無明顯益處。

DTI數據校正

DTI的配準不良(misregistration)對圖像的空間解析度和各向異性計算的準確性均產生不利影響。圖像的幾何變形和被檢查者輕微運動是導致DTI配準不良的主要原因。前者主要由勻場欠佳、鄰近組織的磁性差異和電渦流引起的靜磁場不均勻所致，套用扭曲校正算法(unwarping algorithm)可以圖像的幾何變形進行校正。套用自動圖像配準軟體(automated image registration software，AIRS)可校正因運動所致的配準不良。

噪聲也是影響神經纖維束跟蹤效果的因素之一，主要通過規則化(regularization)數學處理加以解決。由於相關知識非常有限，迄今為止，僅基於纖維束有限曲率假設進行規則化處理。

追蹤技術

DTT 成像的基本原理

以往有關大腦白質纖維束（white matter fiber ，WMF）的研究主要依賴於活體動物的大腦組織或屍體解剖研究。常規的磁共振成像如 T2WI、FLAIR、MT (magnetization transfer imaging )圖像雖然可以顯示大腦白質和灰質之間的差別，但這些成像方法不能顯示大腦白質纖維的走行方向，因此也就不能提供完全的白質纖維的解剖信息。DTI反映了 WMF 中水分子彌散的方向依賴特性，其 FA 圖像可以顯示大腦白質纖維的結構和各向異性特徵，如顯示內囊、胼胝體、外囊等結構。但 DTI 不能提供相鄰體素之間白質纖維是如何連線的。隨著計算機軟體的不斷開發和利用，人們利用 DTI 所獲得的數據進行大腦白質纖維成像，此即為彌散張量纖維束成像（diffusion tensor tractography，DTT），DTT 是 DTI 技術的進一步發展，它可以辨認大腦內的特殊纖維通道及其相互之間的連線。由於 DTT 是新近套用的磁共振彌散成像技術，其名稱尚欠統一，例如有稱為纖維跟蹤技術（fiber tracking）或白質纖維束成像（tractography）等。

儘管存在很多的計算方法，但其總的原則就是使含有相同軸索的體素之間進行連線。到2015年，3D 白質纖維束成像大致可分為兩種方法：一種為線形擴展法（line propagation techniques）該方法是將局部張量信息作為擴展的一個步驟；另一方法為能量最小法（energy minimization techniques），其法為套用最小的能量發現兩個預先設定的象素之間的最佳通道，又可分為兩種，快速行進法（fast marching technique，FMT）和模擬退火法（simulated annealing approach，SAA）。

DTT 成像的基本原理是假設彌散張量成像中的最大本徵值λ1代表局部占優勢的纖維軸索的走行方向。Mori 等最早於 1999 年利用動物進行試驗，成功的顯示了大腦白質纖維的 3D 結構。

纖維跟蹤技術的局限性

對活體纖維跟蹤尚缺乏金標準。事實上，DTI是活體顯示神經纖維束軌跡的唯一方法。因為組織標本在進行解剖、冷凍、脫水、固定、切片和溶解等處理過程中，其微觀結構必然發生變化，進而產生幾何變形，套用組織學方法在體外驗證活體跟蹤結果有很大難度。同時，彌散加權成像因電渦流引起的配準不良、被檢查者運動引起的偽影和磁敏感性所致的信號丟失等均可影響計算結果，產生不利影響。儘管其中許多問題已經得到改善，但是仍然存在較大的局限性。

部分容積效應也是影響跟蹤結果可靠性的重要因素。由於用於纖維跟蹤的彌散張量是體素平均值。在纖維方向一致的各向異性組織中，利用最大本徵向量可以對微觀纖維方向進行準確地估計。但纖維分布方向不一致時，我們所測到的MR信號以一個複雜的方式取決於組織的構築。最大本徵向量僅與體素內平均纖維方向相一致。如果體素內含有彎曲的纖維束，可通過減小體素加以改善。如果體素內含有兩種或兩種以上的組分，如犬牙交錯的不同纖維組分，通過減小體素也無法解決該問題。當不同纖維束在同一體素內交叉、緊貼、分支或融合時，根據張量域計算出的纖維束軌跡將不能反映纖維束的真實軌跡。這一問題可以通過使用高角度解析度(angular resolution)和高b值彌散梯度採樣方案得到部分解決。

噪聲也可對纖維跟蹤產生不利影響。首先，它可引起對本徵向量錯誤地分類，可導致計算的軌跡突然發生90度偏離，從而引起軌跡跳躍到另一條纖維束上。即使在本徵向量分類正確的情況下，數據中的噪聲也可以引起本徵向量分布的發散，導致跟蹤結果偏離真實軌跡。而且，由於噪聲的影響，即使在同樣條件下獲得的MRI數據也無法產生完全相同的軌跡。

臨床套用

腦缺血(cerebral ischemia)

腦血流下降到低於10～15 ml/100 g/min時將導致細胞內水容量增大，水從細胞間隙流入細胞內使細胞腫脹，產生細胞毒性水腫。使用傳統MR，急性期腦梗塞很難被發現，缺血腦實質的範圍只有在較晚的時期當血管源性水腫出現時才能被發現。當普通MR表現正常的時候，DWI和DTI可以早期發現急性腦梗塞。他們使鑑別腦梗塞急慢性期的改變成為可能，這對治療方法的選擇具有重要的臨床價值。在急性期，局灶性腦梗塞發作30分鐘內，ADC值最初下降約30～50%，在急性和亞急性早期，梗塞灶的白質比灰質的ADC值下降的更明顯。對缺血性腦梗塞，DTI的參數如MD，最初是下降，然後升高，最後比正常高。在損傷的慢性期，ADC一直保持升高。在ADC先下降後升高的間隔期，有段時間是ADC值表現正常，這個期間就是所謂的“假正常期”。在成人，這個時期大約在腦梗塞9天后，而在新生兒大約在7天后。除了ADC的變化，在缺血早期梗塞灶腦白質的FA值會有一個急性升高。這個急性升高后，緊接著在慢性期FA值會明顯的下降。這種變化被認為是由於細胞結構的破壞導致組織微觀結構正常順序的喪失。

在腦梗塞慢性期，相對於ADC的重新正常化，和隨後的升高，彌散各向異性指數FA值明顯的低於對側相同區域正常腦組織，即使是在缺血性腦梗塞2－6個月後梗塞灶的FA值依然低於健側。ADC閾值在預測組織存活和缺血性腦梗塞預後方面可能具有重要價值。ADC和各向異性參數的結合，能很好的明確缺血性腦梗塞的臨床分期。

某些情況下在缺血性腦梗塞早期，ADC表現為升高而不是下降。通常，在細胞毒性水腫出現後，ADC立刻下降，但是當血管源性水腫同時出現時，ADC也可以早期升高。例如，在可逆性後部白質腦病綜合徵，或高壓性腦積水時。

腦白質疏鬆（leukoariaosis）

腦白質疏鬆有非特異性影像學表現，在CT或MR上可見腦室周圍腦白質的瀰漫性改變。它可以出現在各種腦白質病中，包括慢性腦缺血，阿爾茨海默病，伴皮質下梗塞和白質腦病的常染色體顯性遺傳性腦動脈病。在組織學方面的表現，可見到神經軸索缺失和神經膠質增殖。在缺血性腦白質疏鬆症，T2加權圖像上顯示信號升高的區域，DTI顯示平均彌散係數MD升高和FA值減低。腦白質疏鬆症的平均彌散係數明顯低於腔隙性腦梗塞病灶區域，大概是由於前者神經膠質增生阻礙了水分子的彌散。

3、瓦勒蛻變（wallerian degeneration，WD）

瓦勒變性是軸索的順行性變性，神經軸索的髓鞘崩解繼發於鄰近的軸索損傷或神經細胞死亡。最常見的是繼發於同側的腦梗塞,皮質脊髓束出現WD。在WD，DTI比T2WI圖像更敏感。彌散各向異性指數如FA值在原發病灶和發生WD的區域都出現減低。但是，ADC值在WD中只是輕微升高，在原發性缺血梗塞灶中是明顯升高。這樣通過ADC值可以把原發病灶和WD區分開來。

大腦的發育、成熟和退化

(developing brain ,maturation and aging)

DTI在研究大腦發育的過程中還存在許多挑戰。一些研究表明，在腦組織中，使用相同的脈衝序列和後處理方法對兒童和成人進行DTI檢查（除了b值不同，一般成人1000mm2/s，兒童700～800 mm2/s），可以發現腦組織的ADC值和彌散各向異性指數隨著年齡增大而發生有規律地變化。新生兒的腦組織ADC值明顯高於成人，而FA值明顯低於成人。在兒童，白質的ADC值明顯高於灰質。半卵圓中心的ADC接近2.0×10-3mm2/s，隨著年齡的增長，ADC值下降直到達到成人的0.7×10-3mm2/s，而各向異性指數上升（尤其是RA在發育過程中，以非線性方式上升）。ADC值的變化主要發生在嬰兒出生最初的6個月，這個變化被認為和腦組織水容量的下降、神經軸索髓鞘的形成、白質纖維結構成型有關，這些因素都降低了平均彌散率。在大腦不同的區域都能發現這種現象，ADC值隨年齡增長而變化。

DTI已經被用於腦組織生理性退化的研究，目的是發現和年齡相關的改變。年齡超過40歲的成人，腦白質的ADC值要高於年輕人。另外，20歲以後，彌散各向異性程度會出現下降趨勢。在白質纖維束密集的深部腦白質的FA值會出現和年齡相關的下降趨勢，特別是胼胝體的膝部和半卵圓中心。在評估疾病的影響時，這些與年齡相關的生理性變化應該被考慮，尤其是在老年人。

瀰漫性軸索損傷

(diffuse axonal injury，DAI)

除了腦梗塞外，大多數局灶性腦損傷還沒有使用DTI來進行廣泛的研究。外傷性腦損傷被分為局灶性和瀰漫性。局灶性腦損傷常常由一個直接的外力作用產生腦損傷，例如血腫或是腦挫裂傷。而瀰漫性腦損傷，常是由於剪下傷的結果，或者是由於腦組織各部分的密度和剛性不同而在減速運動中所引發的牽拉傷。DWI可以被用來檢查在常規MR圖像上顯示不明顯的剪下傷。但是，DWI對於出血性病灶的顯示卻不如T2WI敏感。在局灶性病變如腦挫傷或血腫的周圍，也會有個半暗區，這裡的彌散係數會出現下降。這個半暗區的存在對於頭部外傷患者治療計畫的選擇可能很重要。

在內囊和胼胝體發生的組織病理學異常，絕大多數都會表現出彌散各向異性程度的改變。外傷後瀰漫性軸索損傷最初的24小時裡，在普通MR上表現正常的白質可能會出現彌散各向異性指數輕度的下降。而外傷幾周后這種下降會很明顯。在圍產期，具有高危腦損傷的新生兒，出生後第一天在T1WI或FLAIR表現正常的腦實質，就可以發現ADC值的下降。但是，ADC值明顯下降出現在第3天。同時，在一周內ADC值可以出現假正常化。因此，DTI在外傷後第1天並不能完全顯示新生兒外傷的範圍，外傷後第3天的圖像也許能更好的顯示損傷的範圍。不久的將來，會有進一步的研究來評估DTI對於測量腦實質損傷的範圍以及預後的價值，並找到DTI最佳的檢查時間。

展望

DTI技術是研究複雜腦組織結構的一種無創的有力工具。它在神經解剖、纖維連線和大腦發育方面套用前景廣闊, 對於神經系統疾病和腦功能研究有巨大的潛在優勢。儘管 DTI的參數測量及其圖像到2015年並不能作為臨床診斷的可靠標準, 對某些器官的檢查受到客觀條件的制約, 隨著技術的提高和更好的後處理分析, DTI會更加廣泛、更加可靠的套用於研究和臨床工作中。