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动态对比增强磁共振成像是什么?

栏目:神外前沿|编辑:INC|发布时间:2021-12-27 10:58|阅读: |
动态对比增强磁共振成像是什么? 1、技术原理。 在成像过程中,需要以恒定的速度将对比剂(CA,通常采用GD-DTPA0.1mmol/kg,注射速度为1~4ml/s)注入静脉,顺磁性CA缩短组织纵向放松时间,...

  动态对比增强磁共振成像是什么?

  1、技术原理。

  在成像过程中,需要以恒定的速度将对比剂(CA,通常采用GD-DTPA0.1mmol/kg,注射速度为1~4ml/s)注入静脉,顺磁性CA缩短组织纵向放松时间,增加T1加权图像的信号强度(signalintensity,SI)。进入组织后,CA从动脉进入毛细血管,渗入血管外细胞外空间(extravascularellarspace、ees),通过较高的时间分辨率和较长的扫描时间,可以获得组织的灌注和渗透状态。常分为两种不同的成像方法:T1加权的动态对比增强磁共振成像和T2或T2*加权的动态磁敏感对比磁共振。理论上两者都可以测量组织的灌注和渗透特性,一般认为渗透成像是前者的首选,灌注成像是后者的首选。目前,动态对比增强磁共振成像也广泛应用于脑外灌注成像。

  动态对比增强磁共振成像大多采用3DT1加权快速扰相梯度回波MRI序列,注射CA前10~20s时开始采集数据,注射后用20~30ml生理盐水以相同速度冲管。目前,动态对比增强磁共振成像扫描方法没有统一的标准。不同的组织器官扫描采用不同的方法。需要选择最佳的扫描方案,如所使用的设备和检查部位,以获得相对理想的成像结果,记录时间-信号曲线(time-signalintensitycurve,TIC),然后采用定性、半定量或定量的方法进行分析。

  2、分析方法。

  2.1定性分析。

  又称可视化分析,主要通过TIC曲线形式进行分析,常分为流入型、平台型和流出型三类。定性分析可以对病变进行初步定性诊断。例如,流出曲线通常表现为SI快速增强和快速减弱,这通常表明病变可能是恶性的,而流入曲线往往相反。定性分析不能获得定量参数,也不能区分灌注和渗透,也不能获得CA摄入和冲洗速率,具有一定的主观性。

  2.2半定量分析。

  主要用客观数据描述感兴趣组织的TIC曲线形态,然后分析组织的强化特征。研究目的不同,使用的半定量参数也不同。常用参数有:(1)AUC:曲线下面积,表示SI增强;(2)peak:曲线最大SI;(3)slope:增强率;(4)MTT:血液灌注组织的平均时间。半定量分析的优点可以计算,但半定量分析中应用的描述性参数很难提供肿瘤组织的血管生理信息,因此在实际应用中受到限制。

  2.3定量分析。

  定量分析需要建立药代动力学(pharmacokinetic、PK)模型来量化血管与EES之间的CA交换,从而获得反映组织灌注和血管渗透性的定量参数,常用的参数包括以下几个方面:(1)Ktrans:体积转移常数,表示CA从血管到EES的通过量;根据血流量和渗透性,它可以有不同的解释:当渗透性高且灌注受限时,Ktrans主要反映灌注血流量;当高灌注和渗透受限时,Ktrans主要反映渗透性。由此可见,Ktrans受血流量、血容量、血管内皮渗透性和内皮表面积的影响。(2)Kep:反向转运常数,表示CA从EES到血管的反向转运过程。(3)Ve:血管外细胞外容积分数,可代表组织细胞密度。理论上,上述参数满足以下关系:Kep=Ktrans/Ve。其他参数还包括:血浆容积分数(Vp)、毛细血管转运时间(Tc)等。上述参数需要额外计算,因此参数在技术上受曲线拟合算法和运动伪影的影响。

  3模型选择。

  PK模型将获得的信号曲线拟合成浓度曲线来估计动力学参数,涉及两个物理理论:(1)示踪动力学理论:将血流动力学参数与组织中的浓度-时间曲线C(t)联系起来;(2)动态对比增强磁共振成像信号理论:将浓度与动态对比增强磁共振成像信号的变化联系起来。组织的C(t)由血流动力学参数和灌注动脉中的浓度CA(t)决定。示踪动力学理论提供了这些量之间的关系,因此组织状态可以通过基础测量C(t)和CA(t)来确定。动态对比增强磁共振成像信号理论建立了TIC与C(t)的关系。

  PK模型主要包括两类:隔间模型和空间分布动力学模型。需要注意的是,每个PK模型都是基于相应的假设,不适用于所有组织,需要根据临床实际情况进行选择。比如肝脏接受动脉和静脉的双血供应,而传统的Tofts模型是单室模型,所以不适用,需要选择ExtendedTofts模型等双输入-双室模型。肾脏有独特的过滤过程,需要考虑重吸收,所以需要构建不同的模型进行处理。在很好的拟合数据的基础上,通常选择最简单的模型是合适的。双室模型比Tofts模型有更多的参数,通常有更好的拟合数据的能力,但也需要评估实际情况下额外的参数是否能真正改善数据拟合。例如,当无法从数据中获得函数的双指数结构时,仍然需要选择单指数Tofts模型。

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