磁共振扩散峰度成像的临床研究进展

磁共振扩散峰度成像(diffusional kurtosis imaging,DKI)是一种可量化组织内水分子扩散非高斯运动的磁共振新技术,是扩散张量成像技术的延伸,对于描绘组织微观结构具有独特优势。DKI技术在神经系统已有较多研究,并已取得较好的成果。近年来,DKI逐渐应用于其他系统疾病研究,也取得了初步成果,展现出一定的临床价值。现综述DKI的成像原理及其在全身各系统中的研究进展。     

磁共振扩散峰度成像在肿瘤中的研究进展

扩散峰度成像(diffusional kurtosis imaging,DKI)是一种新兴的基于非高斯分布模型的磁共振技术,创新拓展于扩散加权成像(diffusional weight imaging,DWI)技术与扩散张量成像(diffusional tensor imaging,DTI)基础之上,可定量描述细胞内外水分子非高斯扩散特点,能够较DWI、DTI技术提供更丰富、真实、准确的组织微观结构信息。近年来,DKI逐渐应用于各系统疾病研究,尤其在脑、前列腺等肿瘤中取得了初步成果,展现出良好的临床价值。本文就DKI成像原理、在肿瘤中的应用进展予以综述。     

磁共振弥散峰度成像在脑外伤的研究进展

弥散峰度成像(DKI)是一种能量化组织内水分子弥散非高斯运动的磁共振新技术,是弥散成像技术的延伸,对于描绘脑组织微观结构具有独特优势。DKI在神经系统疾病的应用已表明是一种比磁共振弥散张量成像更敏感的磁共振定量检测方法,现就DKI的原理及其在脑外伤方面的研究进展予以综述。     

常见精神障碍性疾病的扩散峰度成像研究进展

精神障碍性疾病目前诊断主要依赖于临床表现,至今为止尚未发现明确的生物学指标。扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)是扩散磁共振成像中的一种,反映组织内水分子非高斯扩散特性,能够更真实、更细微地反映微观结构变化的信息,可以不依赖组织的空间位置、同时导出标准的扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)参数及DKI参数。DKI技术在精神障碍性疾病(精神分裂症、抑郁症)的研究中发现了脑灰质、白质微结构的改变,有助于对其神经病理生理机制的研究。作者就DKI的成像原理及其在常见精神障碍性疾病中的应用进行综述。     

扩散峰度成像在脊髓损伤性病变中的研究进展

磁共振扩散峰度成像(DKI)是建立于非高斯成像基础上,可准确显示水分子运动受限程度的成像技术;可以动态反映人体的超微结构及相应病理改变,为脊髓损伤的研究提供了新的思路,且在脊髓损伤性病变的诊断和预后评估中,较传统MRI更加敏感.本文对脊髓DKI的技术原理、临床应用等进行综述.     

基于非高斯分布模型的扩散加权成像在体部疾病中的应用

常规扩散加权成像(DWI)在超高b值时,单指数模型不再适用,细胞外间隙水分子的扩散偏离高斯分布,需要更复杂的模型来分析这种非高斯扩散。扩散峰度成像(DKI)能描述水分子的这种非高斯扩散行为,得到额外的参数K_(app),K_(app)不仅能反映组织细胞界面数,还有反映组织细胞微观结构的异质性和不规则性的潜能。近年来DKI在脑外的研究渐多,尤其是在前列腺,研究显示DKI能提高肿瘤检测和准确分级。放射科医师对DKI模型及其参数的准确理解,有助于评估肿瘤环境、肿瘤分型以及治疗反应。作者旨在综述体部非高斯扩散模型DKI的基本原理、生物学相关性、技术要点及在体部中的临床应用。     

磁共振扩散峰度成像在脑肿瘤的研究进展

磁共振扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)是扩散张量成像(diffusion tensorimaging,DTI)技术的延伸,该技术的主要优势是可以量化组织内水分子非高斯扩散的特性,对人体组织微观结构的复杂状态比其他技术更敏感,进而能够提供更多的结构变化信息并反映疾病的病理生理改变,有利于在疾病早期进行定性诊断并尽早指导临床决策。目前,DKI技术在临床多种疾病和科研中都有较多的应用,作者对DKI在脑肿瘤中的国内外研究进展进行综述。     

扩散峰度成像在中枢神经系统疾病的研究进展

磁共振扩散峰度成像(DKI)是扩散张量成像(DTI)技术的延伸,其优势是可以量化组织内水分子非高斯扩散的特性,能够较扩散加权成像、DTI技术提供更加真实、准确的组织微观结构信息。DKI在临床诊疗中主要应用于中枢神经系统疾病,早期、准确的诊断此类疾病,并及时的制定合理的治疗方案,可以更好的改善患者的预后。因此,DKI技术作为扩散加权成像、DTI技术的补充和延伸,通过定量分析水分子的非正态扩散特性,实现优势互补,对于中枢神经系统疾病的早期诊断和预后评估都具有重要意义。近年来,DKI在临床上应用越来越广泛,但在b值的优化选择,以及如何缩短扫描时间上还有待进一步研究。本文结合国内外研究现状,介绍了DKI的基本原理及相关参数,并对DKI在轻度脑损伤、急性脑梗死的早期诊断,脑退行性病变病情的监测评估,以及脑肿瘤的术前分级等方面进行综述。      

扩散峰度成像在缺血性脑卒中的研究进展

扩散峰度成像（DKI）是用于量化组织内水分子非高斯运动的磁共振新技术,是扩散成像技术的延伸,对于描绘脑组织微观结构以及缺血性脑卒中具有独特优势。本文就DKI的原理及其在缺血性脑卒中方面的研究进展做一综述。     

磁共振新技术DKI和IVIM在中枢神经系统的研究现状

磁共振成像(MRI)技术在评估脑的解剖结构及功能变化方面得到日益广泛的应用。扩散峰度成像(DKI)是用于量化组织内水分子非高斯运动的磁共振新技术,是扩散成像技术的延伸,对于描绘脑组织微观结构具有独特优势。体素内不相干运动成像(IVIM)是近几年发展起来的无创评价活体组织内分子扩散运动及灌注的MRI新技术。本文对DKI和IVIM的成像原理以及对中枢神经系统的应用价值的研究进展予以综述。     

扩散张量成像和扩散峰度成像在颈髓疾病中的应用进展

DTI和扩散峰度成像(DKI)能早期发现并定量分析颈髓内部微细结构的改变,对指导临床和判断颈椎疾病的预后有重要意义。本文就DTI、DKI成像原理及其在颈髓疾病中的应用进行综述。     

缺血性脑卒中早期DKI、DWI预测病灶最终转变的对比研究

目的探究扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)与扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)预测急性脑梗死病灶最终转变的能力,以便为脑梗死核心区的准确判断提供补充。材料与方法选取急性脑梗死病例18例,分别于发病48 h内、30天后进行2次MRI扫描,绘制急性期DWI图、DKI的平均扩散峰度(mean kurtosis,MK)参数图与随访T2WI图显示的病灶范围,测量并计算3组图像中的病灶体积。不同参数图像中各体积值之间的差异采用Kruskal-Wallis H检验评估;并采用Spearman秩相关分析研究基线DWI、MK图体积与复查T2WI软化灶体积之间的相关性。结果急性期DWI、MK图与复查T2WI异常区域的体积,经Krustal-Wallis H检验,差异无统计学意义(H=5.819,P0.05)。随访T2WI的病灶体积(766.3±1406.4)mm~3与急性期MK图的病灶体积(905.8±1605.4)mm~3呈高度相关(r=0.977,P0.01),与急性期DWI的病灶体积(1642.5±3296.9)mm~3呈中度相关(r=0.548,P0.05)。结论急性期DKI较DWI与病灶的最终坏死灶范围具有更好的相关性,DKI更能准确地预测病灶的最终转变。     

正常前列腺组织磁共振弥散加权成像在不同b值下的最优拟合模型研究

目的对比双指数弥散模型和弥散峰度模型对正常前列腺组织的弥散加权成像在1.5 T不同b值分段下的拟合效果。材料与方法采集11例健康男性前列腺T2加权成像和弥散加权磁共振的多b值成像,从0到3000 s/mm2中选取31个b值,将两个弥散模型对弥散加权信号原始数据作曲线拟合,根据曲线拟合计算的拟合信号强度值与原始图像采集的信号值的差值大小,选取对某个模型该差值都较小的对应的连续多个b值,组成一个分段,该模型则为此b值分段最优的拟合模型。结果在所有b值数据的整体拟合中,双指数弥散模型调整后的决定系数R2大于弥散峰度模型。b值在500~1000 s/mm2时,弥散峰度模型的均方根误差比双指数弥散模型更小;b值在0~500 s/mm2和1000~3000 s/mm2时,双指数弥散模型的均方根误差比弥散峰度模型更小。结论双指数弥散模型和弥散峰度模型对正常前列腺的弥散加权成像在不同的b值下的拟合优度不同,不同b值分段具有不同的最优拟合模型,将两个模型结合起来对前列腺弥散加权成像进行分析可能会为临床的诊断提供更多的帮助。     

DKI在乳腺的良恶性病变诊断中的价值

目的评价DKI对乳腺良恶性病变的鉴别能力。方法采用GE 3.0 T 750 Plus MRI扫描仪及乳腺专用线圈对40例怀疑有乳腺肿块的女性患者行乳腺常规磁共振扫描及动态增强扫描,另加乳腺DKI扫描,其中DKI技术应用了单次激发的EPI序列,25个扩散方向及四个b值(0,600,1200,1800 s/mm~2)。所有病变均有手术或穿刺病理结果。将扫描结果在AW 4.6工作站进行后处理,测量病变区DKI的相关参数MD及MK值,并对测量结果进行统计学分析。结果良性病变的MD值是(1.96±0.35)×10~(-3) mm~2/s较恶性病变MD值(1.43±0.31)×10~(-3) mm~2/s高,且有统计学意义(P0.05);良性病变的MK值是(0.41±0.22)较恶性病变MK值(0.67±0.15)低,且有统计学意义(P0.05)。结论 DKI定量分析可以反应乳腺良恶性病变的微结构的不同,从而有助于二者的鉴别。