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【期刊名称】 《中国司法鉴定》
DTI和DKI在轻型创伤性脑损伤诊断中的若干问题研究进展
【英文标题】 Progresses in Diffusional Kurtosis Imaging and Diffusion-tensor Imaging of Brain Injury
【作者】 高鑫张涛高省张桓于建云任康
【作者单位】 宣威市公安局刑事科学技术室嵩明县公安局云南警官学院刑事侦查学院昆明医科大学法医学院长治医学院
【分类】 司法鉴定学【中文关键词】 DTI; DKI; 轻型创伤性脑损伤
【英文关键词】 DTI; DKI; mTBI【文章编码】 1671-2072-(2017)02-0041-05
【文献标识码】 A doi:10.3969/j.issn.1671-2072.2017.02.005
【期刊年份】 2017年【期号】 2
【页码】 41
【摘要】

DKI(diffusion kurtosis imaging,DKI)是在DTI(diffusion-tensor imaging,DTI)技术基础上发展起来的一种新的fMRI技术,是DTI的进一步发展、提升和完善。轻度颅脑外伤(mild traumatic brain injury,mTBI)常规CT检查常表现为阴性,故临床准确评价困难,很容易造成部分患者漏诊,耽误早期积极治疗,而DKI是一种客观、准确和定量的评价轻度颅脑外伤的方法,运用DKI较常用的指标FA值、MD值和MK值可以较准确的诊断出脑损伤等疾病,能够对疾病进行早诊断早治疗。目前,DKI在许多疾病当中均有运用。综述了DKI在国内外脑损伤中的研究进展,并对DKI在诊断脑损伤中的应用进行探讨。

【英文摘要】

Diffusion kurtosis imaging (DKI)is a new fMRI technology based on the diffusion-tensor imaging (DTI), a developed and improved technology of DTI. Mild traumatic brain injury (mTBI)often shows negative results by routine CT examination. It is difficult to assess in clinical practice, while easy to cause missed diagnosis and early active treatment. DKI is an objective, accurate and quantitative method for assessing mild traumatic brain injury. The commonly used DKI values, such as FA value, MD value and MK value are more accurate diagnostic index of brain damage and other diseases, leading to early diagnosis and treatment of the disease. At present, DKI is used in the diagnosis of many diseases. This paper reviewed the progress of applying DKI in brain injury studies at home and abroad, and discussed the application ofDKI in the diagnosis of brain injury.

【全文】法宝引证码CLI.A.1225060    
  
  随着社会经济的发展,交通事故、体育活动及意外所致的轻型颅脑外伤(mild traumatic brain injury,mTBI)在临床中越来越常见。 mTBI若诊断治疗不及时,常会发展为脑震荡后综合征(post concussional syndrome,PCS)。中、重型颅脑外伤导致脑挫裂伤、颅内血肿的临床表现及CT等影像征象明确,易于诊断,而mTBI、PCS用常规CT或MRI检查技术常无法提供直接的影像学证据,故临床准确评价有一定困难,容易造成部分患者漏诊,延误早期积极治疗。因此,寻找一种客观、准确和定量评价mTBI的方法显得尤为重要。磁共振弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)可显示白质纤维束的走行,观察大脑白质的结构特征,检测脑组织的轻微损伤。磁共振弥散加权成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)作为扩散成像的新技术,可以量化真实水分子扩散与理想的高斯分布扩散的位移偏离大小,表征水分子扩散受限程度和扩散的不均质性,能更敏感地探测组织微观结构的改变。本文旨在阐述DTI和DKI的基本原理、主要参数及在轻型颅脑损伤中的应用,探讨DTI和DKI在轻型颅脑损伤患者诊断中的应用价值。
  1DTI、DKI基本原理及主要参数
  1.1DTI、DKI基本原理
  DKI技术是DTI的延伸,是旨在探查非高斯分布的水分子扩散特性的方法,用扩散峰度描述水分子扩散分布偏移自由扩散高斯分布的程度,反映出水分子扩散遇到阻碍或者限制的情形,从而反映组织微观结构的变化,最早由Jensen教授提出{1}。研究表明{2}DKI对组织微结构的敏感度比传统DTI定量参数更好。 DTI是利用一组3D矢量来描述固体物体内的张力,属二阶张量,而DKI为四阶三维完全对称张量{3-4}。尽管DTI能够提供常规MRI尚无法显示的脑组织微结构改变、无创性示踪脑白质纤维束走向,但所描述的分子弥散是将水分子运动是被假定为在单室模型内的自由的、非受限的运动{5},这显然不符合人体组织内复杂的生物学环境。且DTI单指数衰减模型导致了其参数(表观弥散系数ADC)具有很高的b值依赖性{5}。而DKI技术很好地克服了DTI的上述不足,DKI采用多室模型{6}来表征复杂的生物组织结构中的非高斯分布水分子扩散,通过在DTI二阶张量公式基础上加入四阶张量修正项{7},以更好地描述脑白质的多神经纤维交叉走形。另外,由于DKI所需的b值较以往用于测量扩散系数的成像技术b值要大{8},因此DKI可提供更多组织细微结构的信息。
  1.2DTI、DKI主要参数
  DTI的主要参数为平均弥散率(Mean Diffusivity,MD)和部分各向异性(Fractional Anisotropy, FA)。
  MD值在弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)中又称为表观弥散系数ADC的近似参数,反映水分子弥散的速度和范围,与弥散方向无关;组织内水分子弥散越快,相应MD值越高。 FA值描述弥散方向上的不一致性,反映水分子各向异性成分占整个弥散张量的比例,其范围从0~1,自由水为0,脑脊液接近于0,对于非常规则的大脑白质纤维FA值接近于1,其值在脑灰质中相对降低;FA是定量描述在不同方向上弥散变化的最常用指标,为与局部纤维方向无关的数量化范围值,其作为脑白质纤维束完整性指标值,可以相对客观、直接地对研究对象之间提供定量比较。
  DKI主要参数包括:FA值、MD值、径向峰度(RK)值、峰度各向异性(KA)值、平均峰度(MK)值,其中较常用的指标是FA值、MD值和MK值{9}。
  MK值被认为是一个复杂的微观指标,MK值的大小取决于感兴趣区内组织结构的复杂程度,结构越复杂,非正态分布水分子扩散受限越显著,MK值也越大{10}。反之,MK值减小,则说明组织结构的完整性可能有所破坏。 MK值除了可用于描述脑白质结构,由于其不依赖于组织结构的空间方位,也可用于脑灰质结构的描述{1}。
  RK数值越大,说明在其相对应方向上的非高斯分布水分子扩散受限越明显{9}。反之则表明扩散受限越弱。 RK是个相对重要的参数,因为扩散受限主要在径向,故而峰度为非零且在径向表现得尤为突出。且相对于FA的变化,感兴趣区内RK增大得更为显著。离婚不离婚是人家自己的事
  与FA相类似,KA是反映组织结构定向性和完整性的指标{11},组织结构微环境的变化、纤维结构的完整性及致密度等的改变均可影响KA值的变化。越趋于各向同性的组织结构,其KA值越小;反之,组织结构排列越紧密,KA越大。 KA在某种程度上类似于FA,可由峰度的标准偏差给出。KA与MK间不存在一定的比例关系;KA可以为零,但必须依据峰度的变化。
  2DTI、DKI在mTBI研究中的应用
  2.1DTI在mTBI研究中的应用
  近期文献报道中,脑震荡已成为了DTI研究的热门方向。 Smits等{12}对20例mTBI患者进行研究,发现下额枕束、上纵束、下纵束的MD值升高,与脑震荡后症状的严重程度相关;而钩突、下额枕束、内囊、胼胝体、顶叶和额叶皮层下白质等区域的FA值下降,亦与脑震荡的后症状的严重程度相关。 Maruta等{13}研究了17例有慢性脑震荡后遗症状的患者,发现右侧前放射冠、左侧小脑上脚、胼胝体膝部FA值间存在显著相关性。李元斌等{14}运用DTI对88例诊断为mTBI的患者进行检查,初次CT和MRI颅内平扫未见异常,而对自述有较为明显头痛、头昏、眩晕,呕吐、精神不振等症状者进行头部DTI扫描,发现有73.86%的患者有异常,并被确诊为脑震荡。以上研究说明DTI可以很好地检测脑震荡患者脑组织的变化情况,将为临床上早期诊断、治疗提供一定的有益帮助。
  DTI技术在其他mTBI中亦有广泛的研究应用。 Zhang等{15}研究认为,mTBI患者的脑白质

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【注释】                                                                                                     
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