【科研进展】基于3DpcASL灌注成像的动脉通过时间研究初探

【科研进展】基于3DpcASL灌注成像的动脉通过时间研究初
探
摘要
随着磁共振成像（MRI）技术的不断提高，动脉自旋标记（ASL）技术作为一种完全无创性的新的灌注技术已经在逐渐被应用。

它具有高度可重复性。

与常用的基于对比度的血氧水平依赖（BOLD）技术相比,ASL技术可以从生理学意义更准确的测量神经活动，有更准确预测神经功能的位置和磁场强度的潜力。

而且与动态磁敏感对比成像（DSC）相比，其采用的示踪剂为内源性的动脉血的水分子，不需要注射，不具有创伤性。

在ASL里，动脉通过时间（ATT）指动脉血从标记处到达成像所在的组织毛细管的时间，是用来计算CBF绝对值的主要参数。

本文旨在研究并实现正常人及病患的动脉通过时间成像，探讨基于ASL技术的动脉通过时间成像在颅脑疾病诊断中的应用价值。

关键词：动脉通过时间；脑血流量；动脉自旋标记；磁共振成像；灌注成像
MRI灌注成像的方法可分为动态磁敏感对比成像(DSC)和动脉自旋标记成像（ASL）两大类。

动态磁敏感对比成像中钆对比剂可能诱发肾源性系统纤维化，所以肾功能不全患者不宜进行这种灌注成像。

相比之下，采用动脉自旋标记（ASL）的脑灌注成像更安全，同时这种方法所采用的示踪剂是可以自由扩散的动脉血中的水分子，因此用这种方法进行灌注成像能更真实的反映组织的血流灌注信息。

它具有高度可重复性。

与常用的基于对比度的血氧水平依赖（BOLD）技术,ASL技术可以从生理学意义更准确的测量神经活动。

动脉传输时间（ATT）是用来计算CBF绝对值的主要参数，反映自旋标记的分子到达感兴趣区域的持续时间[1]。

本研究中采用由ASL 技术获得的数据，基于单个体素的算法来计算ATT。

本研究共采用的四组数据，作为对照的两例正常人数据和两例病人数据。

ATT在辅助
CBF进行脑血管疾病及脑肿瘤鉴别诊断有着重要意义。

灌注是指血液通过毛细血管床与组织进行氧和养分及代谢物交换的过程，定义为每单位时间内对单位质量的人体组织的血液输送量，单位为ml/100g/min[3]。

灌注下降异常是其主要的病症和诊断依据。

另外，脑血流CBF的改变是大脑被激活的早期标志。

人脑正常的神经心理和高级神经活动要求以一定的血流灌注为基础，灌注是指血流通过毛细血管网，将携带的氧和营养物质输送给组织细胞的重要功能，一般等同于血流过程，是以流动效应为基础的，存在于正常组织和疾病状态，毛细血管中的血液流动使灌注成像成为可能。

核医学的放射性示踪剂稀释原理和中心容积定律（central volume principle)，局部平均传输时间是局部脑血容量和局部脑血流量之比。

如公式（1）
rMTT=rCBV/rCBF (1)
（1）局部脑血容量（regional cerebral blood volume rCBV) 指存在于一定量脑组织血管结构内的血容量，根据时间—密度曲线下方封闭的面积计算得出。

rCBV=K∫△R2*(t)dt
（2）局部脑血流量（regional cerebral blood flow,rCBF)指在单位时间内流经一定量脑组织血管结构的血流量，脑血流量值越小，意味着脑组织的血流量越低。

rCBF=Cmax(曲线最大高度）（3）局部平均通过时间（regional mean transit time,rMTT)开始注射对比剂到时间—密度曲线下降至最高强化值一半时的时间，主要反映的是对比剂通过毛细血管的时间（s）。

（4）峰值时间（TTP）指在TDC上从对比剂开始出现到对比剂浓度达到峰值的时间。

TP值越大，意味着最大对比剂团峰值到达脑组织的时间越晚。

（5）MTT是脑血液研究的重要参数，其长短明确反映了脑组织
血液微循环的通畅情况，当平均通过时间较长时，说明血液在局部组织内停留时间较长，多数情况是由于病理状态造成的微循环不畅。

MRI灌注成像的方法可分为动态磁敏感对
比成像(DSC)和动脉自旋标记成像（ASL）两
大类。

前者使用外源性顺磁性对比剂钆螯合物
作为示踪剂，而后者采用内源性动脉血中的水
分子作为示踪剂。

[6]但动态磁敏感对比成像
具有如下几个缺点：1）顺磁性对比剂钆螯合
物是大分子化合物，不能自由通过血脑屏障
BBB；2）组织信号变化与对比剂浓度不具有
线性关系，因而所提供的是间接征象；3）灌
注成像一般需要较高的注射速率，因而可能导
致对比剂外渗；4）由于钆对比剂可能诱发肾
源性系统纤维化，所以肾功能不全患者不宜进
行这种灌注成像。

相比之下，采用动脉自旋标
记（ASL）的脑灌注成像更安全，同时这种方
法所采用的示踪剂是可以自由扩散的动脉血中
的水分子，因此用这种方法进行灌注成像能更
真实的反映组织的血流灌注信息。

ASL技术最早在1992年提出，随后这项技术不断被研发改进。

传统的ASL技术根据标记方法的不同分为FAIR、EPISTAR；标记脉冲的类型可以分为脉冲式标记、连续式标记和速率选择标记。

传统的ASL 技术基于2D采集方式，因此信噪比很低，这非常不利于显示灌注变化，3D ASL有更高的信噪比，更短的扫面时间的优势。

ATT是影响由强度差值图像（△M）计算的CBF绝对值的主要因素。

在ASL里，ATT指动脉血从标记处到达成像所在的组织毛细管的
时间[7]。

通过定义可知，ATT是开始射频标记到获得数据之间最小的延时。

为了计算CBF绝对值，必须知道ATT。

计算CBF时，ATT的不确定影响已经被一些作者所研究[8]。

已经有多种测定ATT的方法被提出，包括用动脉血流粉碎梯度或者通过改变后标记延时。

ATT值依赖于几何设置，如层厚和方向，成像的位置，标记和成像切片的间隔。

这些研究都没有实践，因为所有已知的测定ATT的方法都太耗时而且受低信噪比和血管内的信号噪声影响，因此测量结果不准确。

三种实用方法已被用来解决在ATT的不确定性：第一，从其他的ATT研究中选取每片ATT经验值来应用；第二，曾有人提出，当定量灌注成像的多个切片以升序获取时，使用单一减法（II QUIPSS），对于每个片层的平均ATT正好与在同一个片后标记的延迟时间一致，脑血流量测量可以相应地调整；第三，ASL成像序列已被修改包含ATT，但非线性方程已经解决了生成CBF和ATT。

这最后方法有相同的通过改变后标记的延迟时间来测量的ATT缺点。

这些问题，不仅说明了定量的ATT与ASL成像几何关系，但也允许常用的假设来估计ATT。

这一发现提供了一个解释和比较对基于ASL的CBF研究间的框架。

特定空间的ATT数据在选择最佳的ASL成像参数可能是有用的，并且有助于最大限度地减少定量计算CBF绝对值的误差。

△M是灌注引起的磁场强度差值；M0是质子密度加权像；TI是反转时间；f是脑血流量；λ是血氧分配系数；T1a是动脉血的T1 ；τa 是动脉通过时间；C是校正系数[9]，表示毛细血管床上血管外和血管内的磁场强度变换，由公式（8）计算得到；απ是射频脉冲的ASL效率。

公式（6）常用来计算CBF的，将方程变换为用其他参数表达τa，则得到公式(7),用来计算动脉通过时间。

T1app是表观纵向弛豫时间,T1app可由T1计算得到，如公式（9）所示
数据处理总流程
首先，完整的ASL数据预处理及计算过程如流程图1所示，分为ASL数据采集，ASL数据查看及区分，ASL数据格式转换，T1像重切，ATT计算，ATT mapping结果共六个模块。

动脉通过时间计算参数
磁共振信号强度变化差值ΔＭ
在ASL扫描中，原始图像为对照图像（control）和标记图像(tag)，对照和标记图像是以交错方式获得。

ΔＭ通过对照和标记图像的减影得
到。

即标记前后图像的磁共振信号强度变化差值ΔＭ＝Ｍtag－Ｍcon。

在计算中可以将磁场强度差值ΔM当做由血流交付的示踪剂浓度。

质子密度像 PD
突出质子密度分布的图像叫做质子密度像。

体素内质子密度决定弛豫过程中纵向磁化的最大值。

组织密度差产生的对比称为质子密度对比度。

MRI中通常通过选取长TR(2000ms)和短TE(30—40ms)，减少T1和T2对图像影响，使信号强度与组织质子密度有关，生成质子密度像。

纵向弛豫时间像T1
在射频脉冲的激发下，人体组织内氢质子吸收能量处于激发状态。

射频脉冲终止后，处于激发状态的氢质子恢复其原始平衡状态，这个过程称为弛豫。

它所需的时间叫弛豫时间，弛豫时间表示系统由不稳定定态趋于某稳定定态所需要的时间。

弛豫时间有两种即T1和T2，T1为自旋一点阵或纵向驰豫时间(又称自旋-晶格弛豫时间)，T2为自旋一自旋或横向弛豫时间(又称自旋-自旋弛豫时间)。

在弛豫过程中，氢质子将其吸收的能量释放到周围环境中，若质子及所处晶格中的质子也以与Larmor频率相似的频率进动，那么氢质子的能量释放就较快，组织的T1弛豫时间越短，T1加权像其信号强度就越高。

短的T1值(简称为短T1)呈高信号，例如脂肪组织；长的T1值(简称长T1)为低信号，例如脑脊液。

脑血流量CBF
脑血流量是单位时间内流经一定量脑组织血管结构的血流量。

脑血流是评价大脑健康状态的重要指标。

它是诊断和治疗脑梗塞，脑出血，动脉瘤和先天性动脉和静脉血管畸形等脑血管疾病的主要依据。

动脉通过时间的计算——ATT计算算法概述
ATT计算是使用基于单个体素的迭代算法：
步骤一：赋初始值。

c(0)=1，τa(0)=0，k=1
步骤二：根据公式（7）如下计算ATT
步骤三：如果满足条件|τa[k]-τa[k-1]|/τa[i]<δ 或者k>Nmax,跳到步骤四；
如果不满足，则根据公式（8）计算校正系数，并且k加1。

步骤四：选择下一个体素，跳到步骤二。

这里δ=0.001 ,Nmax=500，λ=0.9mL/g,απ=0.95
T1a=1490ms,TI=1525ms,TR =4632ms,TE=10ms
此算法流程图如下图所示。

我们团队会尽快把该技术的应用加入GE的AW工作站中。

参考文献
[1] Qiu M, Paul Maguire R, Arora J, et al. Arterial transit time effects in pulsed arterial spin labeling CBF mapping: insight from a PET and MR study in normal human subjects[J]. Magnetic resonance in medicine, 2010, 63(2): 374-384.
[3] Liu T T, Brown G G, Aguirre G K, et al. Measurement of cerebral perfusion with arterial spin labeling: Part 1. Methods[J].
Journal of the International Neuropsychological Society, 2007, 13(3): 517-525.
[6] 冯锡钢, 林意群. 磁共振动脉自旋标记灌注成像[J]. 中国医学装备, 2005, 2(3): 45-51.
[7] Wang J, Alsop D C, Song H K, et al. Arterial transit time imaging with flow encoding arterial spin tagging (FEAST)[J]. Magnetic resonance in medicine, 2003, 50(3): 599-607.
[8] Chen Y, Wang D J J, Detre J A. Comparison of arterial transit times estimated using arterial spin labeling[J]. Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine, 2012, 25(2): 135-144.
[9] Noguchi T, Yoshiura T, Hiwatashi A, et al. Perfusion imaging of brain tumors using arterial spin-labeling: correlation with histopathologic vascular density[J]. American Journal of Neuroradiology, 2008, 29(4): 688-693.。