来源：医学界影像与介入频道
相信影像科医生对定量MRI一定不陌生，它能提供病变发生发展过程中的生物学和病理生理学信息，对研究和诊断都有重要价值。动态对比增强（dynamiccontrast-enhanced,DCE）-MRI因其可以多时相扫描，产生连续动态的图像，获得一系列半定量及定量参数，近年来成为国际MRI应用研究的“香饽饽”。今天，让我们跟医院医学影像科主任卢光明教授走近DCE-MRI。
动态优势
DCE-MRI能运用快速MRI序列连续采集静脉注射对比剂前、中、后的图像，显示对比剂进入靶器官或组织血管，通过毛细血管床并最终被清除过程中的信息。其信号增强的程度反映了器官或组织的物理及生理特性，包括组织灌注、毛细血管表面积、毛细血管通透性、血管外-细胞外间隙（extravascular-extracellularspace,EES）等特性，分析内容广度远胜于只反映固定时间点增强的普通对比增强MRI。
运用T1加权的DCE-MRI一直被认为适用于需要较低时间分辨率和较长采集时间的渗透性成像，以描绘首过后间质的缓慢摄取。而最近DCE-MRI成为了脑外灌注成像的标准方法，研究发现脑灌注成像也可应用，其应用范围正在不断扩大。
数据分析与模型选择
现阶段用于DCE-MRI数据分析的方法主要包括半定量和定量两种。定量分析可以计算兴趣区内的对比剂浓度，进而提高不同研究结果的可比性。最简单的定量参数是增强曲线下初始面积（initialareaunderthegadoliniumconcentrationtimecurve,IAUGC），也是美国国家癌症研究院推荐的DCE-MRI研究的主要指标。定量分析还可以拟合多个药代动力学模型对信号强度-时间曲线进行分析，衍生出一系列定量参数用于评估。
目前药代动力学模型从单参数至4个参数均有多种选择：血浆模型、间质模型、交换模型、边界状态（4参数）；扩展的Tofts模型（3参数）；单室模型、Patlak模型（2参数）；稳态模型、单区域摄取模型（1参数）。最常用的是Tofts模型，定量参数主要包括血浆与EES间的容积转移常量（Ktrans）、血浆与EES间的速率常数（Kep）等。
在分析数据时应选择合适的模型，可首先根据已有经验排除特定模型，再从单参数模型开始考虑，同时兼顾数据质量（信噪比、采集时间、空间分辨率、图像伪影等）。可牺牲空间分辨率以提高相对对比度来检测单室范围内的较小变化，也可以提高对比剂的用量以更好区分不易分辨的多种组织成分，进而选择多室模型。
组织类型、病理改变等临床特征对模型选择也尤为重要。在乳腺癌中，Ktrans值较大而血流及血容量相对较小，水交换模型较为适用；在脑肿瘤中，Ktrans值相对较小而血流及血容量较大，推荐使用双室交换模型。
在对图像数据进行定量分析时，还需要测量主要供血血管的信号强度-时间曲线，即动脉输入函数（arterialinputfunction,AIF）。由于肝脏具有双重血供，肝脏定量参数的获得还需要测量门静脉内信号强度-时间曲线。AIF与药代动力学模型相结合可以排除参数受对比剂注射流率及患者心血管状态的影响。
临床应用
DCE-MRI临床研究已从脑部扩展至体部及四肢，其疾病谱涵盖了心肌梗死、脑卒中、自身免疫性疾病以及各系统肿瘤。其在肿瘤成像的应用最为广泛，包括肿瘤高危人群的筛查、良恶性病变的鉴别、肿瘤分级、疗效预测及评估、预后判断、检测肿瘤病灶的复发等方面。
DCE-MRI技术可显示肿瘤微血管渗透性和血流分布，因而可直观地应用于肿瘤新生血管的显示，并评估抗血管治疗的疗效和调整药物剂量。此外，DCE-MRI还能反映出组织的含氧状态，进而指导放疗剂量的选用。在各系统肿瘤中，DCE-MRI广泛应用于前列腺癌、脑胶质瘤等多种实体瘤，乳腺癌也是研究的热点之一。结合背景实质增强可以进一步提高乳腺癌诊断的敏感度，定量分析数据能有效鉴别腋窝淋巴结是否存在转移，Ktrans、Kep等定量参数可以显示乳腺癌的血管生成和增殖特性，反映肿瘤的侵袭能力。
动脉粥样硬化是心肌梗死、脑卒中等缺血性病变的主要病因之一，研究显示斑块内新生血管的形成是易损斑块发生发展的核心因素之一。DCE-MRI可用于区分斑块内部不同的成分，如富含脂肪的坏死中心和纤维帽，但新生血管的定量显示仍存在一定挑战。
DCE-MRI技术还可应用于血脑屏障微小病变、周围动脉闭塞性疾病、多发性硬化、创伤性脑损伤、类风湿关节炎的诊断和评估。将DCE-MRI与其他模态成像技术例如CT、PET等相融合，既能提供高质量的解剖结构定位，又能提供病理生理学及分子生物学信息的复合图像，在影像上进一步推动了精准诊断、精准治疗的发展。
（本文内容摘自卢光明.动态对比增强MRI的应用与进展[J].中华放射学杂志,,(6):-.）
专家简介
卢光明，教授、博士生导师，医院医学影像科主任、南京大学医学院临床综合教研室主任、国际医学磁共振学会中国分会主席。从事医学影像诊断32年余，致力于解决医学影像对重大疾病早期、精准的无创诊断关键科技问题，在影像诊断上学术造诣深厚。负责国家计划项目（首席科学家）等多项国家课题。以第1或通讯（含共同）作者发表SCI论文篇，总影响因子（IF），主编专著6部。获多项省部级、国家科技进步奖项，全国优秀科技工作者、军队杰出专业技术人才奖及政府特殊津贴获得者。
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