综述：轴性脊柱关节炎影像学评估进展

这篇综述系统回顾了过去5年轴性脊柱关节炎（axSpA）影像学评估的新进展，重点探讨了增强CT和MRI技术（如合成CT、深度学习算法）在骶髂关节炎症和结构损伤评估中的应用。国际共识推荐4序列MRI方案（T1W、STIR、3D-GE等）提升诊断精度，同时揭示了骨髓水肿（BME）与机械性应激的鉴别要点，为临床实践提供了循证依据。

　　

影像学技术在轴性脊柱关节炎评估中的革新

引言

轴性脊柱关节炎（axSpA）的诊断长期依赖影像学技术，尤其是MRI和CT的进步显著提升了早期炎症和结构损伤的检测能力。近年来，深度学习算法和新型序列的引入正逐步改变临床实践格局。

骶髂关节诊断影像学

传统X线摄影
尽管X线仍是初筛工具，但其敏感性（66.3%）和特异性（67.6%）显著低于MRI（82%/86.5%）和CT（76.4%/97.3%）。德国脊柱关节炎队列（GESPIC）研究显示，约50%病例的骶髂关节在腰椎正位片中无法完整显示。实时迭代校准模块（RETIC）通过专家共识反馈提升了阅片一致性。

CT技术突破
低剂量CT（ldCT）以0.51 mSv辐射量接近X线（0.52 mSv），对结构损伤的敏感性达44%-88%。双能CT（DECT）通过虚拟去钙（VNCa）技术检测骨髓病变，但1.51 mSv剂量下观察者间一致性较差（κ=0.19）。

MRI核心地位
4序列标准化方案成为国际共识：

1. 半冠状T1W（脂肪信号）
2. 半冠状STIR/T2脂肪抑制（炎症）
3. 高分辨率3D梯度回波（侵蚀敏感）
4. 轴向STIR（精确定位）
   瑞士运动员研究揭示，机械性BME多位于骶髂关节前部（1-2层切片），而axSpA相关BME广泛分布于中后部。产后女性中79.5%出现暂时性BME，但仅3%伴明确侵蚀。

脊柱评估进展

低剂量CT显示48%患者2年内胸椎小关节进展，而MRI脊柱炎症（如椎角BME）对韧带骨赘形成的预测OR达2.6。合成CT（sCT）通过深度学习将MRI转化为CT样图像，对脊柱新骨形成的敏感性（0.67）显著优于X线（0.13）。

预后标志物

DESIR队列证实：

• 持续BME预测后续脂肪病变（OR=6.2，HLA-B27阳性者）
• 椎角脂肪病变患者2年内发生韧带骨赘的风险增加3.8倍
• TNF抑制剂可减少侵蚀并促进"回填"（backfill），该现象可能是骨化的前兆

人工智能应用

卷积神经网络（CNN）在多项研究中表现优异：

• X线骶髂炎检测AUC达0.97（PROOF队列）
• MRI炎症分类特异性达78%（德国多中心数据）
• 解剖中心化模型对进展预测OR提升至2.2

挑战与展望

当前局限包括小样本过拟合、序列异质性等。未来需开发分子影像标志物和更敏感的结构损伤评估工具，以突破mSASSS的灵敏度瓶颈。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持内容）