基于7T多回波自旋回波序列的坐骨神经单束T2定量成像可行性研究

《Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine》：T2 mapping of individual fascicles of the sciatic nerve at 7 T using multi-echo spin–echo

　　

目的： 神经病变可选择性地影响周围神经内的单个神经束，但诊断受限于MRI空间分辨率和信噪比。本可行性研究旨在利用7T MRI测量健康受试者坐骨神经束的亚毫米级T2图谱。 材料与方法： 在7T场强下对六名健康志愿者采集了加速多回波自旋回波（multi-echo spin-echo, MESE）序列。加速方式包括广义自校准部分并行采集（generalised autocalibrating partially parallel acquisition, GRAPPA）和GRAPPATINI（整合GRAPPA与基于模型的加速弛豫测量的技术）。采用扩展相位图（extended phase graph, EPG）对信号衰减进行建模以计算T2图谱。对定量图谱进行视觉评估，并从感兴趣区提取T2值。 结果： 高分辨率成像（0.4×0.4×3.0 mm3）能够显示单个神经束。神经束内的T2值（57.0 ms）低于非束状神经内间室（76.2 ms）和肌间脂肪（132.7 ms）。与单独使用GRAPPA相比，GRAPPATINI将采集时间从11分05秒缩短至3分35秒，同时保持了神经束显示和T2一致性（平均差异：1.45 ms）。将T2叠加在S0图谱上增强了神经束的勾画，有助于解剖学解读。 讨论： 该方法证明了在7T下对周围神经束进行高分辨率T2定量成像的可行性，为改善神经微结构评估和早期神经病变检测提供了潜在工具。

论文解读

一、研究背景与意义

磁共振成像（MRI）在周围神经病变的诊断中正发挥越来越重要的作用，可用于糖尿病周围神经病变、神经内神经束膜瘤、神经压迫、炎性神经病变及遗传性神经病变（如Charcot–Marie–Tooth病）等的评估。T₂加权成像对组织成分和微结构变化（如髓鞘形成、水含量和脂质含量）尤为敏感，有助于识别神经增大、检测病变及定位肿瘤。在T₂加权磁共振神经成像（MRN）中，分辨单个神经束尤为重要，因为它允许在亚结构水平区分健康和病变神经组织。

然而，周围神经内神经束的尺寸仅为0.1至1 mm，需要高分辨率成像才能研究单个神经束内的T₂值。虽然已有研究在3T场强下获取了亚毫米级神经T₂图谱，但7T场强下更高的信噪比（SNR）有利于表征更小的神经结构。不过，7T下T₂定量成像面临场不均匀性加剧的挑战。此前已有研究使用三维双回波稳态（DESS）序列在7T下对坐骨神经进行T₂定量，但DESS仅采样两个回波，可能受噪声限制。相比之下，多回波自旋回波（MESE）序列基于更多回波估计T₂图谱，但对B₁⁺不均匀性更敏感且采集时间更长。本研究旨在利用MESE序列结合EPG建模来应对7T下的B₁⁺不均匀性，并比较GRAPPA与GRAPPATINI加速序列以减少采集时间，从而证明在7T下对健康志愿者坐骨神经进行高分辨率T₂定量成像的可行性。

二、主要关键技术方法

研究人员在7T MRI系统（MAGNETOM Terra.X，西门子医疗）上使用1Tx/28Rx膝线圈对六名健康男性志愿者（25–45岁）进行了扫描，每位受试者均接受了三维DESS序列（TR=15 ms，TE=4 ms，0.3 mm各向同性）和带频谱选择性脂肪饱和的二维MESE序列（TR=3000 ms，16个回波，最小TE/回波间隔=10 ms，体素大小0.4×0.4×3.0 mm³，6层，基于GRAPPA的总加速因子为2）。其中五名志愿者额外接受了使用二维GRAPPATINI研究应用序列的前瞻性加速T₂定量采集（总加速因子为6，GRAPPA×2，MARTINI×3）。T₂图谱处理采用两种方法：单指数拟合（排除首个回波后对剩余信号进行单指数衰减拟合）和EPG方法（创建包含T₂范围[10, 300] ms和B₁⁺范围[0.2, 1.0]的字典，通过字典匹配估计T₂和表观B₁⁺图谱，对表观B₁⁺图谱进行高斯平滑后迭代字典匹配）。GRAPPATINI数据离线重建，先进行GRAPPA重建，再结合EPG模型进行基于模型的重建。

三、研究结果

单指数与EPG模型的比较： 使用单指数拟合处理的T₂图谱因7T下更明显的B₁⁺不均匀性而具有更高的空间异质性；EPG模型对表观B₁⁺图谱进行平滑后再估计最终T₂图谱。由于刺激回波未被指数模型考虑，单指数模型的T₂值高于EPG模型，导致T₂高估。

神经束可视化： 在所有受试者中，坐骨神经束在S₀图谱和DESS图像上均可见；在T₂图谱上也可观察到神经束，但勾画程度较差。

区域T₂值分析： 区域分析显示，神经束内的T₂值（57.0 ms）低于周围组织（非束状神经内间室为76.2 ms，肌间脂肪为132.7 ms）。信号衰减曲线显示，尽管T₂值相似，非束状神经内间室的信号强度较低，导致在外推零回波时间处束状对比度更高。

GRAPPA与GRAPPATINI的比较： 使用GRAPPATINI加速的MESE序列将采集时间从11分05秒缩短至3分35秒（减少7分30秒）。所得图谱能够显示神经束，尽管勾画受噪声影响。区域T₂值与GRAPPA加速的MESE序列相似，平均差异为?1.45 ms，一致性界限为[?8.1, 5.2] ms。

T₂叠加S₀图谱： 将T₂图谱叠加在S₀图谱上改善了神经束的勾画，同时保留了T₂信息。

四、讨论与结论总结

讨论部分指出，EPG拟合方法在缓解7T下B₁⁺不均匀性方面有效，因为EPG形式考虑了由于翻转角不等于180°导致的自旋不完全重聚焦所产生的刺激回波。非束状神经内间室的信号强度低于神经束，与其含脂肪一致，而T₂值较高。由于7T下B₀和B₁⁺不均匀性、脂肪的复杂频谱结构及J耦合效应，MESE序列的脂肪饱和脉冲未能完全去除脂肪信号。与既往使用DESS序列在7T下测量的坐骨神经T₂值（35.5 ms）相比，本研究报道的值（57.0 ms）较高，可能反映队列差异（患者vs健康志愿者）、序列差异以及部分容积效应或残余脂肪信号的贡献。GRAPPA与GRAPPATINI的比较表明，可实现大幅扫描时间缩减而不损害周围神经组织的定量T₂评估；GRAPPATINI的负偏倚（?1.45 ms）表明其轻微低估T₂值，但相对于神经内观察到的T₂值而言该偏倚极小。研究还指出，神经束勾画在外推零回波时间（即S₀图谱）处最佳，此时质子密度加权对比占主导，但该对比本身不能提供组织成分的特异性信息；将T₂图谱叠加于S₀图谱上可改善神经束勾画同时保留T₂信息。

研究局限性包括：样本量仅限六名健康志愿者；周围神经T₂弛豫本质上是多指数的，而当前EPG模型假设单间室信号；未考虑高度有序纤维中T₂的潜在方向依赖性；低B₁⁺值导致SNR降低，可能增加建模误差；B₀不均匀性未明确纳入信号建模；研究仅限于膝部水平的坐骨神经；MESE序列的分辨率无法成像最小的神经结构。

研究结论： 本研究证明了在7T下对坐骨神经束进行高分辨率T₂定量成像的可行性，为未来在神经病变评估和监测中的临床应用奠定了基础。