作者:
MRI为具有高软组织对比度、多序列和多参数成像能力的无创影像学技术,包括功能性MRI(functional MRI,fMRI)、超短回波时间(ultra short echo time,UTE)-MRI和弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)等,近年来广泛用于研究肺部疾病;MRI影像组学还可基于高通量数据分析技术从图像中提取特征,为精准诊断疾病和个体化治疗提供新思路。然而,由于肺部生理结构特殊及图像存在呼吸运动所致伪影等问题,MRI用于肺部疾病仍面临一定挑战。本文就MRI用于肺部疾病进展进行综述。
1. 肺癌
肺癌是我国乃至全球发病率和病死率均最高的恶性肿瘤,早期诊断和对症治疗对于降低患者死亡率至关重要。既往研究显示,基于UTE序列的3D梯度回波(gradient recalled echo,GRE)MRI对于直径4~29mm
LEE等选取71例于根治性手术前接受UTEMRI和
目前主要根据组织学所见评估肺部疾病分级和类型,不仅有创且采样范围有限,无法反映肿瘤整体特征。一项研究基于多参数MRI筛选出肺癌的5个最优影像组学特征(2个基于DWI、2个基于T2WI及1个基于ADC图)并建立模型,用于评估肺癌分级的效能较佳(AUC=0.77)。KOO 等针对74个肺结节提取360个MRI影像组学特征,其中11个DWI灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)特征对于评估肺结节类型的效能较高,AUC为0.73~0.81。此外,机器学习(machine learning,ML)对于评估MRI所示肺结节类型亦展现出良好效能,尤以极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型表现较佳。
2.
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)可分为气道异常型(如支气管炎、
MRI可直接量化通气血流比和肺灌注以评估COPD;但肺部常规MRI质子自旋密度较低,成像困难。随着MRI发展,利用新技术如灌注加权成像(perfusion weighted imaging,PWI)能针对肺灌注及通气情况进行功能成像,并利用Matrix Pencil算法加速成像,以提高图像质量;以129 Xe和3 He等为对比剂的超极化MRI技术可提高原子核极化水平,使信号显著增强;基于此,ADC、对比剂溶解相和通气缺损百分比(viscosity degradation percentage,VDP)等均有助于研究COPD。
不同于CT和PFT显像,129 Xe-MRI主要用于定量评估气体从肺泡到组织、从血浆到心脏的扩散情况,以反映COPD 患者肺功能;基于3 He-MRI的ADC有助于评估
DUAN等对72名志愿者采集871幅超极化129 Xe-MRI,采用C-net和F-net级联的CasNet模型、利于深度学习(deep learning,DL)重建图像,结果显示,CasNet重建图像与全采样图像的一致性较高,且其平均绝对误差显著低于、而结构相似度显著高于CS-MRI,可为定量评估肺部疾病提供可靠的技术支持。信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)是肺通气超极化129 Xe-MRI的重要限制因素。
有学者采用DL以5个不同降噪级别重建
3. 间质性肺疾病
间质性肺疾病(interstitial lung disease,ILD)是一组累及肺实质和肺泡的疾病,主要特点是广泛炎症和纤维化,其中以
YANG等纳入36例IPF患者,于1日内分别行肺部高分辨率CT(high resolution CT,HRCT)、3DUTE及HASTE序列1.5TMR检查;结果显示,3DUTE-MRI质量虽低于HRCT,但用于识别IPF特征和评估肺纤维化程度具有高度可重复性,且识别IPF特征的效能明显优于HASTE。利用增强MRI可量化肺纤维化程度、评估肺部血流灌注情况,监测ILD纤维化进程;通过DCE MRI能量化ILD患者肺部结构和功能变化,以及膈肌运动情况。
有学者提出的基于钆对比剂DCE MRI的半定量肺灌注方法能以整个肺部动态对比曲线平均半值全宽(full width at half-maximum,FWHM)评估IPF患者肺灌注及疾病严重程度。一项纳入23例IPF患者的研究比较DCE MRI与HRCT对量化肺灌注的价值,结果显示,基于DCE MRI的FWHM 有望成为IPF疾病进展的定量标志物。有学者基于T2弛豫时间和质子密度(protondensity,PD)MRI鉴别寻常型
4. 小结与展望
虽然CT为诊断肺部疾病的主要影像学方法,但MRI以其多序列成像及高软组织对比度等优势可提供更多微结构信息,且因无辐射而尤其适用于儿童、孕妇及需长期随访者。当前MR图像质量仍受肺部特殊生理结构等因素影响,且相关影像组学研究亟待进一步推进,从而为个体化诊疗肺部疾病提供支持。
来源:张梦奇,刘健男,孙玉今.MRI用于肺部疾病进展[J].中国医学影像技术,2025,41(05):839-842.DOI:10.13929/j.issn.1003-3289.2025.05.031.