MRI用于肺部疾病进展
发布时间:2026-06-03   |   来源:中国医学影像技术
关键词: MRI 肺部疾病 影像科

作者:张梦奇,孙玉今,延边大学附属医院放射科;刘健男,吉林大学白求恩第一临床医学院

 

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肺结节的检出率超过90%;而DWI鉴别良、恶性肺结节的敏感度和特异度分别为83% 和80%,其表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)则有助于区分高、低级别肺癌。

 

LEE等选取71例于根治性手术前接受UTEMRI和CT检查的早期肺腺癌患者共74个病灶,经筛选获得5个UTE-MRI和4个CT影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)生成影像组学评分,并分别建立常规影像学模型、UTE-MRI影像组学模型、CT 影像组学模型、常规影像学+UTE-MRI影像组学模型、常规影像学+CT影像组学模型及常规影像学+UTE-MRI影像组学+CT影像组学模型,用于预测肺腺癌斑驳-渗透/实体(mottling permeation/solid,MP/S)阳性;结果显示,上述模型中,常规影像学+UTE-MRI影像组学+CT影像组学模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)最高(0.879),UTE-MRI影像组学模型及CT影像组学模型的AUC分别为0.840及0.841(P=0.980),证实了UTEMRI影像组学的预测价值;且后续生存分析显示UTE-MRI影像组学与肺腺癌早期复发相关。

 

非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)早期检出常较困难,部分患者确诊时已处于Ⅲ期。一项研究纳入11例NSCLC患者,基于PET 全动力学、ADC、T1/T2 弛豫时间及动态对比增强(dynamic contrast enhanced,DCE)MRI开发3.0TPET/MRI多参数成像框架,生成基于12个参数向量的超级体素图,并采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类分析肿瘤区域多维PET/MRI特征;结果表明,通过上述方法可识别3类主要的多维肿瘤行为,并能根据4个关键参数(基于PET 的k2、k3和基于DCE MRI的ve、vp)预测超级体素行为(准确率97%),且基于12个参数向量与基于4个关键参数的超体素图差异仅为16.7%,表明基于4个关键参数即可有效表征NSCLC特征。

 

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

 

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、细支气管炎)、肺泡异常型(如肺气肿)及混合表型,三者均可发展为持续性、进展性气流阻塞。肺功能测量(pulmonary function test,PFT)是诊断COPD的主要方法,但难以区分其不同表型,且重点关注持续气流受限而忽略了气道和肺实质异常。

 

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有助于评估支气管扩张剂治疗后COPD患者通气改善。然而超级化气体纵向磁化具有不可再生性,且检查所需单次屏气时间较长,受试者难以完成且负担较大。压缩传感MRI(compressed sense MRI,CS-MRI)可在k空间中进行欠采样检查,以缩短扫描时间,但存在迭代计算复杂及伪影残留等问题,仍需探索新的快速重建方法。

 

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哮喘和/或COPD患者肺通气129 Xe-MRI,发现DL重建图像可在保留原始图像结构相似度的基础上显著提高其SNR。然而MRI在COPD中的应用仍远落后于肺癌领域,主要受限于表型异质性、呼吸运动伪影及功能成像协议标准化不足等问题,均有待进一步探索。

 

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,其中以特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)最常见。T2WI和DWI有助于评估ILD活动性炎症组织、反映肺部炎症变化。T2 快速自旋回波(fast spinecho,FSE)中的半傅里叶采集-单次激发-快速自旋回波(half-Fourier acquisition single-shot turbo spinecho,HASTE)序列可使含水分子的肺部病灶在低信号充气肺实质中表现为高信号,对诊断ILD、尤其显示磨玻璃影和支气管扩张等间质异常具有较高价值。

 

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鉴别寻常型间质性肺炎(usual interstitial pneumonia,UIP)与非特异性间质性肺炎(nonspecific interstitial pneumonia,NSIP),结果表明,T2弛豫时间和PD对区分二者有一定潜力,且T2弛豫时间有助于鉴别NSIP中的活动性炎症与稳定纤维化病变。目前ILD相关MRI研究主要集中于分析IPF传统影像学特征;未来可进一步基于影像组学进行疾病分型和病程预测等,以推动临床精准诊疗。

 

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.


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