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国际医学放射学杂志 23 Jul鸦46穴4雪：426-429扩散张量成像技术在颞叶癫痫中的应用进展张娜娜，陈博宇，范国光*【摘要】颞叶癫痫（TLE）是最常见的局灶性癫痫，大多数TLE病人易发展成为药物难治性癫痫，治疗难度显著增加。扩散张量成像（DTI）是一种能够在体、无创性显示脑白质纤维束，能够从微观结构和宏观网络的角度充分挖掘影像信息，为TLE的诊疗提供依据。近年来，多模态MRI和DTI衍生技术的发展，使DTI在TLE中的研究和诊疗中得到进一步应用。就DTI技术的发展及其在TLE中的相关应用进展展开综述。【关键词】颞叶癫痫；磁共振成像；扩散张量成像中图分类号：R742.1；R445.2文献标志码：AApplication of diffusion tensor imaging intemporal lobe epilepsyZHANG Nana,CHEN Boyu,FAN Guoguang.Department of Radiology,The First Hospital of China Medical University,Shenyang 110000,China.Corresponding author:FAN Guoguang,E-mail:【Abstract】Temporal lobe epilepsy(TLE)is the most prevalent form offocal epilepsy,with a significant proportion ofpatients progressing todrug-resistant epilepsy,this resistance poses substantial challenges in treatment.Diffusion tensorimaging(DTI)can non-invasively visualize white matter fiber bundles in vivo.It can fully mine image information from theperspective of microscopic structure and macro network,providing basis for the diagnosis and treatment of TLE.In recentyears,the development of multi-modal magnetic resonance imaging and DTI derived technology has enabled the furtherapplication of DTI in the research and diagnosis of TLE.This article reviews the recent development of DTI technology and itsapplication in TLE.【Keywords】Temporal lobe epilepsy;Magnetic resonance imaging;Diffusion tensor imaging ，23，46（4）：426-429作者单位：中国医科大学附属第一医院放射科，沈阳110000通信作者：范国光，E-mail：*审校者DOI:10.19300/j.2023.Z20284综述神经放射学颞叶癫痫（temporal lobe epilepsy，TLE）是最常见的局灶性癫痫和药物难治性癫痫，大量研究表明TLE存在颞叶内外广泛的大脑微观结构改变以及脑功能损伤，提示其可能是一种脑网络障碍性疾病1-2。扩散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）通过测量组织的扩散特性，无需对比剂即可提供组织的生物和临床信息、物理特性以及微观结构信息3。DTI的应用对于癫痫诊疗过程中致痫灶的术前定位及术后评估、预测预后等均颇具价值。本文就DTI技术在TLE方面的应用进展予以综述。1DTI 概述DTI可定量分析组织内水分子的扩散特性，具有检测微观结构的能力，可在活体上无创性显示脑白质纤维束的微观结构和形态结构特点，其已广泛应用于神经影像学研究。常用的DTI参数有各向异性分数（fractional anisotropy，FA）、平均扩散率（meandiffusivity，MD）、表观扩散系数（apparent diffusioncoefficient，ADC）、轴向扩散率（axial diffusivity，AD）及径向扩散率（radial diffusivity，RD）等，其中FA能够表征扩散张量各向异性程度和整个扩散张量的比率，MD则能表征水分子整体扩散水平和扩散阻力3。扩散参数的变化反映了神经元的组织学损伤，FA降低与髓鞘和轴突膜破坏以及纤维密度降低有关，提示纤维束结构完整性破坏，MD升高与反应性胶质细胞增生和细胞外间隙增宽有关，AD和RD的变化则分别反映了轴突本身的损伤和髓鞘的破坏。2DTI 在 TLE 中的应用随着多模态MRI及影像组学的兴起和发展，使DTI能够结合更多技术对病人脑区结构和功能进行426国际医学放射学杂志 23 Jul鸦46穴4雪多维度分析，为TLE的研究和诊疗提供新的视角。2.1基于感兴趣区（ROI）的分析和基于体素的全脑分析基于手动绘制ROI的分析方法指研究者根据研究目的利用软件直接在影像上勾画出ROI并进行数据采集和分析。该方法操作灵活,但由于对研究者有一定要求，故研究结果不可避免带有主观性。Adel等4利用高分辨DTI将TLE病人海马区的结构可视化，并在影像上直接手动勾画ROI并进行数据提取和分析，研究发现TLE病人海马结构的扩散参数改变并不均一，组织学结果显示与海马不同亚区的神经元丢失对应，提示在TLE治疗中或许可以借助高分辨DTI准确判断海马硬化的亚型，从而在术前指导精准定位。基于体素的全脑分析可以避免手动绘制ROI的主观因素影响，能够有效提高分析结果的客观性。其中基于体素的分析（voxel based analysis，VBA）是将研究对象的全脑白质作为一个整体，在体素水平统计分析出病人组和健康对照组DTI参数的整体差异，而基于纤维束示踪的空间统计分析（tract-based spatial statistics，TBSS）则能够将研究对象的全脑扩散影像应用非线性配准映射到标准空间形成白质骨架，有效实现不同研究对象的空间对齐，直观显示出组间扩散张量参数差异的脑区5。Tsuda等6通过TBSS方法发现相较于健康人，TLE病人存在超出颞叶、累及更远部位白质的扩散参数异常，且参数异常的程度与病程显著相关，这提示TLE可能是一种涉及广泛致痫网络的慢性进行性疾病。Buksakowska等7将TLE依据致痫灶的左右侧别分为2组，通过TBSS发现右侧TLE病人脑白质结构损伤的范围涉及双侧大脑半球，而左侧TLE病人则更多局限于病灶同侧，故提出不同侧别TLE病灶的进展机制可能不同。2.2自动纤维定量分析（automatic fiber quantification，AFQ）AFQ可以借助给定的ROI自动提取脑白质内目标纤维束上不同点的扩散参数值进行分析，使目标纤维束的个体化参数提取更准确。Kreilkamp等8在TLE病人中比较了手动和自动纤维定量分析技术分别生成颞叶白质束的结果，提出AFQ与手动纤维束测量结果具有不一致性，建议在不参考基准测量而单纯使用AFQ技术时仍需谨慎，同时也肯定了AFQ的高效可复制流程和可靠质量控制；另外，该研究发现左侧TLE病人较右侧TLE病人的脑白质微结构损伤更广泛和严重。另一项基于AFQ的研究9结果与之一致。2.3基于纤维束的追踪分析和白质结构网络分析纤维示踪成像（fiber tractography，FT）能够可视化显示和分析脑白质纤维，进一步实现对脑区结构连接的探索10。TLE中有超过1/3的病人最终可发展为药物难治性TLE而需要行手术治疗，目前常用的较安全的术式是海马杏仁核切除术，但术后仍易发生认知能力下降和视野缺损等并发症。De Souza等11利用FT技术和神经心理测试比较了TLE病人海马杏仁核切除术的3种不同入路术式，发现行经颞极术式的病人术后发作控制的效果优于经岛叶术式，而视野缺损的发生率低于经钩回术式，且术后视觉记忆和智商测试表现较另外2种术式更好，指出经颞极入路是治疗TLE合并海马硬化的更优术式。Parker等12发现TLE病人在MRI引导聚焦超声消融治疗中，基于DTI的FT技术可以识别出穹窿-海马伞和视辐射，能够定位最佳的消融点，指导避开周围关键结构，最大限度提高了消融的准确性和安全性，从而有利于降低术后发生视野缺损的风险。脑白质结构网络分析是根据研究目的在标准脑图谱中选取感兴趣的脑区作为节点，利用FT技术将节点间的白质纤维连接定义为边，以构建出全脑白质结构网络，继而进行基于网络层面的分析（常用如图论分析）以检测该网络的拓扑学属性，这种分析方法着眼于各脑区间的结构连接，为探索TLE病人致痫灶范围外白质结构的损伤和合并脑功能障碍的机制提供了更新的视角。Lin等13研究局灶性癫痫发现，TLE和额叶癫痫的白质结构网络异常改变相似，表现为局部/整体效率降低，主要集中于额颞叶的节点属性异常（如最短路径长度增加）等，这种改变可能与两者重叠的认知功能障碍有关。Gleichgerrcht等14将基于图论分析得到的TLE病人结构连接组的网络参数应用于机器学习建立模型，结果发现基于节点介数中心性的模型对术后癫痫发作的预测效能最高（平均AUC=0.89），节点介数中心性是网络分析中的重要指标，能够衡量节点在网络中的重要性，这一结果可能有助于阐明TLE脑内广泛异常整合的生物学机制。Reyes等15将TLE病人根据语言和言语记忆功能障碍分为不同认知表型，利用DTI技术研究与其相关的深白质和浅表白质微结构损伤，并对浅表白质进行了图论分析，研究发现不同认知表型的TLE病人分别对应独特427国际医学放射学杂志 23 Jul鸦46穴4雪的白质异常模式，包括局部微结构异常和网络的分离整合，这对建立TLE的认知分类或预测TLE的认知障碍过程具有重要意义。2.5多模态MRI分析DTI对白质微观结构具有独特显示能力，其常与功能MRI（functional MRI，fMRI）联合用于脑结构和功能的探讨，推动TLE诊疗的综合发展。Chen等16联合DTI和静息态fMRI（resting state fMRI，rs-fMRI）2种MRI技术，发现海马-丘脑通路参与了颞叶内侧癫痫病人继发性全身强直阵挛发作的发生，提示内侧丘脑可能是颞叶内侧癫痫发作和泛化的重要结构。Neudorf等17联合DTI和fMRI研究发现，TLE偏侧化与DTI扩散参数差异相关，由此显示出DTI对于TLE致痫灶定侧的价值。TLE病人常合并多种认知功能障碍，包括语言、记忆和执行功能等。有研究18-19发现TLE病人语言网络存在功能和结构损伤且两者具有一定相关性，左侧TLE病人的执行功能障碍与前额叶皮质-丘脑功能连接性增加、结构连接异常有关，提示关键白质通路的结构受损可能导致脑区间功能连接性损伤和认知能力障碍，术中对于这些白质束的保护至关重要。Kaestner等20利用fMRI和DTI结合神经心理学测试研究发现，左颞上区皮质功能激活减少和主要语言通路（纵束和弓形束）损伤可以作为TLE语言功能障碍的可靠神经标志，拓展了对TLE认知表型的研究。Reyes等21研究发现双语可能通过重组执行功能网络以促进知识储备从而为神经系统疾病提供保护因素，为减轻TLE脑功能损伤和白质损伤提供了方向。2.6DTI衍生技术近年由DTI衍生出许多新的MRI技术，如扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）可以估算水扩散概率分布函数的峰度，从而描述更高阶的扩散动力学和更复杂的扩散分布，从而在FT影像中检测到DTI无法分析的复杂和交叉的白质纤维束，提供了包括峰度等与扩散相关的更全面的定量参数，有助于提高白质异常的检出率22。Kasa等23联合DKI、AFQ和FT研究发现，DKI也许能检测到TLE病人下纵束和勾状束的颞极部分以及连接的颞极皮质内的细微结构变化，有助于了解颞极在TLE发生中的作用，进而为手术计划提供更多信息。DTI和DKI同属于信号表征，即通过对扩散MRI（diffusion MRI，dMRI）信号的整合和统计来提取影像信息而不依赖于组织基础的假设，新兴的神经突方向离散度与密度成像（neurite orientationdispersion and density imaging，NODDI）不同于两者，它将dMRI信号作为生物物理意义参数（如轴突密度）所组成的函数进行参数化，从而实现dMRI信号与组织特征的联系，能够在检测脑组织微结构的复杂变化的同时为之提供更好的生物学解释，是目前应用最多的生物物理模型之一，但该模型的特异性和稳定性仍在发展完善24。Giachetti等25利用NODDI、DTI技术并结合术后组织学数据来探究单侧TLE的海马结构改变，发现病理性海马区较健侧海马区的NODDI相关参数（主要为方向离散度指数ODI、神经突密度指数NDI）及扩散参数均存在异常，说明NODDI和DTI均是理解TLE硬化海马区轴突丢失和纤维重组的重要模型。3小结DTI技术可以通过扩散参数的改变量化白质微结构的损伤程度，已应用于TLE诊疗的各个过程。这种损伤可否通过临床控制或手术逆转及其与神经心理结合来探索TLE病人脑功能障碍的机制，此点仍是目前DTI应用于TLE研究中的重要问题。TLE病人发作间期异质性以及临床用药等的差异使采集数据存在偏倚，未来应进一步完善相关标准。另外，已有的研究多以单中心、小样本研究为主，还需要开展大量多中心大样本研究以促进TLE临床诊疗的发展。参考文献：1THIJS R D,SURGES R,OBRIEN T J,et al.Epilepsy in adultsJ.Lancet,2019,393:689-701.DOI:10.1016/S0140-6736(18)32596-0.2HATTON S N,HUYNH K H,BONILHA L,et al.White matter abnormalities across different epilepsy syndromes in adults:an ENIGMA-Epilepsy study J.Brain,2020,143:2454-2473.DOI:10.1093/brain/awaa200.3TAE W S,HAM B J,PYUN S B,et al.Current clinical applicationsof diffusion-tensor imaging in neurological disorders J.J ClinNeurol,2018,14:129-140.DOI:10.3988/jcn.2018.14.2.129.4ADEL S A 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