俱京濤,陳楠
局灶性皮質(zhì)發(fā)育不良(focal cortical dysplasia, FCD)是藥物難治性癲癇最常見原因之一,約占兒童癲癇的40%~50%[1],其中Ⅰ型在FCD 中的占比為38.3%,而Ⅱ型占比為61.7%[2]。手術(shù)切除病灶是最有效的治療方法。目前對(duì)于FCD的診斷主要依賴于MRI 檢查,但大約40%的Ⅱ型FCD 和85%的Ⅰ型FCD 在常規(guī)MRI 上沒有明確的陽性征象[3],常導(dǎo)致漏診。對(duì)于懷疑FCD 但MRI 上表現(xiàn)為陰性的患者,臨床常用腦磁圖(magnetoencephalography, MEG)、腦 電 圖(electroencephalogram,EEG)、顱內(nèi)腦電圖(intracranial electroencepholography, IEEG)進(jìn)行定位并指導(dǎo)手術(shù)切除,但這些方法難以精確定位FCD 的邊界,可能會(huì)導(dǎo)致病灶切除不完全或過度切除,從而導(dǎo)致癲癇復(fù)發(fā)或腦組織功能損傷[4-5]。因此,術(shù)前準(zhǔn)確顯示常規(guī)MRI 上表現(xiàn)為陰性病灶的部位、邊界及周圍組織關(guān)系是手術(shù)成功的關(guān)鍵。隨著MRI 硬件、軟件及后處理技術(shù)的發(fā)展極大提高了MRI陰性FCD的檢出率(綜合診斷增益率為31%)[6],對(duì)病灶準(zhǔn)確定位、指導(dǎo)手術(shù)、降低術(shù)后癲癇發(fā)作具有重要的作用,因此本文就提高常規(guī)MRI表現(xiàn)為陰性的FCD檢出率的方法進(jìn)行綜述。
FCD的病理基礎(chǔ)是灰質(zhì)結(jié)構(gòu)異?;虬踪|(zhì)結(jié)構(gòu)內(nèi)灰質(zhì)異位,因此提高灰白質(zhì)對(duì)比度最為關(guān)鍵。超高場強(qiáng)MRI具有亞毫米級(jí)分辨率及高灰白質(zhì)對(duì)比度,更易發(fā)現(xiàn)常規(guī)MRI無法顯示的FCD病灶。隨著超高場強(qiáng)的7.0 T MRI 應(yīng)用于臨床,提高了對(duì)FCD的檢出率。研究表明,相對(duì)于1.5 T 和3.0 T MRI,7.0 T MRI對(duì)FCD的檢出率增加了8%~67%[6]。同時(shí),對(duì)7.0 T MRI所獲取的3D-T1WI 圖像進(jìn)行后處理,其灰白質(zhì)對(duì)比更顯著,具有更高的病灶檢出敏感性[7]。并且在7.0 T 時(shí)有助于腦組織功能和分子方面的分析[8],Ⅱb 型FCD 皮層下“黑線征”解釋了病理變化帶來的解剖細(xì)節(jié)改變[9]。眾所周知,F(xiàn)CD Ⅱa 在MRI 檢查中很難被診斷,然而最近一項(xiàng)研究[10]表明7.0 T MRI 有明顯優(yōu)勢,50%的FCD Ⅱa的病灶得到明確診斷。
雖然高場強(qiáng)的不均勻性會(huì)給形態(tài)測量帶來嚴(yán)重的偏差,如7.0 T MRI下,下顳葉及小腦部位形態(tài)學(xué)測量的誤差大于3.0 T MRI。而利用介電墊可以改善這種磁場不均勻性的影響。同時(shí),雙反轉(zhuǎn)恢復(fù)(double inversion recovery, DIR)序列和液體和白質(zhì)抑制(fluid and white matter suppression,FLAWS)序列[11]在7.0 T MRI 的應(yīng)用也可以減輕B1 場不均勻?qū)е碌男盘?hào)丟失。因此,很多文獻(xiàn)建議應(yīng)用超高場強(qiáng)MRI 提高對(duì)FCD病灶的檢出。
近年來,灰白質(zhì)特異的序列開始應(yīng)用于FCD 的檢測中,對(duì)提高FCD 的病灶檢出率、準(zhǔn)確定位及確定周圍組織關(guān)系起到了重要作用。
液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(fluid attenuated inversion recovery,FLAIR)序列屬于反轉(zhuǎn)恢復(fù)(inversion recovery, IR)序列,其抑制腦脊液信號(hào)的翻轉(zhuǎn)恢復(fù)脈沖和產(chǎn)生重T2 加權(quán)的長TE 時(shí)間可更敏感地檢測蛛網(wǎng)膜下腔和腦實(shí)質(zhì)內(nèi)的病灶,尤其是臨近腦組織—腦脊液交界區(qū)的病灶,在FCD 檢測中具有重要價(jià)值[12]。三維容積液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(3D-FLAIR)序列可以達(dá)到各向同性的薄層掃描,具有高信噪比、高分辨率優(yōu)勢。Saini等[13]報(bào)道3D-FLAIR 有助于提高FCD 病灶的檢出,在9 例常規(guī)MRI 表現(xiàn)陰性的患者中,有4 例只能通過3D-FALIR 檢測出來。但也有學(xué)者[14]認(rèn)為,與傳統(tǒng)的2D-FLAIR 比較,其對(duì)FCD 病灶的檢出率并不顯著,但是3D-FLAIR 的快速掃描及多方位重建,可以代替常規(guī)FLAIR掃描。
DIR同時(shí)抑制白質(zhì)和腦脊液信號(hào),突出灰質(zhì)像素特征,與常規(guī)T2、FLAIR序列相比,明顯提高組織間的對(duì)比度,而清楚顯示FCD病灶輪廓,具有較好的敏感性和特異性。研究發(fā)現(xiàn),DIR對(duì)常規(guī)MRI表現(xiàn)陰性的FCD和微小病變檢出率顯著提高,其診斷敏感度提高約45%[15]。同時(shí),3D-DIR的敏感度高于3D-FLAIR[16-17],最近,Beheshti 等[18]利用3D-DIR 圖像和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合檢測陰性FCD,能達(dá)到與氟代脫氧葡萄糖正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像(18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography,18F-FDG-PET)類似的陽性率,這一研究可能在一定程度上解決了FCD 對(duì)PET 的依賴性,從經(jīng)濟(jì)方面考慮,這更容易讓患者接受。但DIR成像依賴于反轉(zhuǎn)時(shí)間(inversion time, TI),灰白質(zhì)狹窄的TI 值限制了其在嬰兒或髓鞘發(fā)育不完全的大腦中的應(yīng)用。
FLAWS 序列由Tanner等[19]首次提出,其一次掃描中在兩個(gè)不同的TI 獲得兩組三維高空間分辨率圖像:抑制白質(zhì)信號(hào)圖像(fluid and white matter suppression 1, FLAWS1)以及抑制腦脊液信號(hào)的圖像(fluid and white matter suppression 2,FLAWS2)。然后計(jì)算出一組合成的最小體素的灰質(zhì)圖像,同時(shí)抑制白質(zhì)和腦脊液信號(hào),突出了灰質(zhì)可視化特性,其效果類似DIR,但白質(zhì)抑制程度更顯著。
因其高三維空間分辨率,對(duì)清晰顯示皮層下細(xì)微結(jié)構(gòu)變化很有意義。對(duì)常規(guī)MRI 表現(xiàn)陰性的FCD 的可視化比傳統(tǒng)3D-FLAIR更為顯著,其敏感度和特異度分別為71.9%和71.1%,且對(duì)“Transmantle 征”的顯示明顯高于其他序列[20]。因其較好的分割性能,基于FLAWS 的形態(tài)學(xué)分析(morphometric analysis program, MAP)更提高了細(xì)微FCD的檢出率[21],且能減弱高場強(qiáng)B1 場不均勻性的影響。在7 T MRI 下與DIR 相比,F(xiàn)LAWS獲得了更均勻的白質(zhì)信號(hào)抑制、更好的灰質(zhì)可視化、更低的比吸收率(specific absorption ratio, SAR)值[11]。然而FALWS中腦組織對(duì)比噪聲比(contrast-to-noise ratio, CNR)較低,掃描時(shí)間較長。
三維邊緣增強(qiáng)梯度回波(3D edge-enhancing gradient echo, 3D-EDGE)序列是對(duì)反轉(zhuǎn)恢復(fù)梯度回波序列進(jìn)行了調(diào)整,優(yōu)化了TI,使灰質(zhì)和白質(zhì)信號(hào)強(qiáng)度相當(dāng),但極性相反,以達(dá)到灰白質(zhì)交界區(qū)信號(hào)相互抵消,呈現(xiàn)低信號(hào)帶,這類似于水-脂界面的勾邊效應(yīng)。
2020 年Middlebrooks 等[22]首次將3D-EDGE 序列用于FCD 檢查,該序列依賴于灰白質(zhì)邊界體素中的信號(hào),包含神經(jīng)元和白質(zhì)混合物的發(fā)育不良體素,其焦點(diǎn)集中在交界區(qū)。與磁化準(zhǔn)備的快速梯度掃描(magnetization prepared rapid acquisition gradient echo with two inversion times, MP2RAGE)和FLAIR相比,腦灰白質(zhì)連接處的對(duì)比度增加了近6 倍,更好地勾勒出了致癇灶的全部范圍,使手術(shù)精準(zhǔn)切除致癇灶成為可能。該作者另一篇文獻(xiàn)[23]中肯定了3D-EDGE 在深部腦刺激(deep brain stimulation, DBS)中準(zhǔn)確定位灰質(zhì)核團(tuán)的優(yōu)勢,腦內(nèi)灰質(zhì)核團(tuán)在此序列上邊界顯示清晰。該序列是一項(xiàng)全新的技術(shù),因其樣本量較小,檢測效果的確定性仍需研究。
擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)在FCD中的應(yīng)用是利用水分子擴(kuò)散反映神經(jīng)軸突的數(shù)量。以此來區(qū)分FCD 中灰質(zhì)和白質(zhì),這比T1 和T2 加權(quán)更可靠。該序列可以避免常規(guī)MRI 檢測的大腦皮層的“假增厚”或由于異常物質(zhì)沉積導(dǎo)致信號(hào)的相互抵消而出現(xiàn)的假陰性。研究表明,基于體素的DTI 和高斯機(jī)器學(xué)習(xí)過程(gaussian processes for machine learning, GPML)的多模態(tài)MRI數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)的支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)具有更高的敏感度(76%)[24]。利用球面平均技術(shù)(the spherical mean technique, SMT)和神經(jīng)突定向擴(kuò)散和密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging, NODDI)的測量,有助于表征FCD亞型[25]。與常規(guī)檢查比較DTI 可探及耐藥性FCD 病灶周圍更廣泛白質(zhì)異常[26],這一發(fā)現(xiàn)有可能會(huì)改善FCD 術(shù)前評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。目前,DTI對(duì)于檢測FCD具體特異性未見報(bào)道。
利用磁共振波譜(magnetic resonance spectroscopy,MRS)、磁化轉(zhuǎn)移成像(magnetization transfer imaging,MTI)、磁化轉(zhuǎn)移比(magnetization transfer ratio, MTR)以及動(dòng)脈自旋標(biāo)記(arterial spin labeling, ASL)同樣能提高FCD 的檢出率,對(duì)檢測FCD 有較好的敏感性,但是由于其特異性較差,可作為其他檢查手段的補(bǔ)充。
MEG的優(yōu)勢在于無創(chuàng)且其信號(hào)不受顱骨、皮膚及其他組織的影響。其高時(shí)空分辨率定位更為準(zhǔn)確,可以探測到腦電圖難以定位的腦深部的磁場變化,如腦溝底部病變、島葉癲癇,與EEG 相比診斷增益率約25%[27]。MRI 在髓鞘發(fā)育不全大腦中檢測FCD 很困難,MEG 在幼兒耐藥性癲癇檢測中具有明顯的優(yōu)勢[28]。有學(xué)者[29]在對(duì)1000例大樣本癲癇患者回顧性研究中證明MEG 在癲癇患者的術(shù)前評(píng)估、顱內(nèi)電極放置準(zhǔn)確性及預(yù)后都有積極的效果。Aydin 等[30]將EEG、MEG、MRI 聯(lián)合應(yīng)用,利用EMEG(EEG和MEG聯(lián)合)定位、MRI區(qū)域放大掃描(層厚0.5 mm)等對(duì)微小病變的精確定位很有幫助,有可能減少顱內(nèi)植入性電極的使用,從而減少對(duì)腦組織的額外損傷。由于MEG 價(jià)格高昂,限制了其普遍推廣。
基于體素的形態(tài)學(xué)分析(voxel-based morphometry, VBM)在MR 圖像上通過相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)腦組織進(jìn)行分割,以Z值反映組間(連接圖、厚度圖、擴(kuò)展圖)體素的差異,從而量化腦組織形態(tài)學(xué)異常。該技術(shù)對(duì)于視覺上細(xì)微的FCD 病變具有較高的準(zhǔn)確性。Wang 等[31]對(duì)150 例病例回顧性研究發(fā)現(xiàn)VBM 的陽性率為43%、敏感度為90%、特異度為67%,且MAP+患者預(yù)后較好。Chen等[32]研究發(fā)現(xiàn)定量體積的VBM陽性率為87.5%、敏感度和特異度分別為93.9%和79.6%,并指出致癇灶同樣存在于皮層萎縮區(qū)。VBM與PET-MRI聯(lián)合應(yīng)用可以明顯提高扣帶回微小病變的檢出率[33]。Martin等[34]對(duì)144名患者進(jìn)行4種VBM,在不同的檢驗(yàn)水準(zhǔn)下,除了基于歸一化的T2-FLAIR的形態(tài)學(xué)測量(normalized fluid-attenuated inversion recovery-based VBM, nFSI-VBM)外,基于T1灰質(zhì)體積的形態(tài)學(xué)測量(gray matter volume-based VBM, GMV-VBM)、基于T1 灰質(zhì)濃度的形態(tài)學(xué)測量(gray matter concentration-based VBM, GMC-VBM)、基于T1連接圖的形態(tài)學(xué)測量(junction map-based VBM, JM-VBM)均具有較高的假陽性率。因此VBM還需匹配EEG和PET,共同提高檢測的特異性。VBM對(duì)圖像的偽影比較敏感,會(huì)導(dǎo)致假陽性或假陰性率的增加。
形態(tài)學(xué)分析程序(morphometric analysis program,MAP)是基于SPM 和MATLAB 軟件,以高分辨率MRI 圖像為基礎(chǔ),通過配準(zhǔn)、分割、計(jì)算機(jī)模型分別生成MAP“擴(kuò)展”圖和“連接”圖,反映灰白質(zhì)交界區(qū)信號(hào)差異。MAP 檢測陰性FCD Ⅱ型病變敏感度與PET、MEG 和單光子發(fā)射CT 相當(dāng),明顯高于傳統(tǒng)視覺分析[35]。利用成人數(shù)據(jù)庫對(duì)幼兒癲癇診斷,對(duì)難以測化的陰性扣帶回致癇灶及對(duì)微小病灶有較高的敏感性[36]。最近一項(xiàng)研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)分類器擴(kuò)展MAP18 程序,實(shí)現(xiàn)了FCD 檢測的完全自動(dòng)化,敏感度為84.0%,特異度為84.3%,而且不受掃描位置、機(jī)型及掃描參數(shù)的限制[37]。但MAP不能清晰顯示病灶的邊界。
基于表面形態(tài)學(xué)技術(shù)(surface-based morphometry,SBM)通過構(gòu)建MRI 圖像腦表面各種參數(shù)(包括皮層厚度、曲率、腦溝深度以及折疊指數(shù)等)并利用Freesurfer 軟件計(jì)算構(gòu)建灰質(zhì)內(nèi)、外表面的特征來表征FCD。由于參數(shù)較多,SBM是檢測陰性FCD 較準(zhǔn)確且理想的方法。而將表面形態(tài)的互補(bǔ)指標(biāo)(稱為“doughnut”方法)融入該技術(shù),其診斷敏感度由59%提升至73%[38]。配備了機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)分析的SBM 在耐藥性FCD Ⅱ型病變的檢測中敏感度(73.7%)和特異度(90.0%)也較高[39]。但是SBM 計(jì)算煩瑣,工作量大。Ganji 等[40]在機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)分析SBM 中加入了ANN 使FCD Ⅱ型病變的檢測的敏感度、特異度及準(zhǔn)確度分別提高到96.7%、100%和98.6%,即使在MRI陰性的患者中準(zhǔn)確度也能達(dá)到91.3%。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)將大腦分割成多個(gè)模塊,通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立病變腦組織與正常腦組織特征模型,然后在多個(gè)模塊中通過一一比對(duì)輸出符合病變特征的腦組織區(qū)域,該技術(shù)具有較高的檢測準(zhǔn)確性及分割精度,其對(duì)FCD 檢出的敏感度無論是基于T1圖像的FCD補(bǔ)丁技術(shù)(90%)[41]還是基于FLAIR圖像的激活最大化和卷積定位技術(shù)(83%)[42]均較高,與VBM、SBM 進(jìn)行比較,其對(duì)FCD 檢出的特異度和精確度分別為85%和88%,而且避免了手動(dòng)特征提取帶來的偏差。Thomas 等[43]通過加入多分辨率的注意門控模塊,基于混合跳過連接所提出的模塊的穩(wěn)健性解決了線性基線架構(gòu)存在的缺陷,而且利用較少的參數(shù)就可以得到與上述同等的效果,提高了臨床的實(shí)用性。
綜上所述,隨著MRI 場強(qiáng)的不斷提升、新序列及各種后處理技術(shù)的發(fā)展,對(duì)常規(guī)MRI表現(xiàn)陰性的FCD的檢出率有了顯著提高,對(duì)疾病的早期診斷、準(zhǔn)確定位、手術(shù)指導(dǎo)及預(yù)后判斷具有重要意義。然而各種新序列及新技術(shù)診斷效能還需要大樣本的研究及長時(shí)間隨訪進(jìn)行確認(rèn)。尋求一種合適的組合掃描方案和后處理技術(shù)以提高FCD 的診斷敏感性及特異性,將是未來著重研究的方向。
作者利益沖突聲明:全體作者均聲明無利益沖突。