[功能神外专栏]MRI 图像后处理技术在癫痫灶定位中的应用｜林一聪

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本文作者：林一聪 医学博士,主治医师

2009 年毕业于北京协和医学院,获得临床医学博士学位。2009 年至今在首都医科大 学宣武医院神经内科工作。2015年- 2016年在美国克利夫兰癫痫中心完成research fellow 培训。目前主要研究方向是癫痫的影像后处理、神经调控治疗。

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图示:VBM 阳性的 3 例患者。左起第一列为 T1 序列,第二列为 T1 序列 MRI 形态分析后输出的图像(junction file),反映灰白质 交界不清的程度,3 例均显示灰白质交界不清(十字线),第三列为 FLAIR 序列(A)及 T2 序列(B,C),红色箭头指示病灶(A,B), 第四列为手术切除后复查的 T1 序列,显示病灶完全切除。术后病理证实 A,B 为 FCD I,C 为 FCDII。(图片引自:Ann Neurol.2015Jun;77(6):1060-1075.) 

在难治性癫痫的术前评估中,MRI 作用 极为重要,虽然直观分析高分辨 MRI 可以提 高致痫灶的检出率,但仍有 30% 的微小皮质 发育不良(FCD)患者漏诊,被认为是 MRI 阴性。

FCD 的典型 MRI 改变包括:灰白质交 界不清,T2/FLAIR 信号异常,T1 信号异常, 皮质异常增厚及“transmantle sign”等。在 病理学上,这些特征反映出异常的神经元聚集 和异位、脱髓鞘和胶质增生。

微小的 FCD 在 MRI 上改变往往不典型或非常隐匿,极易漏诊。 这时,MRI 图像后处理技术为这些病灶的检 出提供了可能。

目前最流行的图像后处理算法 之一是以体素为基础的形态测量(Voxel-based morphometry,VBM)技术。本文对其在癫 痫灶定位中的应用进行介绍。

识别病灶

VBM 技术能够自动提取个体灰质和白质信息,并与正常对照数据库进行统计学比较, 输出图像反映出较正常对照偏离的程度。T1 加权 MRI 的 VBM 研究证实,MRI 有明显 FCD 病灶的患者,灰质信号的增高与 63-86% 的患者病灶相一致。借助计算机模型可分析 MRI 上 FCD 的特殊形态学改变,例如皮质增 厚、灰白质交界不清及异常的信号增强。大量 研究证实灰白质交界不清是灵敏而特异的微小FCD 的特征,甚至见于肉眼判读为 MRI 阴性 的病例中。2015 年克利夫兰癫痫中心发表的一 项应用 VBM 的研究,对 150 名“MRI 阴性” 的癫痫手术患者进行分析后发现,VBM 的阳 性率可达 43%,敏感性 0.9,特异性 0.67。文 末图示为 3 例 VBM 阳性患者,手术成功切除 病灶,术后 1 年癫痫无发作。

值得注意的是,在该研究中 7% 的患者有 多个 VBM 阳性病灶。在缺乏直接的电临床相 关性时,面对多个 VBM 阳性病灶往往难以抉 择其可能的致痫性,这也提示 MRI 图像后处 理技术在此类病人的分析中应结合电临床特点 综合分析。

证实可疑病灶

影像科医生阅读 MRI 时往往不知晓患者 临床及电生理信息。对于肉眼判读为 MRI 阴 性的患者,结合多种非侵入性检查的数据,在 癫痫术前评估会上专家们常常可以发现之前不 明显的病灶。其中有些病灶确实被漏读,但也 有一些是对于 MRI 的“过度解读”,从而导 致了手术讨论和埋藏电极的偏倚。前文提到 的 150 名 MRI 阴性患者的报道中,80 名出现 了病灶重新识别的情况。在这 80 名患者中, 手术切除肉眼识别的可能的微小 MRI 病灶与 术后癫痫控制情况相关(P = 0.014)。亚组分析提示,在 VBM 阳性的患者中此种相关性更 为显著(P = 0.01),而在 VBM 阴性的患者 中无相关性(P = 0.36)。该结果提示,由于 MRI 图像后处理技术的可量化性和减少主观 因素的影响,不仅可以应用于发现微小病灶, 还可以用于进一步确定可疑病灶以产生更加真 实的阳性结果。

在颞叶内侧癫痫中的应用

MRI 的海马信号增高和体积缩小在颞叶 内侧癫痫的诊断中有着重要意义。遗憾的是, 即便是三级癫痫中心的核磁报告也会存在错误 判读。全脑 FLAIR 定量分析技术能够提供一 种客观定量“判读”海马信号强度和体积大小 的方法。此方法能够自动提取个体海马信息, 并与正常对照、左侧或右侧海马硬化、双侧海 马硬化的数据库进行比较,从而客观并且量化 的判定海马信号及体积是否异常。有研究显示, 在 9 例病理确定为海马硬化 ILAE 分型 I 型的 患者中,7 例 MRI 报告异常,8 例采用全脑 FLAIR 定量分析技术判读为异常;在 11 例确 诊为新皮质癫痫的患者中,2 例 MRI 报告为海马异常,而采用全脑 FLAIR 定量分析技术均 判读为正常。若采用 HS 病理为金标准,MRI 报告的敏感性和特异性分别为 78% 和 82%, 而全脑 FLAIR 定量分析技术的敏感性和特异 性分别为 89% 和 100%。

存在的问题及未来发展方向

VBM 技术不需要患者额外增加术前评估 的检查项目,而仅仅依赖于 T1 加权 MRI,且 研究显示 1.5T、3.0T、7.0T 的 MRI 均能够进 行 VBM 分析。因此,该技术有望成为常规术 前评估项目。

但是,目前 VBM 技术分析核磁 阴性病例仍需要依赖人工读图,剔除伪差所致 的假阳性 VBM 病灶。常见的伪差来源包括: 信号不均一、动脉搏动、近颅骨边缘、血管间 隙、腔梗病灶、头部位移、特殊部位白质、沟 回密集的脑区等。读图时往往需要反复比对原 始 T1 序列、FLAIR 序列 MRI 影像,从而排 除伪差,确定 VBM 阳性病灶。由于整个过程 需要花费较长时间且依赖于肉眼分辨,故技术 推广有一定困难。未来通过计算机学习,有可 能研发出自动检测 VBM 阳性病灶的软件系统,从而取代目前的人工检测,作为术前评估 常规的配套检测项目。

VBM 是基于个体影像与正常对照库的比 对进行的统计学分析,因此正常对照库的建立 也很重要。首选是 MRI 扫描仪器特异的正常 对照库,还应考虑到对照人群的种族特点。由 于大脑随年龄增长会出现结构的改变,尤其是 在儿童阶段,因此未来建立不同年龄段的正常 对照库可能更为合理。

由于 T1 加权 MRI 是癫痫评估中最常用到 的序列,也最常作为 MRI 图像后处理的输入 序列,而其对应的 T2 加权图像在致痫灶的发 现中也起了非常重要的作用,也可作为输入序 列进行图像后处理。因此,运用多个对比图像进行 MRI 图像后处理可以优化对致痫灶的探 测。

必须要注意的是,MRI 图像后处理技术 仅仅是结构上的分析,而非对致痫灶的直接检 测。因此,MRI 图像后处理的结果一定要结 合患者的其他解剖 - 电 - 临床信息(症状学、 脑电图、脑磁图、PET 及 SPECT)进行综合 判断。有研究报道结合 MRI 图像后处理技术 与磁源成像可提高 MRI 阴性患者病灶的检出 率。此外,仍需要进一步结合电生理、组织病 理学及长期随访结果的研究来判断 MRI 图像 后处理技术对于病变探测的有效性,包括对于 远隔的潜在致痫灶的进一步确定。

供稿单位：北京功能神经外科研究所、首都医科大学宣武医院功能神经外科、《功能神经外科通讯》；机构网址：neurosurgery.com.cn；《功能神外专栏》是一个开放的平台，欢迎向《神外前沿》供稿，投稿邮箱[e-mail]

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