脑小血管病磁共振影像研究概况

2014-01-22 07:19:45刘妮高培毅
中国卒中杂志 2014年5期
关键词:白质间隙影像学

刘妮,高培毅,2

脑小血管病(cerebral small vessel disease,cSVD)是血管性痴呆最常见的病因,且约占卒中病因的1/5[1]。目前cSVD的临床诊断主要是在排除其他疾病后作出的,影像学的迅速发展为cSVD诊断及治疗打下了坚实的基础。本文将综述cSVD磁共振影像学表现定义、分级及推荐序列等的研究概况,以期增加临床医师对cSVD影像学相关知识的认识与理解。

1 定义

cSVD是一组由于脑内小血管异常导致的临床表现相似、影像表现相近的脑组织局部病变。解剖学上,脑内小血管病变包括小动脉(100~400 μm)及其远端分支(<200 μm)、微动脉(<100 μm)、毛细血管和小静脉疾病,但目前认为的cSVD主要是指脑小动脉及微动脉血管病[2],关于其病变血管的直径,目前被广泛接受的范围是50~400 μm[3]。

2 脑小血管病磁共振影像学表现及研究概况

c S V D在磁共振成像(m a g n e t i c resonance imaging,MRI)上的表现包括腔隙性梗死(lacunar infarction,LI)与腔隙灶、白质高信号(white matter hyperintensities,W M H)、血管周围间隙扩张(d i l a t e d Virchow-Robin space,dVRS)、脑微出血(cerebral microbleeds,CMBs)及脑萎缩[4]。这些表现的定义及相关术语在不同的研究中有很大的变化,因此,准确地定义相关的术语、建立相对统一的分类,可以缩小该研究领域的研究误差、保证更多同质患者入组。

2.1 腔隙性梗死与腔隙灶 LI是由小深穿支动脉闭塞所致,而腔隙灶则是LI经过较长时间后的转归,即发生软化的陈旧病灶。腔隙性脑梗死的患者中,有多达30%的患者存在卒中的症状,而影像学上却未见可见的病灶[5];反过来,腔隙灶不仅可以在卒中患者中发现,也经常在无明显卒中的老年人中发现[6]。

LI和腔隙灶主要分布于半卵圆区、脑室周围白质及基底节内囊区,也可发生于脑干,病灶常为多发性,也可单发,大小多在3~15 mm。腔隙性梗死灶的大小在疾病的不同时期是会变化的,从急性期到慢性期其直径会缩小50%左右,至后期(腔隙灶)大部分直径均<5 mm[1]。而且,有研究发现有的病灶在急性期直径可超过15 mm[7]。因此,尚需更多的研究来精确地定义LI和腔隙灶直径的上限。而关于LI和腔隙灶直径的下限,<3 mm的腔隙灶被认为是血管周围间隙[8]。尽管3~15 mm这一易控的标准是过于武断的,但仍得到了普遍的认可[9]。

新发腔隙性脑梗死在MRI上的表现与脑梗死一致,具有超急性期、急性期不同阶段的划分,因而较易在影像学上诊断。陈旧性LI或者腔隙灶的MRI表现主要为圆形或卵圆形的脑脊液样信号影,在液体衰减反转恢复序列(fluid-attenuated inversion-recovery,FLAIR)上可见边缘高信号环影,可区别于血管周围间隙,但当血管周围间隙在脑白质高信号区域时周围也会有这样的环影,因此也需注意鉴别。有时候,腔隙灶尽管在其他序列比如T1加权像(T1weighted image,T1WI)和T2加权像(T2weighted image,T2WI)上都是明显的脑脊液样信号,但在FLAIR上可能整个病变都是高信号[10]。

有一小部分LI是由心源性或动脉-动脉性栓塞引起的,不属于cSVD的范畴,因而也就成了MRI上的鉴别点之一。目前关于两者之间的MRI不同的研究并未获得明确的结论,但以下几方面有利于鉴别:①病史:心源性或动脉-动脉性栓塞的患者多有心房颤动、心肌梗死、左心房附壁血栓、二尖瓣脱垂、充血性心力衰竭等危险因素[11];②大小:近期一项研究的尸检发现,小的腔隙通常是由高血压性小血管病变造成的,大的腔隙多由动脉粥样硬化或者栓子阻塞穿支动脉造成[12];③部位:心源性或动脉-动脉性栓塞引起的LI通常为多发的,且多发生于前循环,一半以上的患者出现大面积脑栓塞,且多位于左侧大脑半球[13]。

2.2 白质高信号 MRI上WMH的表现在1987年由加拿大神经病学家Hachniski用“白质疏松”来定义。主要表现为脑白质区的片状T2WI或FLAIR高信号、T1WI偏低信号,边界模糊。与WMH相同的高信号表现也会出现在皮层下灰质,由于不属于白质区域,因此不应被包括在WMH中[14]。

WMH并不是静止的病变,一些纵向研究探索了WMH进展的预测因素,包括血压、血脂、吸烟、基线病变严重程度等,其中最能得到共识的就是基线的WMH严重程度[15-16]。基线时点状病变进展最小,而基线时就出现早期融合或融合的病变进展速度很快[17]。值得一提的是,在Sachdev等对51例健康者的6年的随访研究中发现,相同时间内深部白质高信号的扩展(43.8%)要大于脑室旁白质高信号(29.7%)[15],而且在一项对年龄在70~82岁的554例(男性313例,女性241例)老年人的纵向研究中还发现,深部白质高信号在女性中无论是基线还是进展严重程度都大于男性,而脑室旁白质高信号则没有性别之间的差别[18]。关于这些结果,需要更多的研究来解释并证明。

诸多研究者都试图根据T2WI高信号的范围将WMH分为轻重不同的级别,提出了不同的定性或半定量方法对WMH的严重程度进行评估,其中应用最普遍的是Fazekas量表。Fazekas量表是半定量量表,由于其简单,评估耗时少,且与其他量表间一致性较高,因此最为常用[19]。后来,一种与年龄相关的WMH评定方法年龄相关的白质改变(age related white matter changes,ARWMC)量表[20]被提出,并因其更高的精确度而被认为应作为首选的WMH评定方法[21],但由于其比较复杂而并未得到广泛应用。以上评估方法在实施时具有一定的主观性,因此发展出了对WMH的定量测量技术,主要是应用计算机技术,导入图像后,通过对病变区异常信号的识别,勾选出病变区,然后计算病变体积,并据此来进行定量分级。有人对Fazekas量表和WMH体积相关性进行了研究,发现二者在评估WMH严重程度上的作用基本相同[22],因此我们可以选择其中任何一种方法进行评估。

除了对WMH常规T1WI、T2WI及FLAIR的研究之外,也有研究者对WMH的磁共振波谱成像(magnetic resonance spectroscopy,M R S)进行研究,国内一项研究[23]发现,WMH患者损伤部位N-乙酰天门冬氨酸(N-acetylaspartate,NAA)与肌酸(creatine,Cr)比值下降,这与国外的一项关于cSVD的MRS研究所得结论不谋而合[24]。但这种MRS改变是否与WMH的严重程度相关,目前缺乏深入的研究。

2.3 血管周围间隙扩张 血管周围间隙(perivascular space),也称Virchow-Robin间隙(Virchow-Robin space,VRS),是神经系统内的正常解剖结构,存在于不同年龄段人群。在一些情况下,血管周围间隙会扩张,但由于其很少导致脑组织损害,因而长期以来被视为良性改变,然而近几年,越来越多的证据显示其与认知功能损害[25]、抑郁[26]以及糖尿病视网膜病变[27]等有关。

dVRS在MRI上主要表现为最大径线<3 mm的圆形、卵圆形或条状的,T1WI低信号、T2WI高信号和FLAIR低信号的病灶;边界清晰,无对比剂增强效应和占位效应。目前,关于dVRS的直径存在争议,普遍接受用来区分dVRS与无症状性腔隙灶的直径大小是3 mm,然而一项对基底节区和丘脑的T2WI高信号表现的小病灶的研究显示直径>3 mm的dVRS也很常见,有时候甚至可达15 mm[28];这也说明用3 mm作为一个界限值未免过于武断。对直径>3 mm、同样信号表现、类似形态的病灶,可以进行3D-T1WI序列扫描,通过多平面重建得以确认,与穿支动脉伴行的囊性病灶可以确定为血管周围间隙[29]。

dVRS的检出与磁共振扫描序列及参数等有很大的关系,这也造成了各研究中关于dVRS好发部位频率报道的不一致。但报道最多的好发部位分布在基底节靠近前联合附近、脑凸面皮层下、半卵圆中心、脑干及外囊,而小脑相对少见[30]。关于dVRS的分级,有研究依据病灶数量分别对基底节区和脑白质区病灶进行分级,但目前还没有统一的分级标准。

2.4 脑微出血 CMBs主要是指在磁共振梯度回波成像(gradient-echo magnetic resonance imaging,GRE)或磁敏感加权成像(susceptibility-weighted imaging,SWI)序列上表现为2~10 mm的小灶样、圆形、卵圆形、性质均一的低信号且周围无水肿的影像学现象。其好发部位依次为皮质及皮质下白质、基底节、丘脑及脑干、小脑,大多数患者可出现在脑内的多个部位[31]。

近几年对CMBs的影像学研究主要集中在发展新的MRI检测技术,以期通过提高检测的精确度来得到对其影像学定义的标准。众多研究发现,CMBs的检出与脉冲序列、序列参数、空间分辨率、磁场强度和后处理等有很大的关系,因而推荐3D-SWI序列,3D扫描的层厚更薄,对出血信号更加敏感,有研究在对同时进行了GRE和SWI检测的患者分析后,也证实了SWI序列明显增加CMBs对比度和检出率[32]。但最近有研究提出,传统序列影像上显现的病灶可能是cSVD的标记,然而仅在SWI上能显现的更小的病灶却不一定就是cSVD的标记[33],关于这一结论尚需更多的研究加以验证。因此,在研究中应该列出具体扫描参数及判定标准,尤其是对纵向的研究更要保证前后条件的一致[34]。对于CMBs的确定,有研究者还提出应当排除一些病变方可确认。几种鉴别点如下:①软脑膜血管横断面:病灶应至少有一半以上被脑组织环绕;②除外铁或钙沉积:通常通过好沉积的部位和形态根据经验除外;③根据病史除外外伤性弥漫轴索损伤;④除外其他类似信号结构:病灶在T1WI和T2WI上应为等信号[35]。

上述各种影像学表现对cSVD并不特异,最终的cSVD诊断需要综合影像学和临床病史共同得出。只从影像学表现得出cSVD的诊断是不可取的,比如血管周围间隙扩张的程度与腔隙灶、白质高信号病灶的相关性可推论出它与cSVD是相关的。但是,在没有卒中和痴呆的老年人群中100%有血管周围间隙扩张,约1/3的人有>3 mm的血管周围间隙扩张,而且其与脑萎缩不相关[36]。

cSVD各个影像学表现的定义在各个研究者之间经常相互混淆,且短期内很难有统一的定义。因此cSVD研究论文应将每种表现的具体定义、扫描方法及分级方法进行详细描述;在同一个中心的研究中,也要注意随访前后影像学判定标准的一致,这样才能对cSVD展开更加深入的研究。而关于cSVD的最新的研究是应用FLAIR与弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)结合定量性描述WMH与痴呆的对应关系,但目前仅是研究阶段,还未能实现其临床转化。但我们期望随着科技的发展,在不久的将来影像学的成果将会更好实现cSVD的早期发现、早期预防以及个体化治疗。

1 Norrving B. Lacunar infarcts:no black holes in the brain are benign[J]. Prac Neurol, 2008, 8:222-228.

2 Schmidtke K, Hüll M. Cerebral small vessel disease:how does it progress?[J]. J Neurol Sci, 2005, 229:13-20.

3 毛俊, 王艳萍, 彭秀斌. 16层螺旋CT血管成像在颅内血管性病变的临床应用[J]. 中国CT和MRI杂志, 2007, 5:10-12.

4 Pantoni L. Cerebral small vessel disease:from pathogenesis and clinical characteristics to therapeutic challenges[J]. Lancet Neurol, 2010, 9:689-701.

5 Doubal FN, Dennis MS, Wardlaw JM. Characteristics of patients with minor ischaemic strokes and negative MRI:a cross-sectional study[J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2011, 82:540-542.

6 Choi P, Ren M, Phan TG, et al. Silent infarcts and cerebral microbleeds modify the associations of white matter lesions with gait and postural stability population-based study[J]. Stroke, 2012, 43:1505-1510.

7 Koch S, McClendon MS, Bhatia R. Imaging evolution of acute lacunar infarction leukoariosis or lacune?[J].Neurology, 2011, 77:1091-1095.

8 Vermeer SE, den Heijer T, Koudstaal PJ, et al.Incidence and risk factors of silent brain infarcts in the population-based Rotterdam Scan Study[J]. Stroke,2003, 34:392-396.

9 Zhu YC, Dufouil C, Tzourio C, et al. Silent brain infarcts:a review of MRI diagnostic criteria[J]. Stroke,2011, 42:1140-1145.

10 Moreau F, Patel S, Lauzon ML, et al. Cavitation after acute symptomatic lacunar stroke depends on time,location, and MRI sequence[J]. Stroke, 2012, 43:1837-1842.

11 李正勇, 李光荣, 罗勇. 心源性脑梗死58例临床分析[J].中外医学研究, 2011, 9:23-23.

12 Baumgartner RW, Sidler C, Mosso M, et al. Ischemic lacunar stroke in patients with and without potential mechanism other than small-artery disease[J]. Stroke,2003, 34:653-659.

13 汪志忠, 黎红华, 武强, 等. 心源性脑栓塞100例临床分析[J]. 中国医药导报, 2011, 8:44-46.

14 Wardlaw JM, Smith EE, Biessels GJ, et al.Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration[J]. Lancet Neurol, 2013, 12:822-838.

15 Sachdev P, Wen W, Chen X, et al. Progression of white matter hyperintensities in elderly individuals over 3 years[J]. Neurology, 2007, 68:214-222.

16 van Dijk EJ, Prins ND, Vrooman HA, et al. Progression of cerebral small vessel disease in relation to risk factors and cognitive consequences Rotterdam scan study[J]. Stroke, 2008, 39:2712-2719.

17 Schmidt R, Scheltens P, Erkinjuntti T, et al. White matter lesion progression:A surrogate endpoint for trials in cerebral small-vessel disease[J]. Neurology,2004, 63:139-144.

18 Van Den Heuvel DMJ, Admiraal-Behloul F, Ten Dam VH, et al. Different progression rates for deep white matter hyperintensities in elderly men and women[J].Neurology, 2004, 63:1699-1701.

19 付建辉, 赵辉. 脑小血管病研究进展[J]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2011, 5:5-8.

20 Wahlund LO, Barkhof F, Fazekas F, et al. A new rating scale for age-related white matter changes applicable to MRI and CT[J]. Stroke, 2001, 32:1318-1322.

21 Hachinski V, Iadecola C, Petersen RC, et al. National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian stroke network vascular cognitive impairment harmonization standards[J]. Stroke, 2006,37:2220-2241.

22 Hernández V, Morris Z, Dickie DA, et al.Close correlation between quantitative and qualitative assessments of white matter lesions[J].Neuroepidemiology, 2012, 40:13-22.

23 张雪峰, 牛广明, 王颖. 脑白质疏松症的MR扩散加权成像及波谱研究[J]. 实用医学影像杂志, 2007, 8:273-276.

24 Nitkunan A, Charlton RA, Barrick TR, et al. Reduced N-acetylaspartate is consistent with axonal dysfunction in cerebral small vessel disease[J]. NMR Biomed, 2009,22:285-291.

25 MacLullich AMJ, Wardlaw JM, Ferguson KJ, et al.Enlarged perivascular spaces are associated with cognitive function in healthy elderly men[J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2004, 75:1519-1523.

26 Patankar TF, Baldwin R, Mitra D, et al. Virchow-Robin space dilatation may predict resistance to antidepressant monotherapy in elderly patients with depression[J]. J Affect Disord, 2007, 97:265-270.

27 Jones TW, Davis EA. Hypoglycemia in children with type 1 diabetes:current issues and controversies[J].Pediatr Diabetes, 2003, 4:143-150.

28 Takao M, Koto A, Tanahashi N, et al. Pathologic fi ndings of silent, small hyperintense foci in the basal ganglia and thalamus on MRI[J]. Neurology, 1999,52:666-666.

29 Zhu YC, Dufouil C, Mazoyer B, et al. Frequency and location of dilated Virchow-Robin spaces in elderly people:a population-based 3D MR imaging study[J].Am J Neuroradiol, 2011, 32:709-713.

30 Groeschel S, Chong WK, Surtees R, et al. Virchow-Robin spaces on magnetic resonance images:normative data, their dilatation, and a review of the literature[J].Neuroradiology, 2006, 48:745-754.

31 孙锋刚, 刘辉. 脑微出血及影像研究进展[J]. 国际老年医学杂志, 2012, 33:222-226.

32 Nandigam RNK, Viswanathan A, Delgado P, et al. MR imaging detection of cerebral microbleeds:effect of susceptibility-weighted imaging, section thickness, and fi eld strength[J]. Am J Neuroradiol, 2009, 30:338-343.

33 Goos JDC, van der Flier WM, Knol DL, et al. Clinical relevance of improved microbleed detection by susceptibility-weighted magnetic resonance imaging[J].Stroke, 2011, 42:1894-1900.

34 Charidimou A, Shakeshaft C, Werring DJ. Cerebral microbleeds on magnetic resonance imaging and anticoagulant-associated intracerebral hemorrhage risk[J]. Front Neurol, 2012, 3:133-137.

35 Greenberg SM, Vernooij MW, Cordonnier C, et al. Cerebral microbleeds:a guide to detection and interpretation[J]. Lancet Neurol, 2009, 8:165-174.

36 Zhu YC, Tzourio C, Soumaré A, et al. Severity of dilated Virchow-Robin spaces is associated with age,blood pressure, and MRI markers of small vessel disease:a population-based study[J]. Stroke, 2010,41:2483-2490.

猜你喜欢
白质间隙影像学
GM1神经节苷脂贮积症影像学表现及随访研究
间隙
64排CT在脑梗死早期诊断中的应用及影像学特征分析
特殊部位结核影像学表现
飞行过载及安装间隙对主安装节推力测量的影响
航空发动机(2020年3期)2020-07-24 09:03:18
紧流形上的SchrÖdinger算子的谱间隙估计
颅内原发性Rosai-Dorfman病1例影像学诊断
血脂与脑小腔隙灶及白质疏松的相关性研究
河北医学(2016年5期)2016-12-01 03:58:56
浅谈保护间隙的利弊与应用
广西电力(2016年4期)2016-07-10 10:23:38
脑白质改变发病机制的研究进展