神经突起方向离散度和密度成像定量评估肝豆状核变性患者脑核团微结构改变

宋玉坤，陈颖茜，初建平*，李欣蓓，周香雪，黄小龙，赵 静，王玉亮，严 序

(1.中山大学附属第一医院放射科，3.神经内科，广东 广州 510080；2.深圳市中医院放射科，广东 深圳 518033；4.中山大学孙逸仙纪念医院神经内科，广东 广州 510120；5.深圳市南山区人民医院，广东 深圳 518052；6.西门子医疗东北亚MR科研合作部，上海 100102)

肝豆状核变性又称Wilson病(Wilson's disease, WD)。脑组织中铜沉积可导致各种临床特征，如运动和行为异常。脑深部核团是受WD影响最严重的结构，特别是壳核和尾状核，其次是丘脑和脑干[1-3]。组织病理学提示，基底核区的铜沉积可致空洞形成、胶质增生和神经元丢失[4-5]。神经突起方向离散度和密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging， NODDI)是一种新兴的扩散成像技术，可定量测量与神经突起形态相关的微结构特征，其定量指标较DTI获取的FA和平均扩散系数(mean diffusion, MD)两个指标更具特异性[6-7]。本研究采用NODDI定量评估WD患者基底核及丘脑核团微结构改变，并分析NODDI各参数与WD临床症状严重程度的相关性。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2015年12月—2017年7月我院经临床确诊且未经治疗的脑型WD患者27例(WD组)，男16例，女11例，年龄13～37岁，平均(26.1±4.5)岁；招募同期年龄和性别与之匹配的健康志愿者26名(对照组)，男16名，女10名，年龄13～35岁，平均(25.2±2.7)岁。WD诊断标准[8]：铜蓝蛋白<0.2 g/L，24 h尿铜>100 μg，角膜K-F环阳性，有阳性家族史。由2名高年资神经科医师采用改良Young量表[9]对WD组患者进行神经症状评分。本研究经我院伦理委员会批准，所有受试者均于MR检查前签署知情同意书。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Magnetom Trio 3.0T MR扫描仪，12通道头部线圈。NODDI扫描采用SE-EPI序列，TR 5 500 ms，TE 83.6 ms，FOV 220 mm×220 mm，矩阵110×110，层厚4 mm，层间距0，b值为0、1 000、2 000 s/mm2，扩散敏感梯度场方向为30个，扫描时间6 min 3 s。扫描后在三维视图(轴位、矢状位和冠状位)中检查所有数据，排除存在严重伪像(如几何失真、信号丢失、头动较大等)的数据。

1.3 图像后处理 ①将原始Dicom数据转化成nifti格式，以FSL软件对图像进行涡流校正，并去掉图像中头皮、颅骨等非脑组织结构，以提高配准的准确性。②在Matlab平台上，对涡流校正后的数据采用Matlab NODDI工具包(http://www.nitrc.org/projects/noddi_toolbox)解算出NODDI参数图，包括神经突内体积分数(intracellular volume fraction， Vic)、神经突方向离散度(orientation dispersion index， ODI)和脑脊液体积分数(isotropic volume fraction， Viso)。③采用SPM8-fMRI软件在蒙特利尔神经研究所(Montreal Neurological Institute， MNI)空间中进行基于体素的非线性配准，并从AAL模板中提取8个核团的ROI，包括双侧尾状核、苍白球、壳核和丘脑的所有体素(图1)，通过REST软件提取出每个ROI中所有体素的平均值，并计算双侧核团的均值。

图3 基于随机森林模型的变量相对重要性(A)和OOB-ROC曲线(B)

1.4 统计学分析 采用R 3.3.2统计分析软件。以Shapiro-Wilk检验对计量资料进行正态性检验，对符合正态分布的计量资料用±s表示，非正态分布的资料以中位数(四分位数间距)表示。以两独立样本t检验(计量资料)或χ2检验(计数资料)比较WD组与对照组的临床资料。以Mann-WhitneyU检验比较两组间Vic、ODI和Viso的差异。以Spearman秩相关分析各NODDI参数与Young评分间的相关性。将性别、年龄、NODDI参数指标纳入随机森林模型，获得其诊断WD的相对重要性数值，并以袋外预测(out-of-bag, OOB)误差和OOB-ROC曲线评估各参数诊断WD的准确率。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

WD组与对照组年龄(t=-1.06，P=0.29)和性别(χ2=0.47，P=0.49)差异均无统计学意义。WD组Young评分为(18.48±7.54)分。

2.1 2组NODDI参数比较 与对照组比较，WD患者双侧尾状核、苍白球、壳核的Vic和ODI值降低，而Viso值增高(P均<0.05)；丘脑Vic值降低而Viso值升高(P均<0.05)，ODI值差异无统计学意义(P=0.055)。见表1、图2。

2.2 相关性分析 WD组患者双侧尾状核、苍白球和壳核的Vic和ODI值与Young评分呈负相关(Vic：r=-0.49，P=0.009；r=-0.41，P=0.035；r=-0.75，P<0.001；ODI：r=-0.48，P=0.011；r=-0.72，P<0.001；r=-0.58，P=0.001)。苍白球和壳核的Viso值与Young评分呈正相关(r=0.45，P=0.020；r=0.52，P=0.005)。其余参数指标与临床评分均无相关性(P均>0.05)。

2.3 各参数诊断WD的效能 双侧尾状核、苍白球、壳核和丘脑的Vic诊断WD的相对重要性数值分别为0.44、1.03、3.21、0.84，ODI分别为1.43、1.67、2.14、0.38，Viso分别为2.33、1.22、1.20、0.50；年龄和性别的相对重要性数值分别为0.38和0.04(图3A)。在NODDI参数中，壳核的Vic是诊断WD最重要的变量(相对重要性参数为3.21)，双侧尾状核的Viso次之(相对重要性参数为2.33)。OOB的预测错误率为3.77%，即随机森林模型诊断WD的准确率为96.23%。OOB-ROC曲线下面积为0.96，95%置信区间为(0.91，1.00)，见图3B。基于随机森林模型的主效应图(forest-floor图)中依次列出了相对重要性居前6位的参数的变化和诊断WD可能性的关系(图4)。当壳核的Vic值约<0.45时，倾向于诊断为WD(可能性增加约25%，即从-10%增加至15%)；而双侧尾状核的Viso是第2个最重要的变量，当Viso值约>0.35时，倾向于诊断为WD(可能性增加约15%，即从-10%增加至5%)。

表1 WD组与对照组各核团NODDI参数比较[中位数(四分位数间距)]

图4 基于随机森林模型的forest-floor图，按照相对重要性排序列出6个NODDI参数 A.壳核的Vic； B.双侧尾状核的Viso； C.壳核的ODI； D.苍白球的ODI； E.双侧尾状核的ODI； F.苍白球的Viso (X轴为变量值；Y轴为相应变量经交叉验证后对诊断WD的贡献值，即诊断为WD的可能性)

3 讨论

NODDI技术建立了能区分3种微结构环境的组织结构模型[6,10]，即神经突内水的受限扩散运动(指被神经突膜限制的空间)、神经突外水的受阻扩散运动(指神经突起周围空间，包括神经胶质细胞、灰质中的细胞体等)和脑脊液中水的自由扩散运动，故可用以描述脑灰白质的微观结构，通过定量描述树突分布情况，反映大脑皮质区及灰质核团的复杂性。NODDI参数中，Vic反映神经突密度；ODI既可反映轴突的弯曲和分叉度，也可量化树突的分布情况，从而反映灰质的复杂性；Viso为脑脊液体积分数，反映水分子的自由扩散运动。本研究中，WD组双侧尾状核、苍白球、壳核的Vic和ODI值均低于对照组，而Viso值均高于对照组(P均<0.05)。Vic值降低提示基底核团中神经突和神经元减少，ODI值降低提示灰质核团内的海绵状变性和液化，这与WD患者脑部灰质核团形态结构的变化一致，如神经元树突长度减低和树突棘丢失。Kamagata等[11]报道，帕金森病患者的壳核树突结构有相似变化。Sinha等[12]发现，与对照组相比，WD患者基底核和丘脑核团的N-乙酰天冬氨酸(NAA)/胆碱(Cho)比值降低，提示神经突减少和胶质细胞增生性改变。Viso升高可能是由于WD脑部脱髓鞘改变会增加细胞外空间中垂直于轴突方向的水分子扩散，并使水分子扩散更加接近高斯分布。丘脑的Vic值降低，而ODI未见明显差异，可能是由于丘脑区域病变最易导致神经突数量减少，而形态学变化并不明显。

本研究结果显示，WD患者双侧尾状核的Vic值、苍白球的ODI值与改良Young评分呈负相关，这与病理生理学发现一致，即WD患者基底核团中铜沉积程度和神经元损失程度与临床症状严重程度相关[13]，提示以NODDI的某些指标评估WD疾病进展具有可行性。

本研究结果表明，壳核的Vic为最重要的疾病预测指标，当Vic值<0.45时，壳核的Vic诊断WD效能最佳，提示壳核Vic有望成为辅助诊断WD的参考指标。本研究结果也提示NODDI对WD具有良好的诊断能力，其诊断准确率为96.23%，OOB-ROC曲线下的面积为0.96。

本研究是在MNI标准空间内进行，通过基于体素分析的方法提取参数值，从而最大程度消除了大脑在不同个体间的差异。此外，对每个核团均在三维视图中由计算机自动勾画提取，并获得整个核团的平均值，而未采用在单层图像上基于假设分析进行手动绘制ROI的方法，避免了手动勾画ROI的主观性、低效率、不确定性和不可重复等不足。

本研究的样本量较小，未进行随访；且只分析了基底核和丘脑核团结构的变化，而未包括白质和皮层，今后需要进行更大样本量和全脑体素分析。

综上所述，本研究初步表明，WD患者脑深部核团存在NODDI指标异常，NODDI可量化轴突和树突形态结构的改变，从而有效评估WD患者脑部铜沉积所致微结构和代谢改变，具有较高诊断价值。

[参考文献]

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[2] da Costa Mdo D, Spitz M, Bacheschi LA, et al. Wilson's disease: Two treatment modalities. Correlations to pretreatment and posttreatment brain MRI. Neuroradiology, 2009,51(10):627-633.

[3] 刘文，蔡宗尧，于新华，等.肝豆状核变性的颅脑MRI诊断与鉴别诊断.中国医学影像技术,2000,16(12):1040-1042.

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[7] 王玉亮，赵静，李欣蓓，等.扩散峰度成像在胶质瘤分级和预测细胞增殖中的诊断效能.中国医学影像技术,2017,33(2):177-182.

[8] 梁秀龄.肝豆状核变性.神经系统遗传性疾病.北京：人民军医出版社,2001:7,113-115.

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[10] 宋玉坤，初建平.神经突起方向离散度与密度成像的技术原理与临床研究进展.影像诊断与介入放射学,2017,26(2):157-161.

[11] Kamagata K, Hatano T, Okuzumi A, et al. Neurite orientation dispersion and density imaging in the substantia nigra in idiopathic Parkinson disease. Eur Radiol, 2016,26(8):2567-2577.

[12] Sinha S, Taly AB, Ravishankar S, et al. Wilson's disease:31P and1H MR spectroscopy and clinical correlation. Neuroradiology, 2010,52(11):977-985.

[13] Burkhead JL, Gray LW, Lutsenko S. Systems biology approach to Wilson's disease. Biometals, 2011,24(3):455-466.