关键词：DTI原理简介（各向同性、各向异性等）、DTI临床应用简介（中枢神经、外周神经等）、DTI序列参数简介（b值、扩散方向数等）、DTI后处理详细介绍（后处理步骤、后处理工具等）。
提到扩散张量成像DTI（Diffusion Tensor Imaging），大家应该都比较熟悉了，因为目前随着磁共振的不断发展，不同场强不同公司的设备基本都标配了DTI序列及后处理。我们作为技师，时常会有临床医生咨询问到类似“病变有没有侵犯到重要的传导束”等问题，而这时候DTI就成为了一个重要的评估工具，了解DTI的原理、序列参数及后处理，有助于我们做出更精细的图像以便于临床诊疗。
之前写过有关DWI的推文，其中提到了扩散敏感梯度，DTI则是在DWI的基础上对多个方向施加扩散敏感梯度，从而计算不同方向的扩散系数差异。
DTI原理简介：
－各向同性
指组织内的水分子在不同方向上的扩散速率一致，在均匀介质，比如脑脊液中，水分子的运动自由不受限制，表现为各向同性。而在DTI中可通过各向异性分数FA值来进行量化，FA值越趋近于0则表示水分子越不受限，FA=0则表示各向同性。
－各向异性
指组织内的水分子在不同方向上的扩散速率不一致，在人体大脑白质纤维束中，水分子沿纤维轴向扩散较快，而在垂直方向上则扩散较慢，形成方向依赖性，表现为各向异性。DTI中，FA值越趋近于1则表示该区域越趋近各向异性。
–FA(Fractional Anisotropy)
FA值，DTI成像中最为重要的一个量化指标，范围为0-1，0表示完全各向同性，常见于自由水中，1表示完全各向异性，常见于完整有序的白质纤维束。DTI至少需要6个或以上方向进行扩散敏感梯度的施加，才能通过不同方向的扩散系数差异计算出FA值。
FA值升高表示神经纤维束更加完整排列有序，而FA值降低的影响因素较多，可能是肿瘤、卒中等导致白质纤维束、脱髓鞘受损，也可能是神经退行性疾病导致。所以DTI的后处理不仅需要可视化纤维束，还需要测量DTI相关参数。
FA值可帮助临床评估白质纤维束的受损程度，进行治疗规划，还能早期筛查神经退行性疾病及一些精神疾病等。
–MD(Mean Diffusivity)
平均扩散系数，与ADC值一样，均用于表示组织中水分子的扩散能力，值越低表示水分子受限越明显，但前段时间欧洲医学生物磁共振学会发布的有关DWI建议中提到了MD为不同方向的ADC平均，数值可能更加准确，两者在计算、临床应用方面一致，但更推荐MD。
–AD(Axial Diffusivity)
轴向扩散系数，主要反映水分子沿着神经纤维轴向的扩散系数，AD值升高可能提示白质损伤，AD值降低可能与轴突密度减少相关，该值主要应用于神经退行性疾病。
–RD(Radial Diffusivity)
径向扩散系数，主要反映水分子垂直神经纤维轴向的扩散系数，RD值升高可能提示髓鞘破坏，RD值降低可能提示髓鞘化，该值可应用于评估髓鞘病变及细胞外环境的变化。
DTI临床应用简介：
－颅脑
DTI应用最为广泛的部位主要集中在颅脑，也是目前技术最完善的部位，可应用于脑肿瘤的术前规划及术后评估，脑卒中后损伤评估，脑发育评估，神经退行性疾病如阿尔茨海默症等的评估，以上应用可通过DTI参数及可视化神经纤维束进行鉴别诊断。
图1：红色ROI为脑肿瘤区域，黄色ROI为正常对侧脑组织，FA值显著降低，结合平扫增强图像诊断为高级别胶质瘤可能，术后病理证实为胶质母细胞瘤
–脊髓
DTI能早期检测脊髓损伤，急性期常规磁共振尚未显示异常时，DTI可通过FA的变化，提示微观结构损伤，DTI纤维束示踪技术可直观显示脊髓纤维束的走行、连续性及断裂情况，进行术前规划和术后评估。可直接使用颅脑中的DTI序列轴位扫描脊髓，亦可自行修改扫描矢状位。
图2：DTI-SAG扫描得到的可视化颈髓
-视神经
DTI可通过测量视神经的微观结构参数FA、MD等，发现视神经的隐匿性损伤，有助于早期干预，同时对于视神经占位病变，DTI示踪技术可清晰显示视神经分布及走行，有助于术前规划避免损伤正常神经组织。
视神经DTI可视化比较困难，扫描需要较小的体素，后处理也需要较好的耐心，除了需要仔细勾画较多的种子点外，后处理追踪协议也与常规协议有所差异，联影的老师通过较多文献查阅，给出了一个较为合适的追踪协议，后处理部分再给大家详细说。
图3：来源uMR在线生态视神经DTI图像
-椎间盘
DTI的FA值可反映椎间盘组织胶原纤维排列的紧密程度，退变椎间盘的FA值升高，提示组织结构完整性破坏。
图4：来源uMR在线生态椎间盘DTI图像
－肾脏
DTI能评估肾脏微结构变化，能预测疾病进展，区分病变类型，通过这些功能能有效评估慢性肾病及急性肾损伤。对于腹部脏器的DTI扫描，盆腔脏器可直接扫描，腹部脏器需结合呼吸触发进行采集。
图5：来源uMR在线生态肾脏DTI图像
-周围神经
可通过DTI的纤维束追踪技术可视化周围神经，有助于临床判断周围神经的连续性、完整性，以及和周围组织的关系，同时FA值、MD值还能对神经的损伤程度进行分级，可用于扫描臂丛神经、腰骶丛神经及其他周围神经。
图6：腰骶丛神经DTI图像
图7：坐骨神经DTI图像
DTI序列参数简介：
－层厚层间距
我们常规扫描的2D显示解剖的序列通常设置了层厚10%～30%的层间距，而DTI扫描则需要将层间距设置为0，这是为了保证DTI图像的连续性，层间距不为0，两层面之间就会存在未扫描的部分，就可能出现纤维束信息不完整，最终影响对神经纤维束的排列和完整性分析。
层厚则需要根据需求进行设置，但一般不建议层厚超过5mm，我们还是得最大程度避免部分容积效应，科研应用DTI的层厚都较薄，一般为2～3mm甚至更薄，临床使用建议4～5mm层厚就已经能满足诊断了。
－相位方向
即相位编码方向，不能随意修改，之前的推文频繁提到过，DTI的相位方向与DWI的设置原则一致，需选择前后作为相位方向，可最大程度避免磁敏感伪影及图像形变，若选择左右，图像扭曲变形会影响到定位及纤维束的追踪。
–TR及TE
即重复时间和回波时间，根据欧洲医学生物磁共振学会发布的扩散成像建议，里面提到了TR最好设置在4000ms以上，TE在允许范围内选择最小TE，范围一般在80-110ms，这样可最大程度避免T1效应对图像对比的影响，同时还能保证图像信噪比，但较长的TR会延长图像扫描时间，且该建议为欧洲建议，不是太符合我国的医疗环境，为了提高扫描速度的同时保证图像对比，TR建议大于2000ms。
图8：颅脑DTI常规参数
－加速技术
DWI及DTI等扩散相关的技术通常使用并行采集进行加速，除此之外还可使用多层同时激发成像技术，利用多频带脉冲同时激发多个层面产生磁共振信号，在经过编码和接收后，结合多通道线圈的灵敏度分布信息，将多层混叠的信号重建为无混叠的多层图像。在联影叫做MultiBand，西门子叫做SMS。图8中我们可以看到多层面因子为1，若将多层面因子修改为2，则可大幅缩短TR从而减少扫描时间，如图9，TR可缩短至接近一半，如果修改后扫描时间也会缩短至接近一半，但需注意TR不能太短。
图9：多层面因子为2情况下可缩短TR
－同层合并
扫描的时候需注意重建参数卡中有一个同层合并，勾选后，每个方向扫描的多层图像会合并到一张图像上，类似于打印的胶片，加入扫描32个方向，则最后图像显示只有33张，如果不勾选同层合并，则最后得到的图像就比较多，为方向数目*扫描层数，勾不勾选其实对我们没有太大影响，只是对于一些开源的第三方后处理软件而言，同层合并的图像不能被识别。
图10：同层合并参数
图11：同层合并图像
–b值数及b值
DTI通常选择两个b值即可，经典的DTI配置通常为一个为0s/mm2的b值，一个为1000s/mm2的b值，处理简单且结果稳定，一些周围神经DTI建议选择b值为50s/mm2及800s/mm2，能更好抑制背景突出神经显示。平均次数，即激励次数，随着平均次数的升高图像质量会随之升高，但扫描时间也会延长。
图12：DTI弥散卡参数
－弥散方向个数
指对多少个方向施加扩散敏感梯度，前面提到了至少需要6个方向的扩散数据，但实际扫描一般选择更多方向的采集，比如24方向、32方向等，采集科研数据进一步增加方向个数，比如128个、256个。方向数越多，对水分子扩散情况的采集就越详细，纤维束追踪及FA计算就更加准确，但扫描时间也会更长。以我们自己的设备为例，最大可选择1280方向，扫描时间我看了下是3h20min。
图13：DTI扩散方向个数
－弥散方式
表示扩散成像中常用的梯度施加模式，可选择单极或双极。
单极扩散方式是在单个方向上施加扩散敏感梯度，TE较短SNR较高，对涡流校正能力较差，特别是磁场不均匀的情况下图像易出现变形失真，常应用于体部扩散成像。
双极扩散方式由于需要在正反两个方向上交替施加扩散敏感梯度，所以TE较长，SNR相对较低，在梯度前后均施加了180°重聚焦脉冲，然后通过正反梯度的相互抵消效果，有效校正涡流对图像的影响，常应用于对于精度要求较高的部位，比如颅脑扩散成像。
图14：DTI扩散方式
DTI后处理简介：
–联合神经分析
选中扫描完成的DTI序列，点击高级分析，选择其中的联合神经分析，联合神经分析可处理bold数据及DTI数据。
图15：DTI后处理选择
－运动校正及计算
进入后处理界面之后，首先第一步需要进行运动校正，一定要先运动校正后再进行计算，因为DTI扫描时间一般比较长，患者的呼吸、吞咽等轻微运动均有可能影响图像及数据，校正后能尽可能减少数据的偏差，使FA计算及神经纤维束追踪更准确。
完成运动校正后，右下窗口会出现运动幅度的参考图见图17，运动幅度变化不超过纵轴最大值基本都能校正。
上方为平移运动平移，纵轴为平移距离，横坐标为采集方向数，坐标图中不同颜色曲线表示在不同采集方向中在x、y、z轴的平移距离变化。
下方为旋转运动参考，纵轴为旋转弧度或角度，横坐标为采集方向数，坐标图中不同颜色曲线表示在不同旋转方向在采集方向上的变化。Pitch为俯仰角，指围绕水平轴或左右方向的旋转角度，Yaw为偏航角，指围绕垂直轴或前后方向的旋转角度，Roll为翻转角，指围绕纵轴或上下方向的旋转角度。
最后再点击开始计算，软件会自动计算DTI的数据。
图16：DTI运动校正及计算
图17：DTI运动幅度参考图
–DTI阈值调整
系统计算完成后界面会出现计算好的各种参数图，左侧工具栏有DTI计算范围设置。我们可以调整b0阈值及张量图阈值，主要用于筛选处理图像的原始数据，从而去除噪声和非脑组织区域信号，确保后续分析的准确性。阈值并没有固定的数值参考，而是通过我们扫描得到的数据进行合适的自定义，不能太高也不能太低，阈值过高，可能导致组织被误识别为噪声而被抑制掉，阈值过低，则可能增加太多噪声，过高过低都会影响计算结果的准确性。
图18：DTI计算范围设置
图19：阈值选择过低参数图
图20：阈值选择过高参数图
图21：阈值选择合适参数图
–ROI勾画
完成以上步骤后，我们可以选择需要的参数图进行ROI勾画得到参数值，比如FA、MD等，在屏幕左侧工具栏可看见勾画工具，蓝色箭头所指的是图像方位，横、矢、冠，蓝色框内从左向右前三个为不同形状的勾画，个人习惯圆形ROI，第四个为自动对称线，可手动调整，一般颅脑DTI测值都需要进行对称ROI勾画，第五个为ROI删除，最后一个为ROI参数统计。
图22：ROI勾画工具
图23：ROI参数统计
–DTI融合
完成ROI勾画测量后，可进行下一步融合处理，如果扫描了各项同性的全脑解剖图像，该界面则会显示解剖图与DTI数据的融合图像，若未扫描解剖图，则只显示DTI图像可在这一区域进行神经纤维束的追踪。
图24：DTI融合界面
－右下窗口工具栏
融合界面右下窗口显示的是解剖数据、DTI数据、bold数据、MRA数据等，图像外有一个六面体，称之为剪切盒，平时右下窗口的工具栏是隐藏的，将鼠标放置在右下窗口最右侧则工具栏会显示，从上至下分别为隐藏MPR、隐藏bold、隐藏DTI、隐藏头皮、隐藏血管、隐藏VR、隐藏剪切盒，可根据处理需要进行选择。剪切盒除了可完全隐藏外，还可通过键盘和鼠标进行局部隐藏，六面体分为前后、左右、上下三个方向，我们按住Ctrl键，同时鼠标左键选中一个面，面的颜色由绿色变成黄色后，往对侧方向滑动，就能隐藏部分剪切盒。
图25：融合界面右下窗口
图26：剪切盒一面变为黄色
–纤维束分析工具栏
融合界面左侧为纤维束分析模块的工具栏，蓝色框内从左至右，第1、2、3、5为不同形状种子点勾画，种子点即为DTI追踪神经纤维束的起始位置，第4为擦除，第6为纤维束列表，可选择胼胝体、扣带回、皮质脊髓束等系统自动追踪见图28，该工具使用前提是扫描有解剖数据，且选择联合神经分析的时候需要同时选中解剖图像与DTI，第7为全脑追踪见图29，点击后系统自动追踪出全脑的神经纤维束，最后一个为追踪协议，在后面详细介绍。
绿色框内从左至右，1为显示种子点，2为隐藏种子点，追踪出神经纤维束后，界面会同时显示种子点及神经纤维束，如果觉得种子点遮挡神经纤维束的观察，就可以隐藏种子点，3为删除种子点，4为非关联追踪，种子点勾画完成后即可进行追踪，系统会追踪出通过种子点的所有神经纤维束，建议在横冠矢三个方位同时勾画种子点，这样追踪出来的纤维束更准确。若勾画了两个以上的种子点，则可以使用5、6、7、8，分别为显示既通过A点也通过B点的神经纤维束、仅显示通过A点的神经纤维束、仅显示通过B点的神经纤维束、显示通过A点、B点的所有神经纤维束，9为定位种子点，最后一个为种子点和纤维束的详细数据表格。
图27：纤维束分析工具栏
图28：纤维束列表选择
图29：全脑神经纤维束
图30：种子点勾画示意图
–追踪协议
上面提到的工具栏第一行最后为神经纤维束的追踪协议设置，图31为UIH默认协议，一般颅脑的DTI均可使用该协议进行纤维束追踪，其中包含了FA起始阈值、FA终止阈值、最大长度、最小长度、角度阈值、追踪布长。
FA起始/终止阈值，指追踪神经纤维束时，用于追踪不同组织及纤维束的初始参数范围，也就是根据感兴趣组织的FA值来设定这个范围，不同设备、不同扫描参数、不同临床需求均影响FA阈值的设置，常见范围为0.10-0.20，不同公司的设备默认阈值可能会有所差异，但大概范围都是差不多的。
最大/最小长度，指想要追踪的神经纤维束的长度范围，单位为mm，想要追踪较大的神经纤维束，则最大长度可增加，想要追踪较小的神经纤维束，则最小长度可减少。
角度阈值，指纤维束追踪过程中相邻体素之间方向变化的最大允许范围，该参数决定了神经纤维束追踪的准确性及可靠性，临床使用通常在15°-45°之间，科研应用要求较小的角度阈值，但是角度阈值过小，可能有些纤维束追踪不出来，角度阈值过大，追踪出来的纤维束不一定准确。
追踪步长，指追踪纤维束时，从当前种子点出发，沿着纤维束方向前进的固定距离。步长越小，精度越高，计算量越大，追踪越慢；步长大，计算快，但可能出现追踪误差，追踪步长范围通常0.5mm～2mm。
上述参数需要协同修改，才能保证准确追踪神经纤维束。默认协议亦能覆舟满足大部分临床使用场景，但前面说到了视神经追踪困难，联影的老师通过查阅大量文献，给出了一个参考追踪协议，各位老师可以自行尝试。
可视化中需要注意的就是不同方向的颜色，表示神经纤维束的走行方向，这些颜色有助于临床医生直观识别神经纤维束的走向及连接关系。
红色表示神经纤维束为左右方向，比如胼胝体纤维，绿色表示神经纤维束为前后方向，比如额枕束，蓝色表示神经纤维束为上下方向，比如皮质脊髓束。还有一些混合的颜色表示了包含不同方向的纤维。
图31：UIH默认追踪协议
图32：视神经参考追踪协议
图33：方向编码颜色
–MR分割
该模块需要解剖数据才能处理，可提取出肿瘤立体VR，直观显示肿瘤与神经纤维束、血管之间的关系。
图34：MR分割图像
从序列选择、参数设置、扫描，到后面的后处理，均需要规范以及耐心，比如扫描之前的摆位一定要将受检者颅脑摆正再定位，否则可能有一定几率由于梯度发生变化导致伪影出现，还要嘱咐受检者检查过程中尽量保持不动，这样得到的数据才精准。后处理同理，特别是勾画种子点一定要有耐心，足够多勾画准确的种子点，追踪出来的神经纤维束才会更加完整及准确。
以上就是关于DTI的一些简单介绍，希望能通过这些内容让更多老师了解到DTI的应用，不对的地方希望各位老师多批评指正。