研究报告：单原始研究解读

这项研究名为《APART-QSM: An Improved Sub-Voxel Quantitative Susceptibility Mapping for Susceptibility Source Separation Using an Iterative Data Fitting Method》，发表于NeuroImage期刊（Volume 274, 2023，DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.120148），主要作者包括Zhenghao Li、Ruimin Feng、Qiangqiang Liu等人，作者分别隶属于上海交通大学生物医学工程学院、瑞金医院神经外科以及上海科技大学信息科学与技术学院。

背景与研究目的

量化磁化率成像（QSM，Quantitative Susceptibility Mapping） 是一种基于MRI相位信号，用于量化组织磁化率空间分布的重要技术。脑部组织内的磁化率通常由铁、髓鞘、钙和蛋白质等物质贡献，其中既包括顺磁性 (paramagnetic) 又包括抗磁性 (diamagnetic) 物质。这些复杂的物质往往共存于单个体素内，而现有大多数传统的QSM方法只能提供体素平均的磁化率值，无法区分体素内不同属性磁化率的具体比例。因此，该问题限制了QSM在脑科学尤其是神经退行性疾病研究中的应用潜力。

本研究的主要目的是开发一种新算法，即APART-QSM（Iterative Magnetic Susceptibility Sources Separation），通过提出更复杂的复信号模型，结合一种迭代数据拟合方法，分离和量化体素内顺磁性和抗磁性磁化率源，主要聚焦于大脑铁和髓鞘的定量和分布研究。

研究流程

1. 研究框架

研究工作分为以下几个主要部分： - 提出新模型和算法以实现磁化率分离。 - 在粉末范例 (phantom)、离体(Ex vivo) 猕猴脑实验以及在体人脑(In vivo) 数据中验证模型性能。 - 探讨迭代算法中关键参数如何动态优化，并将方法应用于多方向数据以提升分离精度。

2. 模型与算法改进

研究团队设计了一种更综合的复信号模型，在3D GRE序列信号中结合组织相移以及R2*弛豫信号的多种信息，描述顺磁性和抗磁性对频移及信号衰减的关系。其核心创新点在于： - 提出体素特异的“衰减核(magnitude decay kernel)”参数a（此前研究中通常假设其为固定值）。 - 将体素磁化率分离问题建模为一个约束最小化问题，并通过迭代算法动态更新该参数a与磁化率分量，直到收敛。

3. 实验材料与数据处理

• 粉末实验：准备了包含顺磁性氧化铁与抗磁性碳酸钙的样本，分别单独和混合分布于实验管内，MRI扫描参数包括GRE多回波序列(FOV: 144×145×80 mm³)和MSE序列以获取T2图。
• 离体猕猴脑实验：采用9.4 T高场MRI扫描，分辨率为0.1×0.1×0.1 mm³，实验后还对猕猴脑组织切片进行髓鞘染色以提供对照。
• 在体人脑实验：扫描32名健康被试（年龄4至39岁），使用3T MRI采集GRE多回波序列，空间分辨率为1.03×1.03×2 mm³，并手动标注脑区用于分析。

4. 数据分析

数据处理基于MATLAB，通过分离体素内顺磁性和抗磁性磁化率分量： - 初始磁化率区域由传统QSM（如STI-Suite中的STAR-QSM算法）预估。 - 基于所设计的迭代模型，该方法同时拟合时间独立残差相位与分离的磁化率分量。 - 针对多头部姿态方向的数据，扩展模型以优化去伪影性能。

实验结果

粉末实验

• 实验结果表明，APART-QSM方法能够高精度地恢复所含顺磁性和抗磁性物质的磁化率源值，与传统方法相比，其线性回归斜率更逼近1。特别是在混合区域中，本方法表现出更低的偏差。

离体猕猴脑

• 离体实验中，APART-QSM精确呈现脑白质中的髓鞘纤维分布，与髓鞘染色结果呈现较好的一致性（相关系数高达0.854），而传统方法的相关系数仅为0.530。
• 与DTI的FA图对比，髓鞘相关抗磁性分量的分布与FA变化所指示的纤维分布一致。

在体人脑

• APART-QSM在深灰质核团（GP、PUT、CN、SN、RN）中分离出显著的铁沉积顺磁性分量，并揭示这些核团中抗磁性分量的髓鞘含量。这些结果与解剖染色及铁浓度历史数据高度相关。
• 时间轨迹分析表明，脑铁浓度（顺磁性）随年龄增长30岁后趋于平稳，而抗磁性逐步下降。这为铁与髓鞘的动态关系提供了重要见解。

多方向数据分析

• 使用多方向扫描数据，APART-QSM方法显著减弱传统QSM中的条纹伪影，获得高质量的分离图，并清晰分辨出小脑结构（如丘脑下核分区）。

研究意义与科学价值

1. 科学价值：

   • 首次在QSM领域中实现动态优化体素衰减参数以分离复杂磁化率源。
   • 为大脑发育与神经退行性病理研究中髓鞘与铁的作用机制提供新工具。

2. 应用价值：

   • 应用于年龄相关的脑铁与髓鞘评估，为帕金森病（PD）、阿尔兹海默症（AD）及多发性硬化（MS）等多种疾病提供敏感影像指标。
   • 多方向立体数据提高小脑核团分区技术，为临床深部脑刺激(DBS)靶点定位提供支持。

研究亮点

• 创新提出动态体素特异参数拟合，解决传统QSM固定参数假设的局限。
• 展现目前最优的顺磁性和抗磁性磁化率分离性能。
• 高效结合多方向MRI数据，实现小结构精准成像。

本研究为QSM领域提供了一种具有高灵敏度和高分辨率潜力的新技术，开启了对脑铁与髓鞘更精细化研究的可能性，同时为未来临床和基础研究在脑疾病领域的应用指明了方向。