深圳先進院磁共振全身脂肪定量成像技術研究取得新進展

　　近日，中國科學院深圳先進技術研究院保羅·C·勞特伯生物醫學成像中心磁共振團隊在磁共振脂肪定量技術上取得新進展。團隊提出的新型基于轉換區域檢測的水脂分離方法使脂肪定量的精確度和穩定性大幅提高，對肝臟代謝性病變的早期精準定量展現出突出應用潛力，該工作以“Fat-water Separation Based on Transition Region Extraction”為題被磁共振國際期刊Magnetic Resonance in Medicine 選為當期封面。該文章第一作者為博士研究生彭浩及副研究員鄒超，通訊作者為研究員鄭海榮。

　　非酒精性脂肪肝（NAFLD）是一種由于機體脂肪代謝異常導致的肝臟病變。據統計我國非酒精性脂肪肝患病率超過26%，已成為危害生命健康的重大肝臟疾病。非酒精性脂肪肝在早期屬于可逆性病變，脂肪肝一旦引發炎癥并進展至肝硬化，其預后差，甚至會引發肝癌，因此非酒精性脂肪肝的早期精準診斷至關重要。

　　磁共振成像是目前肝臟脂肪定量準確的手段，其獨特的質子密度脂肪分數（PDFF）能夠精準反映肝臟細胞中脂肪比例，并且與病理結果高度一致。然而，在臨床肝臟掃描中，為了避免水脂T1差異對定量結果造成影響，通常使用小角度激發的快速梯度回波序列，并配合并行成像等快速成像技術以保證掃描速度，這些因素均會導致圖像信噪比的急劇下降，使得磁共振脂肪定量技術中固有的水脂二義性的問題在低信噪比圖像中暴露出來，并影響最終定量結果。

　　課題組針對現有脂肪定量技術在低信噪比圖像中不穩定的問題，提出了水脂轉換區域檢測新算法（Transition Region Extraction, TREE），通過水脂交界的特殊性解決該區域的二義性問題，并以該區域的解作為初始解推算整個圖像的解；該新算法采取了塊處理的方式，將臨近且解相似的像素點聚合為子區域，大幅降低了該方法的計算量，并且使得該方法在低信噪比的圖像中表現尤為出色。該方法的提出為實現肝臟脂肪定量臨床廣泛應用奠定重要的技術基礎。該方法已進入國產磁共振設備技術轉化和臨床測試應用。

　　新方法不僅能用于肝臟的脂肪定量，還能應用于人體各個部位的脂肪定量。實際上人體內存在兩種不同的脂肪：白色脂肪和棕色脂肪。白色脂肪存儲多余的能量，是導致肥胖的主要原因，尤其是腹腔內的白色脂肪被認為是引起糖尿病、心血管疾病的“壞脂肪”。而棕色脂肪是人體內一種以消耗能量為功能的“好脂肪”，近年來研究顯示，通過增加體內棕色脂肪的體積并提高其活性能夠增加機體代謝率，達到消耗多余能量、調節葡萄糖代謝、改善胰島素抵抗等作用，棕色脂肪組織已成為抵抗肥胖、糖尿病等相關代謝性疾病的新靶點。可以看出，人體中不同類型的脂肪分布、體積以及代謝活性的精準定量對于早期預測肥胖、糖尿病等脂肪代謝異常疾病十分重要。課題組將基于該方法進一步開展能夠準確定量人體棕色脂肪等“好脂肪”的體積以及代謝活性；測量腹腔內白色脂肪等“壞脂肪”的體積；獲取肝臟、心臟、胰腺、脊柱和肌肉內脂肪含量信息，全面反映全身脂肪分布特征，為建立脂肪代謝異常類疾病的篩查提供重要基礎。

圖1：Magnetic Resonance in Medicine 2019年7月刊選擇了本文作為封面文章

圖2：TREE方法在低信噪比圖像中依然表現穩定

圖3：TREE方法用于全身脂肪定量，不僅能計算肝臟脂肪含量，還能定量皮下脂肪、腹腔脂肪體積

圖4：棕色脂肪被認為是具有消耗能量的“好脂肪”。組織內的脂肪含量（FF）是區分棕色脂肪和白色脂肪的重要指標