0 引言

       近年来，定量MRI技术在许多临床疾病研究中得到了广泛应用，其不再局限于单纯的形态学诊断，而是对组织生理生化及病理特征进行量化分析，为疾病早期诊断、精确分期、疗效评估及预后预测提供更为客观、准确且全面的信息^[1]。合成MRI（synthetic magnetic resonance imaging, SyMRI）是一种新兴的定量MRI技术，可通过单次扫描获取多对比图像，实现与传统MRI等效的诊断效能^[2]。SyMRI核心原理是利用多参数定量扫描获取图像域信息，结合组织弛豫特性，通过非线性拟合重构T1、T2、质子密度（proton density, PD）等基础参数图及各种加权图像，突出优势在于突破了传统MRI对多序列扫描的依赖，显著缩短扫描时间^[3]。目前基于SyMRI的研究涵盖临床许多领域，但仍受限于样本量小、多中心验证不足、图像质量及参数不稳定等问题，亟需综述整合成果，现有综述多聚焦于单一或多个系统的逐一论述，对其在全身多系统应用的共性特征总结及不同场景下的对比分析较少^{[4, 5]}。本文就SyMRI基本原理、可行性验证及图像质量评价、临床应用等方面展开综述，探讨SyMRI在疾病定性诊断、基因表型及分子分型预测、预后评估等方面的价值，以及SyMRI结合影像组学与深度学习（deep learning, DL）算法，在提升效能、成像准确性及算法泛化能力等方面的研究进展，旨在为临床各系统疾病的术前诊断和精准化治疗提供新思路。

1 SyMRI基本原理及优缺点

       SyMRI技术采用多动态多回波（multi-dynamic，multi-echo, MDME）序列获取组织定量信息，该序列包括两个重复时相。第一阶段，随机选取某一层面m施加翻转角为120°的饱和脉冲使其达到饱和，第二阶段，选取另一层面n，执行多回波快速自旋回波以完成信号采集，饱和延迟时间可通过改变层面m和n的顺序来控制^[6]。SyMRI通过多种回波与延迟时间的组合，如经两次回波、四次延迟后利用MR影像编译（magnetic resonance image compilation, MAGiC）软件对数据进行量化处理，生成包括T1、T2、纵向弛豫率R1（1/T1）、横向弛豫率R2（1/T2）及PD值在内的多种组织定量参数和包括T1WI、T2WI、质子密度加权成像（proton density-weighted imaging, PDWI）、T1WI液体衰减反转恢复（fluid attented inversion recovery, FLAIR）、T2WI FLAIR、双反转恢复（double inversion recovery, DIR）、相位敏感反转恢复（phase sensitive inversion recovery, PSIR）、PSIR亮血成像以及短时反转恢复（short-tau inversion recovery, STIR）等的8幅复合图像，实现通过一次扫描短时间内获取多种组织定性与定量信息^{[6, 7]}。相较于传统MRI而言，SyMRI具有扫描时间短，可重复性高，一次扫描即可获取多种组织定性定量参数且不受扫描设备参数及磁场不均匀性影响等优点^[3]，更适用于大样本多中心研究。但目前SyMRI部分图像质量仍有争议，存在伪影风险、分割精度及泛化能力不足等挑战，未来可引入多中心数据拓展模型泛化性，结合人工智能优化模型算法，逐步突破技术瓶颈。

2 SyMRI可行性验证及图像质量评价

       近年来，SyMRI可行性及成像质量在中枢神经系统、乳腺、骨肌系统、膀胱及直肠疾病的研究中均已得到证实。DI等^[2]纳入51例多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）患者，评估常规MRI与SyMRI在对比度、信噪比和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）方面的差异，结果显示合成T1WI和T2WI图像对比度和CNR明显高于常规图像，但合成T2WI FLAIR图像质量较低，推测图像质量降低可能是受部分容积效应或脑室周围区域及颅后窝的脑脊液和基底动脉搏动的影响。另一项单中心研究的结论与之相似，RYU等^[8]使用4分评估量表评估89例接受脑部SyMRI扫描患者的成像质量，除合成T2WI FLAIR图像外，图像评分均在3分以上，整体图像质量良好。另外，FUJIOKA等^[9]采用5分制评估乳腺SyMRI与常规MRI在图像质量、均匀性、解剖清晰度、组织对比度及伪影等方面的差异后发现，合成T1WI与T2WI图像质量与常规MRI相当，而合成T2WI脂肪抑制图像质量较低，还需进一步改进。除此之外，在骨肌系统、膀胱及直肠疾病的研究中，SyMRI也呈现出与传统MRI相似的成像效果，具有较好的一致性与准确性，可以用于临床诊断^{[10, 11, 12]}。

       目前研究表明SyMRI绝大部分图像质量较好，但在特定场景下FLAIR、STIR、T2脂肪抑制图像仍不稳定，近来研究发现DL技术的应用可以显著改善此项问题。未来研究应着眼于拓展DL算法与SyMRI的深度融合，进一步改善图像质量，为临床疾病研究作铺垫。

3 SyMRI临床应用研究

3.1 SyMRI用于疾病定性与定量诊断

3.1.1 良恶性肿瘤的鉴别诊断

       良恶性病变的早期鉴别诊断对于临床延长患者生存周期具有重要意义。目前，良恶性肿瘤鉴别的金标准是病理学检查，但其存在有创、肿瘤播散风险和时效性降低的不足^[13]。SyMRI扫描速度快，无需对比剂，可快速获取肿瘤定量信息，可为临床良恶性病变鉴别诊断提供新思路。

       SyMRI定量参数在良恶性病变中的显著差异可为临床鉴别诊断提供重要参考，提高诊断效率和准确性。高微波等^[14]回顾性分析93例乳腺患者SyMRI影像后发现，恶性病变T2和PD值均明显低于良性病变（P<0.05），但T1值差异无统计学意义（P=0.478），可能原因是恶性肿瘤细胞体积较大，细胞间隙内淋巴细胞、浆细胞及坏死物质较多，导致细胞外间隙自由水含量降低。另一项研究^[15]也表明，基于SyMRI获得的乳腺癌T2值明显低于良性病变，但与前者^[14]研究结果不同，此项研究显示乳腺癌T1值明显高于良性病变，可能与纳入的患者特征存在差异以及是否采用抑脂序列抑制脂肪信号有关，提示病灶周围脂肪可能对T1值产生较大影响。ZHANG等^[16]结合SyMRI参数与形态学特征鉴别T1期鼻咽癌（T1 nasopharyngeal carcinoma, T1-NPC）与鼻咽良性增生（benign hyperplasia, BH），发现T1-NPC T1、T2、PD值均显著低于BH。此外，CAO等^[17]比较前列腺外周和移行区良恶性病变SyMRI参数后发现T1、T2值均能反映前列腺移行区病变的良恶性（P<0.01），T2值诊断价值更高（P=0.037 6），可为经直肠超声与MRI融合引导下活检病灶的选择提供理论依据。

       SyMRI与其他功能成像参数联合应用可以显著提高对良恶性病变的诊断效能。MATSUDA等^[18]研究发现DCE-MRI与SyMRI联合应用（AUC=0.83）对乳腺良恶性病变的诊断性能明显大于单独应用DCE-MRI（AUC=0.70，P<0.05）或SyMRI（AUC=0.73，P<0.05）。另一项前瞻性研究^[19]基于SyMRI参数与弥散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）获得的ADC值构建多参数组合模型鉴别乳腺良恶性病变，AUC可达0.965，高于单独应用SyMRI（AUC=0.905）和ADC（AUC=0.914）。对于卵巢附件良恶性肿物鉴别，李海蛟等^[20]研究发现SyMRI定量参数与ADC值构建的联合模型诊断效能高于两者单独应用，AUC为0.879（95% CI：0.818~0.940）。此外，XIANG等^[21]联合SyMRI与酰胺质子转移加权（amide proton transfer-weighted, APTw）MRI对鼻窦病变进行定量评估后发现，良性病变平均T1、T2和PD明显高于恶性病变，但APT%低于恶性病变（P<0.05），SyMRI参数与APT%的联合AUC最高（0.866）。

       综上，SyMRI定量参数的应用可为临床（如乳腺、鼻窦、前列腺、卵巢附件）良恶性病变鉴别提供有效信息，SyMRI联合其他功能MRI后的诊断效能显著提高。但尚存在局限性：一是不同研究中SyMRI定量参数结果存在差异，受患者特征、序列使用等因素影响，缺乏统一诊断标准；二是多技术联合应用模式与参数权重不明确，影响诊断稳定性。未来研究方向包括开展大样本多中心研究，明确参数变化规律，建立统一诊断标准；运用机器学习等技术优化联合模式，确定参数权重，构建更精准的联合诊断模型，以期在未来临床实践中发挥更大的优势，实现在体良恶性病变的早期鉴别诊断新路径。

3.1.2 神经系统脱髓鞘性疾病的诊疗评估

       近年来，SyMRI在以MS为代表的中枢神经系统脱髓鞘性疾病的研究中得到了广泛应用，其研究价值日益显现。SyMRI对MS活动性斑块的检出有较高敏感性，有助于发现新病灶、监测疾病进展^{[22, 23, 24]}。ABUJAMEA等^[22]的研究发现，增强与非增强MS病变合成R1、R2值与正常白质相比均显著降低，PD值则显著升高，非增强病变R1、R2值明显低于增强病变，PD值明显高于增强病变，GIRDHAR等^[23]的研究也得出了相似的结论。这可能是由于MS早期活动性病变中血脑屏障破坏和免疫细胞浸润，造成进行性脱髓鞘和轴突丧失，髓磷脂分解水肿引起炎症进展和细胞浸润增加，故PD值升高，R1、R2值降低^[25]。另外，海马损伤（如脱髓鞘、神经元损伤、突触异常等）是造成MS患者认知功能障碍的主要原因，对MS患者进行海马损伤早期量化评估至关重要。HUANG等^[24]利用SyMRI识别MS患者海马定量参数早期变化后发现，患者海马体积与正常相比差异无统计学意义，但海马及其子区T1、T2、PD值升高，表明SyMRI参数有望成为MS患者早期海马评估的有效生物标志物。

       髓磷脂对神经系统的信号传递至关重要，可加快轴突传导速度，维持髓鞘神经纤维完整性^[26]。SyMRI可通过量化全脑髓磷脂体积分数（myelin volume fraction, MVF）和髓磷脂体积（myelin volume, MYV）来反映髓磷脂含量，扫描时间短，对神经系统脱髓鞘疾病的诊断具有重要价值。NASSER等^[27]的研究发现MS合并白质高信号患者与非MS合并白质高信号患者相比，前者MYV、白质MVF明显降低。除此之外，该项技术也可辅助评估髓鞘再生药物的疗效，SCHNEIDER等^[28]基于SyMRI监测个体患者髓磷脂水平短期变化，评估髓鞘再生药物对亚甲基四氢叶酸还原酶缺乏症患者的治疗效果。

       以上研究展现了SyMRI在MS活动性病变检出、海马损伤早期评估以及髓磷脂体积量化的应用价值，有助于早期揭示MS病变内在病理机制，辅助临床早期干预治疗，但上述研究多为横断面研究，未来应进一步探索SyMRI参数在神经脱髓鞘疾病中的纵向变化，明确疾病发展规律并深入探索SyMRI参数与其他影像指标或分子标志物的整合，进一步提升对脱髓鞘-再生过程的动态监测能力，构建综合评估模型以指导临床决策。

3.1.3 神经系统退行性疾病的定量诊断

       SyMRI对神经系统退行性疾病如阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）、帕金森病等也有重要诊断价值。LOU等^[29]研究发现AD患者右侧脑岛皮质T1、T2值、左侧海马T2值均显著高于正常，而左侧尾状核T1值则相反。随着简易精神状态评分的降低，AD患者双侧脑岛皮质T1值及双侧海马T1、T2值均升高（P<0.05）。表明SyMRI定量参数不仅有助于AD患者早期鉴别诊断，还可作为反映病情严重程度的指标。另一项前瞻性研究^[30]纳入30例早期帕金森病患者和30例健康受试者，进行颅脑SyMRI和定量磁化率成像（quantitative susceptibility mapping, QSM）扫描，测量各定量图后发现，患者与健康受试者脑黑质（substantia nigra, SN）组间T1、T2、PD、QSM值差异均有统计学意义（P<0.001）。T1-T2-PD-QSM联合诊断模型鉴别帕金森病患者的AUC为0.930。此项研究表明，SyMRI和QSM对SN的定量分析对早期帕金森病有良好的诊断价值，SyMRI定量参数与QSM值的联合诊断模型效能良好，可为早期帕金森病诊断提供客观、定量的影像学指标。

       上述研究显示了SyMRI在神经退行性疾病鉴别诊断及病情评估中的重要价值，未来可从开展多中心大样本纵向队列研究、探索SyMRI与其他多模态成像技术融合、结合分子病理与生物标志物揭示参数变化机制、开发基于SyMRI的人工智能辅助诊断模型等方向深入，以发挥其定量优势并推动临床转化。

3.1.4 脑缺血性疾病的检测

       急性脑缺血性疾病是脑血流突然中断导致的脑组织缺氧性损伤，影像学诊断主要目标是早期发现并区分急慢性病变、识别半暗带和颅内出血，从而指导静脉溶栓、血管内治疗和神经外科等治疗干预手段^[31]。对于早期急性脑缺血病变的检测，MRI相较于CT更加敏感，但由于扫描时间较长使其适用性受到限制。与常规MRI相比，SyMRI扫描时间显著缩短，提高了急性脑缺血患者MRI扫描的可行性。ANDRÉ等^[32]评估并比较43例脑卒中患者SyMRI和常规MRI影像后发现，合成T1、T2值有助于鉴别急、慢性病变，优于常规MRI。MONTEJO等^[33]的研究也发现，SyMRI与常规MRI对蛛网膜下腔出血（subarachnoid hemorrhage, SAH）引起的脑缺血性病变的诊断效能差异无统计学意义，SyMRI显著缩短扫描时间，更适用于急性SAH病变的早期识别和治疗。

       综上，急性脑缺血性疾病SyMRI图像质量与传统MRI相比无明显差异，弥补了常规MRI采集时间长的缺陷，降低了检查过程中突发情况的发生率，可用性有待进一步验证。

3.1.5 脑体积及小儿脑发育评估

       SyMRI通过先进算法与图像后处理技术，短时间内即可生成多参数、高分辨率图像，精确测量脑体积，对多种疾病如MS、AD等引起脑萎缩的早期鉴别诊断以及小儿脑发育评估均有重要意义。ZHENG等^[34]利用SyMRI技术量化不同年龄和性别的健康成人脑容量变化，提供了正常脑容量参考值，以确定脑萎缩是否由病理状况引起。此外，SYED等^[35]的研究基于SyMRI量化了不同年龄段（15~65岁）印度健康人群脑灰质、脑白质、脑脊液、脑实质体积、脑实质分数、颅内体积和髓磷脂相关体积的正常范围，该研究同时纳入年龄与种族差异因素，显著提升了脑体积评估的精准度。对于小儿脑发育评估，一项研究^[36]发现SyMRI总脑容量测量值和内囊后肢T1值可有效预测极早产儿轻度和重度神经发育障碍。

       以上研究表明SyMRI脑体积测量具有广阔的应用前景，可作为评估成人及儿童脑功能的有效工具，未来研究可着眼于拓展绘制更多种族人群脑体积和分数的规范参考曲线，同时应扩大年龄范围，为脑体积的客观评估提供更多有价值的数据。

3.1.6 骨肌系统疾病的诊断和评估

       MRI具有良好的软组织分辨力和多参数多方位的成像方式，早期病变检出率较高，现已成为许多骨肌系统疾病的首选诊断方法。SyMRI是一种定量MRI，短时间内即可获得多种高分辨率图像，实现疾病的定量评估。近来研究表明，SyMRI对脊柱炎、骶髂关节炎和退行性骨关节病等疾病均有较高的诊断与评估价值。ZHANG等^[37]研究发现SyMRI与常规MRI对骶髂关节病变的检出率差异无统计学意义（P=0.05），且SyMRI定量值有助于评估病灶骨髓水肿（bone marrow edema, BME）和脂肪沉积，其中T1（AUC=0.99）对BME的评估效能高于T2（AUC=0.78），T1、T2和PD值对脂肪沉积的评估效能相当（AUC=0.88）。除此之外，JIANG等^[38]发现SyMRI T1值可区分中轴型脊柱关节炎活动与非活动性病变，AUC为0.971。SyMRI参数对退行性骨关节病灶退变程度的量化也有一定价值，JIANG等^[39]研究发现，随着慢性腰痛患者腰椎间盘退变程度增加，SyMRI T1、T2值降低，这可能是退变髓核含水量减少及蛋白聚糖增加导致的。另一项研究^[40]基于SyMRI评估前交叉韧带（anterior cruciate ligament, ACL）早期退变后发现，PD值可鉴别正常、轻微和明显退变，推测原因是退变性损伤常伴有水分子、黏液蛋白或其他成分增加，故其PD值明显提高。另外，在肩关节损伤评估方面，TIAN等^[41]的研究发现特定肩关节亚区SyMRI T2值与肩袖损伤级别呈正相关。

       综上，SyMRI通过定量参数实现了骨肌系统疾病的精准评估，尤其在骨髓水肿、脂肪沉积及病变活动性判断上可作为常规MRI的重要补充，为疾病分期、疗效监测提供了客观依据。对骶髂关节炎、脊柱炎等炎症性疾病，SyMRI的定量分析有助于早期干预；对退行性病变及关节损伤，其参数变化可反映病理机制（如含水量、蛋白成分改变）及损伤程度，为个性化治疗方案制订提供参考。但目前研究多集中于特定疾病，样本量及长期随访数据有限，未来需扩大研究范围，结合机器学习等技术提升量化精度，推动SyMRI在骨肌系统疾病中的标准化临床应用。

3.2 SyMRI预测基因表型及分子分型

       胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性脑肿瘤^[42]。2021年WHO将成人弥漫性胶质瘤依据基因表型分为成人弥漫性星形细胞瘤[异柠檬酸脱氢酶（isocitrate dehydrogenase, IDH）突变型，2级]、成人弥漫性星形细胞瘤（IDH突变型，3~4级）、胶质母细胞瘤（IDH野生型，4级）和少突胶质细胞瘤（IDH突变、1p/19q共缺失，2~3级）^[43]。SyMRI参数可无创性评估胶质瘤基因表型，有望成为临床辅助预测胶质瘤分型的新方法。ONISHI等^[44]回顾性研究发现使用SyMRI T1值（AUC=1.00）对星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤的鉴别效能优于T2-FLAIR错配征（AUC=0.833）。而GE等^[45]进行的前瞻性研究是基于SyMRI获得全肿瘤直方图构建联合模型以区分星形细胞瘤和胶质母细胞瘤，结果显示使用增强前后T1第10百分位数和年龄构建的联合模型诊断性能（AUC=0.872）优于临床放射学模型（AUC=0.822）。

       SyMRI在乳腺癌基因表型预测与分子分型鉴别方面前景广阔，包括雌激素受体（estrogen receptor, ER）、孕激素受体（progesterone receptor, PR）、人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor 2, HER-2）、Ki-67表达状态预测、鉴别四种乳腺癌分型包括Luminal A型、Luminal B型、HER-2过表达型和三阴型（triple negative breast cancer, TNBC）。KAZAMA等^[46]分析28例乳腺癌患者SyMRI定量参数与基因表达状态和分子分型的相关性后发现，ER阴性组T2值显著高于阳性组，T1、T2和PD值与Ki-67呈强正相关。ER阳性乳腺癌中，Luminal A型T1、T2和PD值显著低于Luminal B型，此外，HER-2阳性组PD中位数显著高于HER-2阴性组。LI等^[47]的研究也得出了相似的结论，该团队另一项研究^[48]进一步以PD中位数和T1平均值建立逻辑回归模型预测HER-2表达状态，AUC为0.853。在TNBC与非TNBC鉴别方面，ZHANG等^[49]研究发现，TNBC的合成T1（P=0.006）和T2（P<0.001）值较非TNBC组显著升高。与上述研究结果相似，GAO等^[50]分析乳腺癌患者增强前后SyMRI参数后发现，TNBC与非TNBC T1、T2值差异有统计学意义（P=0.004、0.024）。据上述研究推测T1、T2和PD值高低与组织中水分子含量以及肿瘤组织结构破坏有关，肿瘤侵袭性越强，细胞增生破坏与微血管生成越多，T1、T2、PD值增高。

       综上，SyMRI凭借其无创性与定量性，为胶质瘤和乳腺癌的精准诊断开辟了新路径，突破了传统影像学仅依赖形态学诊断的局限，从分子层面辅助疾病分型与基因表型预测，有助于临床个性化治疗。目前相关研究样本量相对较小，多为回顾性或单中心研究，结论的普适性需进一步验证。未来应扩大样本规模，开展多中心临床研究，并结合人工智能技术挖掘SyMRI参数的深层价值，促进其在临床肿瘤诊断中的广泛应用。

3.3 SyMRI用于疾病预后评估

       在疾病预后评估方面，SyMRI有其独特优势，可通过非侵入性手段评估淋巴结转移状态、前瞻性预测新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NAC）反应，对疾病后期进展进行初步评估。其中，SyMRI定量参数对淋巴结转移状态的评估在乳腺癌、直肠癌等疾病中已有相关研究，为术前评估区域淋巴结受累情况、界定手术范围以及个性化干预策略的制订提供了坚实的影像学依据。腋窝淋巴结转移（axillary lymph node metastasis, ALNM）是乳腺癌最常见的转移部位，QU等^[51]分析56例浸润性乳腺癌患者增强前后肿瘤及淋巴结SyMRI参数后发现，肿瘤定量参数中增强前T2值对ALN状态的诊断价值最高（AUC = 0.712），淋巴结参数中增强前T1值是ALNM的唯一独立预测因子。推测原因是ALNM组病变恶性程度更高，淋巴细胞与浆细胞浸润增多，组织游离水减少，故肿瘤T2值降低，而转移性淋巴结则因癌细胞增殖引起细胞间质空间减少、水分子平衡破坏和新血管形成增加，导致T1值升高。YANG等^[52]将101例乳腺癌患者分为前哨淋巴结（sentinel lymph node, SLN）转移组和无SLN转移组，对两组MRI形态学特征、DWI及SyMRI参数进行分析后发现，SLN转移组的PD值较无转移组增高，ADC值降低，差异具有统计学意义（P<0.05）。推测原因是在SLN转移过程中，由于细胞水肿和结构损伤现象更为普遍，组织含水量增加，故PD值升高，反映出其量化组织含水量的本质属性。在直肠癌淋巴结转移方面，ZHAO等^[53]比较SyMRI直方图参数与形态学特征和化学位移效应（chemical shift effect, CSE）对直肠腺癌淋巴结转移的预测效能，结果显示SyMRI参数的预测性能与形态学特征和CSE相比增高，差异具有统计学意义（P<0.05）。

       此外，SyMRI预测乳腺癌NAC治疗后反应也是当前的研究热点之一。NAC现已被认定为局部晚期乳腺癌的标准治疗方法，主要益处是降低肿瘤分期，为保乳手术创造条件，消除全身微转移和亚临床扩散^[54]。然而，仅有部分乳腺癌患者在接受NAC后表现为病理完全缓解（pathological complete response, pCR）^[55]。因此，预估患者NAC反应对后续治疗方案的选择和制订至关重要。近来研究发现，SyMRI参数在NAC期间的纵向变化有望成为评估乳腺癌治疗反应的有价值指标。ZHAO等^[56]的研究发现NAC早期pCR组T1变化明显高于非pCR组，AUC最高（0.769）。推测原因是一个NAC周期后，具有高T1值的肿瘤成分对化疗药物敏感而迅速减少，蛋白质等大分子物质与细胞外水分子结合，游离水比例减少导致T1值降低。此项结果表明NAC早期T1变化可能有助于评价乳腺癌NAC整个治疗周期的疗效。此外，DU等^[57]的研究发现NAC治疗后SyMRI T1、ADC值和肿瘤大小变化及肿瘤亚型构建的模型有助于预测NAC治疗后反应。

       综上，SyMRI在评估淋巴结转移状态及预测NAC疗效方面独具优势，但其仍现存局限性，如病理机制研究不足，参数变化与肿瘤细胞浸润、水分子代谢等关联尚不明确；多为单中心小样本回顾性研究，跨中心数据可比性差；与DWI等技术联合应用仅停留在单参数叠加，未实现多模态特征融合。未来研究方向仍需聚焦于开展多中心大样本前瞻性研究，从而验证参数阈值普适性；结合病理切片与分子标志物（如ctDNA）以明确参数变化的病理分子基础；利用卷积神经网络等人工智能技术整合SyMRI参数、临床特征及多模态影像，构建“影像-病理-分子”综合预测模型；动态监测治疗各阶段参数变化，建立早期疗效模型，优化个性化治疗决策。

3.4 SyMRI与影像组学及DL结合

       影像组学是从影像中高通量地提取大量特征并将其转化为可供挖掘分析的数据，是涵盖影像处理、数据分析及机器学习的多学科交叉领域。近年来，在影像组学领域相关研究中，MRI占据着举足轻重的地位，SyMRI作为一种新兴的定量MRI技术，是MRI影像组学研究的新方向。LIN等^[58]基于SyMRI联合图谱（T1+T2+PD）中多个肿瘤亚区（增强肿瘤+非增强肿瘤与坏死+瘤周水肿）构建的影像组学模型在鉴别低、高级别弥漫性胶质瘤、预测IDH突变和1p/19q编码状态中的效能均优于单一图谱（T1/T2/PD），AUC分别为0.92、0.95和0.86。这表明在SyMRI联合图谱的多个肿瘤亚区中提取的特征可以进一步提高模型效能。此外，另一项研究^[59]评估SyMRI影像组学模型预测胶质母细胞瘤患者生存效能后发现，SyMRI模型与常规MRI模型性能相当。虽然目前基于SyMRI的影像组学研究相对较少，但近来研究取得了令人满意的结果。

       DL是人工智能的重要领域之一，通过构建多层次神经网络模型，自动从海量数据中学习复杂的特征与模式。在SyMRI领域，DL技术不仅可以辅助校正图像伪影、提高图像质量，在实现图像快速重建、多模态图像合成以及图像自动分割与量化分析等方面均有广阔的应用前景。SyMRI FLAIR图像常在脑脊液周围出现高信号伪影，导致其诊断具有局限性。SyMRI FLAIR图像伪影的主要来源包括部分容积效应、流动、扩散和磁化转移等，通过分析建模难以纠正。近来研究显示，DL技术有望成为提高SyMRI FLAIR图像质量的有效方式。RYU等^[60]开发了一种基于DL的合成FLAIR方法以校正图像伪影，该方法无需对信号进行分析建模，减少了脑沟和脑室周围以及脑室内和脑池空间区域的伪影，改善了图像的整体质量。KUMAR等^[61]提出了一种新的DL方法，生成一个乘法校正项来校正合成对比图像，以更好地匹配任意扫描参数的实验对比度，使对比度和信噪比显著提高。在图像自动分割方面，DAI等^[62]基于SyMRI与DL框架开发了一种自动分割头颈部放疗危险器官（organs-at-risk, OAR）的方法，该方法可应用于常规恶性肿瘤放疗中，实现对OAR轮廓的快速、高精度描绘，使其免受过多辐射伤害。此外，WANG等^[63]发现基于DL重建的单采集SyMRI可在短时间内生成定量T2图谱和形态学图像，且较传统膝关节形态序列更能准确识别膝关节炎软骨的早期退变。

       SyMRI融合影像组学和DL技术，为精准诊断、基因状态预测及放疗规划等提供了新途径，尤其在多图谱联合分析和复杂伪影校正上展现出显著优势，推动了影像医学向定量化、智能化发展。但当前基于 SyMRI的影像组学研究数量有限，DL技术在SyMRI中的应用受数据量、模型泛化能力等因素影响，且部分技术（如伪影校正）的临床长期有效性仍需更多验证。随着技术不断成熟，SyMRI与影像组学、DL的深度融合有望在疾病早期诊断、疗效评估及个性化治疗中发挥更重要作用，需进一步扩大研究样本和临床场景，提升技术的普适性和可靠性。

4 小结与展望

       综上所述，SyMRI作为一种多对比定量MRI技术，可以通过一次扫描快速获取病变组织定量信息，在临床疾病定性与定量诊断、预测基因表型及分子分型、疾病预后评估、脑与髓鞘体积测量以及与影像组学、深度学习的融合应用等方面展现出了广阔的临床应用前景，目前在临床研究中仍存在一定的局限性：（1）部分图像质量不稳定，易产生伪影，需进一步优化；（2）人工勾画的ROI基于二维图像，由于勾画方法不同，难免产生测量偏倚；（3）临床应用数量较少，需进一步大样本多中心研究；（4）不同厂商设备参数差异导致数据可比性受限以及SyMRI序列单次扫描时间较长，难以及时发现影像质量问题。随着进一步研究和扫描序列的不断优化，未来有望广泛应用于临床影像诊断，助力精准医疗发展。