0 引言

       脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）是我国中老年人常见的脑血管疾病，主要表现为不同程度的认知功能障碍、情感障碍、运动及步态障碍^{[1, 2]}。CSVD是导致血管性痴呆最常见的病因，在早期通常表现为轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI），如不加以干预，进展为痴呆将不可逆转^{[3, 4, 5]}。因此，早期识别CSVD至关重要。

       铁是大脑正常生理活动的关键元素，主要存在于灰质核团^[6]。既往研究证明，该区域的铁浓度升高与认知障碍及诸多神经退行性疾病的发生有关^{[7, 8]}。定量磁化率成像（quantitative susceptibility mapping, QSM）可以通过测量脑组织磁化率反映铁沉积情况^[9]。LI等^[10]研究发现，存在脑微出血的CSVD患者灰质核团的铁沉积明显高于不存在脑微出血的CSVD患者及健康志愿者，且存在脑微出血的CSVD患者有着更严重的认知障碍。CSVD的发病机制主要涉及慢性脑缺血、内皮功能障碍及血脑屏障破坏，这些机制之间相互作用，引起大脑微结构损伤，导致相应区域出现病理改变以及临床、影像等一系列表现^{[11, 12]}。扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）是一种基于非高斯分布模型的MRI技术，可以描述水分子在组织内真实扩散的方式^[13]，能够提供比扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）更丰富的信息^[14]。在既往的研究中发现，DKI能够在传统MRI出现宏观萎缩之前就检测出微观结构的病理变化^[15]，并且可以区分MCI与正常衰老，还可以通过衍生参数评估MCI患者脑微结构与认知能力下降的关系^{[16, 17, 18]}。QSM和DKI在各自领域均展示出了对认知障碍疾病评估的价值，但目前联合应用的研究相对匮乏。铁沉积可通过氧化应激使神经元及轴突损伤，导致微结构紊乱^[19]；反之，微结构紊乱导致局部循环障碍，造成的缺血缺氧可能加剧铁沉积^{[20, 21]}。然而，目前尚未见研究同时评估脑小血管病伴轻度认知功能障碍（cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment, CSVD-MCI）脑内铁沉积与微结构改变，并探讨二者相互关系及其对认知功能的影响。

       基于此，本研究拟联合应用QSM及DKI技术，评估CSVD-MCI患者灰质核团磁化率及扩散指标的变化情况，并探讨其与认知功能的相关性，为早期干预、延缓病程提供重要的影像学依据。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       本研究回顾性收集2022年12月至2024年3月在贵州省人民医院确诊的CSVD-MCI患者影像及临床资料，共5例，前瞻性纳入2024年3月至2024年12月在贵州省人民医院经临床综合诊断的CSVD-MCI患者，共28例。最后纳入的CSVD-MCI患者共33例。前瞻性招募相同时间段内年龄、性别构成及受教育程度相匹配的正常对照组32例。收集所有受试者的一般资料，包括年龄、性别、教育年限。根据蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）对所有受试者进行整体认知功能评估。

       CSVD-MCI组前瞻性研究部分纳入标准：（1）由高年资神经放射学医师（具有10年以上工作经验的副主任医师及以上）根据2023版CSVD神经影像国际标准^[1]进行评估，颅脑（magnetic resonance imaging, MRI）存在一种以上CSVD相关标志物，包括①≥1个腔隙；②Fazekas评分深部白质高信号评分≥2分和（或）脑室旁白质高信号评分为3分；③≥1个深部或幕下脑微出血；④基底节区或半卵圆中心中重度（2~4级）血管周围间隙。（2）年龄50~80岁。（3）MoCA评估为轻度认知障碍。（4）右利手。排除标准：（1）非CSVD脑器质性疾病（颅脑外伤、感染、肿瘤、癫痫等）；（2）非CSVD所致的认知障碍（阿尔茨海默病、帕金森病等）；（3）神经精神疾病（抑郁症、狂躁症、精神分裂症等）；（4）酒精及药物滥用、中毒等；（5）伪影或头动过大影响后处理及数据分析，临床指标采集依从性差；（6）存在MRI检查禁忌证。

       CSVD-MCI组回顾性研究部分纳入标准：（1）颅脑MRI表现符合2023版CSVD神经影像国际标准；（2）临床评估为CSVD所致的MCI；（3）临床资料及影像学资料完善，能进行正常数据处理。排除标准：（1）非CSVD脑器质性疾病（颅脑外伤、感染、肿瘤、癫痫等）；（2）神经精神疾病（抑郁症、狂躁症、精神分裂症等）；（3）长期酒精及药物使用史。

       对照组纳入标准：（1）年龄50~80岁；（2）MoCA评估正常；（3）右利手；（4）颅脑MRI检查形态结构无异常。排除标准：（1）有高血压、糖尿病、冠心病等慢性疾病；（2）有神经精神疾病、颅脑器质性疾病；（3）酒精及药物滥用、中毒等；（4）伪影或头动过大影响后处理及数据分析；（5）无法配合相关影像检查及临床评估。

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》，获得贵州省人民医院医学伦理委员会审核批准，审查批号：伦审（科研）2024-023号。回顾性收集的受试者免除知情同意，前瞻性收集的所有受试者均表示愿意参与本研究并签署知情同意书，无法自主签署的受试者由其监护人代签。

1.2 认知量表评估方法

       本研究所有受试者的MoCA量表评分均由高年资神经内科医生（具有10年以上工作经验的副主任医师及以上）进行评估。在纠正受教育年限的影响后（教育年限≤12年，总分加1分），以MoCA评分<26分且日常生活能力正常为诊断MCI的标准。日常生活能力正常的评估：由高年资神经内科医师（具有10年以上工作经验的副主任医师及以上）通过分别询问患者及其家属，当患者本人及其家属均确认患者能独立完成基本生活活动（如进食、穿衣、如厕）及工具性活动（如购物、使用公共交通工具），则评定为日常生活能力正常。

1.3 MRI扫描参数

       使用GE 3.0 T超导磁共振扫描仪（Discovery MR 750W, GE Healthcare, Milwaukee, WI），配备标准24通道头颅专用相控阵线圈，对所有受试者行3D-T1WI、QSM、DKI序列的扫描。（1）3D-T1WI：重复时间7.7 ms，回波时间3.1 ms，带宽31.25 Hz/pixel，翻转角15°，体素大小1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm，视野256 mm×100 mm，层厚1 mm，矩阵256×256，扫描时间254 s；（2）QSM：重复时间41.2 ms；回波时间3.2 ms，带宽62.5 Hz/pixel，翻转角20°，视野256 mm×100 mm，层厚1 mm，矩阵128×128，回波数16，扫描时间442 s；（3）DKI：重复时间8500 ms，回波时间90 ms，带宽250 Hz/pixel，翻转角90°，视野240 mm×100 mm，层厚4 mm，矩阵128×128，b值=0、500、1000、1500、2000 s/mm²，扫描时间442 s。

1.4 数据后处理

       本研究的图像数据后处理由2名具有10年以上医学影像数据处理工作经验的副研究员进行。一名研究员（13年工作经验）对所有数据进行独立处理，另一名研究员（15年工作经验）待全部数据处理结束后，于每组各抽取一半数据进行独立处理，采用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）进行一致性检验，所有感兴趣区的测量值的ICC均大于0.85则表明数据一致性优秀。

1.4.1 QSM数据处理

       （1）将3D-T1WI与QSM幅值图由DICOM格式转换为NIFTI格式；使用ITK-SNAP（版本号：4.0，Penn Image Computing and Science Laboratory，USA）将个体3D-T1WI图像与QSM幅值图对齐，进行脑区分析，得到对齐后的T1-QSM图像。

       （2）根据脑区分割图谱，使用脑结构分割辅助分析系统（版本号：R001，uAI Discovery-brain Parcellation，上海联影智能有限公司，中国）将对齐的T1图像分割为51个亚区域，选取双侧尾状核、壳核、苍白球、丘脑。

       （3）使用FSL BET（版本号：2.0，FMRIB Analysis Group, University of Oxford，UK）进行脑提取。使用SEPIA（版本号：1.2.2.6，SuscEptibility mapping Plpeline tool for phAse images）工具中的算法进行计算，包括使用SEGUE（版本号：28012021）进行相位解缠绕，使用VSHARP（版本号：1.0）进行背景场去除，使用msQSM（版本号：1.0）进行偶极子反演，处理后得到QSM图。

       （4）分割结果拟合QSM图，提取每个脑区的磁化率值。

1.4.2 DKI数据处理

       （1）将3D-T1WI与DKI图由DICOM格式转换为NIFTI格式。

       （2）使用Python（版本号：3.13，Python Software Foundation，USA）进行计算大脑掩模，采用3D高斯平滑抑制噪声和伪影，利用DIPY（版本号：1.8.0，https://dipy.org）定义DKI模型。使用DKI模型，从拟合后的数据中提取完整的参数图像，包括峰度各向异性分数（kurtosis fractional anisotropy, KFA）、平均峰度（mean kurtosis, MK）、轴向峰度（axial kurtosis, AK）和径向峰度（radial kurtosis, RK）。

       （3）使用ITK-SNAP软件将个体3D-T1WI图像与参数图像对齐。

       （4）根据脑区分割图谱，使用脑结构分割辅助分析系统将对齐的T1图像分割为51个区域，选取双侧尾状核、壳核、苍白球、丘脑。

       （5）分割结果拟合参数图，提取每个脑区的DKI参数值。

1.5 统计学分析

       利用SPSS 29.0（IBM Corp., Armonk, NY, USA, Version 29.0）进行统计学分析。两组间计数资料比较采用卡方检验。两组间计量资料的正态性及方差齐性检验采用Shapiro-Wilk检验。遵循正态分布的计量资料以均值±标准差表示，非正态分布的计量资料以M（P25，P75）描述。呈正态分布且方差同质性时，采用Student's t检验，方差异质时采用Welch's t检验；呈非正态分布时，采用Mann-Whitney U检验。相关性分析采用Spearman分析，结果用GraphPad Prism（Version 9.5.0 for Windows, GraphPad Software, San Diego, California USA, www.graphpad.com）显示。P<0.05认为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

       本研究共纳入33例CSVD-MCI患者和32例正常对照，人口统计学及认知量表信息如表1所示。CSVD-MCI组和对照组之间年龄（P=0.511）、性别（P=0.540）、教育年限（P=0.704）差异均不具有统计学意义。两组的MoCA量表评分差异具有统计学意义（P<0.001）。

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表1  两组人口统计学及认知量表信息
Tab. 1  Demographic and cognitive scale information of the two groups

2.2 灰质核团磁化率比较

       CSVD-MCI组双侧苍白球磁化率高于对照组（P<0.05），其余核团磁化率差异不具有统计学意义，见表2。各脑区ICC范围在0.861~0.889。

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表2  两组灰质核团磁化率比较
Tab. 2  Comparison of magnetic susceptibility of gray matter nuclei in two groups

2.3 灰质核团DKI参数比较

       与对照组比较，CSVD-MCI组双侧尾状核、壳核、丘脑KFA值降低（图1A），MK值差异不具有统计学意义；CSVD-MCI组与对照组在双侧尾状核、右侧壳核、双侧丘脑AK值（图1B）、双侧壳核RK值（图1C）的差异具有统计学意义（表3）。各脑区DKI参数ICC范围在0.852~0.923。

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图1  两组KFA、AK、RK值柱状图。1A为KFA值；1B为AK值；1C为RK值。CSVD-MCI：脑小血管病伴轻度认知障碍；KFA：峰度各向异性分数；AK：轴向峰度；RK：径向峰度。
Fig. 1  Bar graphs of KFA, AK, and RK values in the two groups. 1A: The KFA value; 1B: The AK value; 1C: The RK value. CSVD-MCI: cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment; KFA: kurtosis fractional anisotropy; AK: axial kurtosis; RK: radial kurtosis.

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表3  两组灰质核团DKI参数值比较
Tab. 3  Comparison of DKI parameter values of two groups of gray matter nuclei

2.4 灰质核团磁化率及DKI参数与MoCA评分相关性

       CSVD-MCI组左侧壳核（r=-0.294，P=0.017）、右侧壳核（r=-0.328，P=0.008）磁化率值与MoCA评分呈负相关（图2），左侧苍白球KFA（r=0.417，P=0.016）、MK（r=0.401，P=0.020）、AK（r=0.395，P=0.023）、RK（r=0.351，P=0.045）值与MoCA评分呈正相关（图3）。

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图2  CSVD-MCI组双侧壳核磁化率值与MoCA评分相关性。CSVD-MCI：脑小血管病伴轻度认知障碍；MoCA：蒙特利尔认知评估。
Fig. 2  Correlation between the magnetic susceptibility values of bilateral putamen and MoCA scores in CSVD-MCI group. CSVD-MCI: cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment; MoCA: Montreal Cognitive Assessment.

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图3  CSVD-MCI组左侧苍白球MoCA评分与DKI各参数相关性。CSVD-MCI：脑小血管病伴轻度认知障碍；MoCA：蒙特利尔认知评估；DKI：扩散峰度成像；KFA：峰度各向异性分数；MK：平均峰度；AK：轴向峰度；RK：径向峰度。
Fig. 3  Correlation between MoCA score of left globus pallidus and parameters of DKI in CSVD-MCI group. CSVD-MCI: cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment; MoCA: Montreal Cognitive Assessment; DKI: diffusion kurtosis imaging; KFA: kurtosis fractional anisotropy; MK: mean kurtosis; AK: axial kurtosis; RK: radial kurtosis.

2.5 灰质核团磁化率与DKI参数相关性

       CSVD-MCI组左侧壳核（r=-0.356，P=0.041）、右侧壳核（r=-0.449，P=0.008）磁化率值与KFA值呈负相关（图4），其余核团磁化率与各参数之间相关性不具有统计学意义。

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图4  CSVD-MCI组双侧壳核磁化率与KFA值相关性。CSVD-MCI：脑小血管病伴轻度认知障碍；KFA：峰度各向异性分数。
Fig. 4  Correlation between the magnetic susceptibility of bilateral putamen and KFA value in CSVD-MCI group. CSVD-MCI: cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment; KFA: kurtosis fractional anisotropy.

3 讨论

       本研究利用QSM及DKI分析了CSVD-MCI患者灰质核团铁沉积及微结构改变，结果显示多个脑区存在异常铁沉积及微结构损伤，且双侧壳核的磁化率及左侧苍白球的KFA、MK、AK、RK值与认知能力相关，双侧壳核磁化率与KFA值呈负相关，这些结果为进一步理解CSVD-MCI的病理生理机制及疾病的早期诊断提供了新的观点。

3.1 灰质核团磁化率改变及其与认知能力相关性

       本研究发现，CSVD-MCI组双侧苍白球的磁化率值较对照组增高，磁化率增高表明铁的沉积量增加，提示CSVD的病理性铁沉积。这可能是CSVD的病理状态下血脑屏障通透性增加，血液中的铁离子更容易外渗至脑实质，神经元和少突胶质细胞铁外排能力下降导致的细胞内铁蓄积^{[22, 23]}。铁沉积已被证实与认知功能受损相关疾病存在联系，病理性铁过量会导致氧化应激、神经炎症、神经递质紊乱，使局部神经元功能受损，从而损害认知功能^[24]。本研究发现了双侧壳核的磁化率与MoCA评分呈负相关，即双侧壳核的铁沉积量越多，认知功能越差。这与冯萌萌等^[25]的研究相同，表明CSVD患者认知功能下降可能与灰质核团的铁沉积有关，这提示了壳核的铁负荷有作为CSVD早期判断认知功能的潜力。

3.2 灰质核团DKI各参数改变及其与认知能力相关性

       DKI通过量化水分子扩散的非高斯分布特性，可以更真实地揭示组织微观结构的复杂性与异质性。DKI在灰质区域检测能力明显优于DTI，对早期、轻微病变更敏感^[26]。本研究发现，与对照组相比，CSVD-MCI组多个灰质核团（尾状核、壳核、丘脑）的扩散峰度参数存在差异，其中KFA、AK值减低，RK值增高。KFA值是量化峰度张量的方向异性，反映微观结构的空间有序性，它的减低提示了纤维束的走形在该区域更紊乱^[14]。AK、RK值是描述扩散受限的方向特异性，分别对平行、垂直于轴突主方向的微结构变化敏感，AK值降低反映轴突损伤或密度降低，RK值增高可能反映胶质增生导致的扩散方向受阻^[27]。MK值能够直接反映微结构的整体复杂性和异质性，但其在两组间并无明显差异，这提示CSVD-MCI灰质核团微结构损伤中，方向性峰度参数更为敏感。结合QSM的结果可以发现，在灰质核团出现大量铁沉积之前就已存在广泛的微结构损伤，提示DKI各参数可以作为疾病早期检测的生物标志物，但需要更大的样本量进行验证。GONG等^[28]对阿尔茨海默病、MCI患者的大脑内部灰质区域的研究中显示，在MCI早期大脑没有萎缩的情况下，许多深灰质区域的DKI参数值就已存在明显异常，这为早期诊断提供了新的思路。值得注意的是，本研究QSM的阳性结果在双侧苍白球，而DKI则在除苍白球以外的核团。这提示在疾病早期，不同脑区对不同形式的损伤敏感性不同。苍白球可能首先表现出铁代谢异常，而纹状体、丘脑则优先表现出结构完整性丧失。这两种过程可能同时发生、相互发展，共同导致认知功能障碍。在DKI参数与认知能力的相关性中发现，左侧苍白球的KFA、MK、AK、RK均与MoCA评分呈正相关，即左侧苍白球的微结构完整性与较好的认知能力有关，但右侧无相关性。这样的不对称性可能与苍白球的功能偏侧性有关，左侧苍白球更多参与语言处理，而右侧更多参与空间、情感能力^{[29, 30]}，偏离了MoCA量表评估的认知领域。LIU等^[31]通过DKI研究CSVD-MCI患者内侧颞叶皮层微结构，发现CSVD-MCI患者左侧海马的微观结构变化比右侧更明显，造成这种情况可能是由于海马皮层的不对称性，即左侧海马小于右侧，所以左侧海马微观结构可能更脆弱。

3.3 灰质核团磁化率与DKI参数相关性

       本研究发现，CSVD-MCI组双侧壳核的磁化率值与KFA值呈负相关。尽管没有进行因果关系的验证，但根据既往的研究推测，铁沉积会通过氧化应激反应损伤神经元和少突胶质细胞，破坏轴突完整性，导致其内结构紊乱^{[23, 32]}，而KFA值下降证明了这种微观结构的空间有序性的破坏。这样的发现为理解CSVD的病理生理机制提供了新的影像学依据。基于既往研究及本次实验结果，双侧壳核的磁化率与认知能力相关，而KFA值是否在其中充当中介变量是一个值得探究的问题，在未来可以通过更大的样本量进行验证。

3.4 研究局限性

       本研究存在一定局限性。首先，样本量较少可能导致统计效能问题；其次，本研究缺乏脑小血管病不伴认知障碍的患者，无法区分铁沉积与扩散指标的变化是CSVD本身还是MCI阶段的特征；最后，对受试者的认知情况评估仅使用了MoCA，未进行更广泛的认知测试，从而影响对CSVD-MCI患者认知功能的全面分析。CSVD是一组包含多个亚型的综合征，尽管在入组时我们已尽力通过临床和影像学方法排除非动脉硬化型患者，但受限于诊断金标准，无法完全排除队列中混入其他亚型的可能性，本研究的发现更侧重于反映临床最常见的动脉硬化型CSVD的特征。未来研究需招募更多亚型的CSVD，以探究不同亚型特有的神经影像模式。

4 结论

       CSVD-MCI患者存在灰质核团铁代谢异常及微结构损伤，其认知能力与双侧壳核铁含量、左侧苍白球微结构完整性有关。QSM及DKI为脑小血管病的早期诊断、早期干预及个性化治疗提供了新的观点。