0 引言

       棕色脂肪组织（brown adipose tissue, BAT）是哺乳动物体内最重要的非战栗产热器官，在体温调节与代谢稳态维持中发挥重要作用^[1]。既往研究表明，BAT活性与肥胖和胰岛素抵抗（insulin resistance, IR）的发生发展密切相关，也在心血管疾病（cardiovascular diseases, CVD）、2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus, T2DM）、肿瘤（cancer, CA）及恶病质等多种代谢相关疾病的病理生理过程中发挥重要调控作用^{[2, 3]}。BAT已发展成为多种慢性病的潜在干预靶点^[4]，其精准、无创、可重复的体内评估方法成为推动该领域临床应用的关键前提。

       医学影像技术因其无创特性在BAT研究中占据核心地位，但不同成像手段仍存在显著局限。超声虽操作便捷，但易受设备、参数及操作者经验影响导致重复性和一致性较差，限制了其在定量研究中的推广；近红外荧光成像等光学方法虽具无创、便捷、高分辨率和定量的潜力，但穿透深度有限，仍停留在实验探索阶段^{[5, 6]}。目前公认的BAT检测金标准¹⁸F-氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机体层扫描（¹⁸F-fluorodeocyglucose positron emission tomography technology, ¹⁸F-FDG PET/CT），存在示踪剂与电离辐射的双重暴露、成本高昂、仅能检测激活状态下的BAT，以及阳性检出率不足等固有局限，难以满足常规临床筛查需求^[5]。相比之下，磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）凭借其无辐射、优越的软组织对比度和多参数定量优势，在BAT结构与功能评估中展现出广阔的临床应用前景^[7]。多模态MRI可同步获取BAT的解剖结构、空间分布、体积、水脂含量、灌注及机体代谢等多维信息，有助于从白色脂肪组织（white adipose tissue, WAT）和骨骼肌中识别出BAT。

       近年来，已有文献综述了用于检测BAT的MRI技术体系^{[8, 9]}，但对人工智能（artificial intelligence, AI）在BAT自动识别、定量分析及多模态整合中的作用，以及MRI衍生指标在不同疾病场景中的临床应用，仍需进一步的系统性和前瞻性阐述。鉴于此，本综述简要概述BAT的生理基础，系统梳理用于BAT定量评估的多模态MRI技术（涵盖水脂分离、化学交换饱和转移与磁共振波谱等），总结基于MRI的BAT临床研究现状，并探讨AI在BAT自动化检测、功能评估及临床场景应用中的潜力，最后展望BAT未来发展方向。本文旨在为临床医生和医学影像研究人员提供科学参考，推动MRI在无创评估BAT活性、指导个体化干预及疗效监测等方面的临床转化。

1 BAT的生理功能与分布

1.1 BAT的分布

       人体脂肪组织主要包括WAT、BAT和米色脂肪组织。其中，BAT的分布和含量呈现出显著的年龄依赖性和动态可塑性。婴幼儿期BAT含量丰富，主要分布在肩胛间区、腋窝、颈部及肾周等区域；进入成人期后BAT含量随年龄增加逐渐减少，常见于锁骨上区、椎旁、纵隔、主动脉周围、肾周等区域^[7]。值得注意的是，成人锁骨上区脂肪多为BAT与WAT的混合物，常被称为米色或者褐色脂肪，其可在寒冷、运动或激素刺激下发生“棕色化”，即表型由类白色脂肪向类棕色脂肪转化，获得产热功能^{[7, 10]}。此外，BAT的分布和活性亦存在性别差异，女性BAT含量和活性通常高于男性，且与身体质量指数（body mass index, BMI）呈负相关，提示其在能量平衡与代谢调控中具有重要意义^[5]。

1.2 BAT的生理功能

       BAT的核心功能是非战栗产热，在体温维持和能量消耗发挥至关重要的作用。该功能的细胞学基础在于BAT细胞中富含多个小脂滴及大量线粒体，其线粒体内膜上高表达的解偶联蛋白1（uncoupling protein 1, UCP1）介导线粒体呼吸链中氧化磷酸化过程的解偶联，使底物氧化所释放的化学能直接转化为热能^[11]。持续激活BAT可显著提高能量消耗，为肥胖及相关代谢疾病的防治提供重要策略。此外，BAT还具有内分泌功能，能够合成并分泌多种生物活性因子，如成纤维细胞生长因子21（fibroblast growth factor, FGF21）、白细胞介素-6（interleukin-6, IL-6）、神经调节蛋白4（neuregulin 4, NRG4）等，以旁分泌或内分泌方式作用于肝脏、骨骼肌及心脏等远端器官，参与调节全身葡萄糖代谢、脂质代谢和胰岛素敏感性的精细调控，并对心血管系统发挥保护作用^[12]。鉴于BAT在能量平衡调节与系统性代谢调控中的双重作用，目前其被视为肥胖、T2DM、IR及CVD等多种代谢性疾病的潜在治疗靶点。

2 MRI在当前BAT研究的文献计量分析：20年研究趋势全景透视

       为系统揭示BAT-MRI研究的发展脉络及趋势，本文对2006至2025年间Web of Science核心合集收录的相关文献进行文献计量分析。通过系统关键词检索与筛选（如“magnetic resonance imaging” OR “MRI”及相关技术术语，结合“brown adipose tissue” OR “BAT” OR “brown fat”），并利用CiteSpace（6.4 R1）对最终纳入文献进行关键词共现与聚类分析、年度发文趋势分析（图1）。结果显示，BAT-MRI研究在过去近20年间呈现波动式增长趋势，其中2013至2023年为该领域的相对活跃期，并于2021年达到高峰（图1C），这可能与该时期代谢性疾病研究的迅速发展及多模态MRI技术的成熟应用密切相关。关键词共现与聚类分析表明，近年来BAT-MRI的研究核心主题多聚焦于肥胖、IR、CVD等代谢性疾病的机制探索与影像定量评估，标志着该领域正逐步从基础生理研究向临床转化应用方向发展（图1B）。

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图1  棕色脂肪磁共振成像研究领域的文献计量及可视化分析图。1A：棕色脂肪磁共振成像研究领域的关键词聚类时间线图；1B：棕色脂肪磁共振成像研究领域的关键词聚类图谱；1C：显示了2006年至2025年近20年来的年度发表文章数，在2021年达发文量高峰。
Fig. 1  Bibliometric and visualized analysis of the research landscape in brown adipose tissue with magnetic resonance imaging. 1A: Keyword clustering timeline map of the research in brown adipose tissue with magnetic resonance imaging research; 1B: Visualization of clustering results；1C：Annual publication trends on MRI-based brown adipose tissue research between 2006 and 2025. The annual number of publications reached its peak in 2021.

3 BAT定量MRI技术进展

3.1 BAT的影像学生物物理学基础

       实现BAT精准无创定量的首要前提，是在影像上将其与功能不同的WAT进行有效区分。BAT与WAT在组织学上的本质差异，是其能够被多参数MRI无创区分与定量的物理基础。这些差异主要源于BAT在细胞结构、血管分布及代谢功能上的独特性，并转化为可测量的影像学参数，如表1所示。

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表1  BAT的生物学特性、成像生物标志物与核心MRI技术
Tab. 1  Imaging biomarkers and quantitative techniques for BAT characterization

3.2 化学位移编码成像：临床研究中最成熟的BAT定量技术

       化学位移编码成像（chemical shift encoded imaging, CSE-MRI）是利用水和脂肪质子共振频率差异，通过多回波采集和算法分解，实现水脂分离生成定量参数图，最主要的定量参数为脂肪分数（fat fraction, FF）、质子密度脂肪分数（proton density fat fraction, PDFF）和横向弛豫率（R2^*）^[20]。FF指脂肪质子信号占所有质子（水和脂肪）总信号的百分比，用于量化组织内脂肪含量；PDFF是经过T1、T2^*效应及多峰脂肪谱模型校正后得到的FF，它代表了组织中脂肪质子信号占所有质子（水和脂肪）信号的比例，能够更真实地反映组织的脂肪含量；R2^*（1/T2^*）可反映组织的磁敏感性^[20]。

       该技术是目前临床研究中最成熟、应用最广泛的BAT成像技术，亦是目前评估BAT在肥胖、T2DM等代谢性疾病中变化的首选方法^[21]。其核心优势在于定量准确、可重复性极佳，PDFF值在不同设备和场强间具有良好的一致性，适合大规模研究和广泛的临床应用；此外，该技术可以提供直观分布图，同时评估BAT的体积和含量^[21]。然而，该技术难以精确区分纯BAT与BAT/WAT混合细胞群、FF/PDFF值易受组织水肿或灌注等因素干扰、对微小脂质含量变化的敏感性有限等因素影响其临床应用^{[13, 14]}。未来研究应致力于开发多参数模型（结合PDFF、T2^*、灌注信息）、优化自由呼吸采集序列，并与AI分割工具深度结合，以进一步提高该技术的临床适用性和检测特异性。

3.3 磁共振波谱成像：解析BAT的组成与微环境

       磁共振波谱成像（magnetic resonance spectroscopy, MRS）是一种基于原子核化学位移原理，能够无创检测活体组织内原子核（¹H、³¹P、¹³C）及其代谢物浓度的技术^[5]。在BAT研究中，¹H-MRS通过分析水、脂质等代谢物特征峰的信号强度，可解析组织的脂质组成^[22]。MRS的核心优势在于其能够提供其他成像方法无法替代的、定量的脂质组成信息，如不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的相对含量，因此常被视为体素内组织定性的参考标准^[15]。目前，MRS主要作为一种高价值的科研工具，用于在机制探索研究中精确分析BAT的脂质组成，并揭示其与全身胰岛素敏感性的内在关联^[23]。然而，该技术的主要局限在于其空间分辨率较低、无法提供解剖分布信息、扫描时间长且高度依赖专业人员操作等因素共同限制了其在临床应用中的普及^{[5, 15]}。未来，通过与快速采集技术及多体素化学位移成像结合，有望在提升扫描效率的同时实现代谢物的空间定位，以更精确、更快速进行BAT定量。

3.4 动态对比增强MRI：评估BAT的灌注功能

       动态对比增强MRI（dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI）通过静脉注射顺磁性对比剂（如钆螯合物），快速、连续地采集图像，以追踪对比剂在组织微血管内的动态分布^[24]。其核心优势在于能够无创、定量地评估组织的血流灌注与微血管通透性，获得血流灌注参数，从而直接反映BAT的功能激活状态^{[7, 17]}。该技术目前处于动物实验研究的初级阶段，同时其存在图像分辨率低、依赖外源性对比剂的注射限制了其临床应用^[24]。目前，DCE-MRI主要作为一种重要的临床科研工具，用于在冷暴露或药物干预下，精量化BAT的灌注变化，并深入揭示其生理调控机制。未来研究可探索其与CSE-MRI的同步扫描方案，或研发更安全的对比剂和无对比剂的灌注测量技术，推动其更广泛地应用于临床。

3.5 磁化转移成像：探测BAT的代谢活性

       化学交换饱和转移成像（chemical exchange saturation transfer, CEST）是对组织中特定代谢物（如肌酸、酰胺质子）的共振频率施加饱和脉冲，被饱和的质子通过化学交换将磁化饱和态转移至周围大量的自由水池中，从而间接放大对低浓度代谢物的检测敏感度^[7]。Z光谱成像（Z-spectral imaging, ZSI）可视为CEST的一种扩展形式，它通过采集一系列不同饱和频率下的图像来生成Z谱，从而能够对多种组织成分进行同步解析^[25]。

       此类技术的优势在于其能够无创地探测特定代谢物信息，直接反映组织的代谢活性与微观环境，实现从水脂含量到代谢功能的评估跨越^[7]。其中，CEST的特异性高，可靶向特定代谢物；而ZSI能提供更全面的多参数定量信息。它们共同面临的主要挑战是对主磁场均匀性的要求极为苛刻、采集时间较长、容易受到磁化转移效应干扰，这些因素共同导致该类技术目前仍主要局限于高场强科研探索，尚未实现临床常规应用^{[18, 19, 25]}。作为前沿的代谢成像工具，CEST和ZSI在揭示BAT代谢功能方面展现出潜力^{[25, 26]}。未来研究应致力于开发更先进的匀场技术与快速采集序列，并建立标准化的成像与后处理流程，以推动其在临床3 T设备上的验证与应用。

3.6 超极化磁共振成像：可视化BAT动态代谢

       超极化磁共振成像（hyperpolarized MRI, HP-MRI）通过动态核极化或自旋交换光泵等技术，将惰性气体（³He/¹²⁹Xe）或¹³C标记的代谢物（如丙酮酸）的核自旋极化率提升至远高于热平衡水平，从而在注射或吸入后大幅提高MRI信号，实现对低浓度分子及其动态代谢过程的高灵敏度成像^[24]。HP-MRI最大的优势在于其能够无创、直接可视化活体内的实时动态代谢通路，实现从静态含量到动态功能的跨越。该技术目前面临的最大挑战在于其超极化设备稀缺、成本较高、¹²⁹Xe极化率较低，共同制约了其可及性与广泛应用^{[5, 27]}。未来研究应聚焦于开发更稳定、低成本的新型超极化介质与技术，在更多人群中深入探索其应用价值，推动其从科研工具向临床应用的演进。

       综上所述，多模态MRI通过整合BAT在水脂比例、血液灌注和代谢物浓度等多维信息，构建一个从宏观解剖定位到微观功能活性的无创评估体系。以Dixon与T2^*弛豫时间为代表的技术可精确量化BAT的分布、体积及组成；而CEST、HP-MRI等前沿技术能直接反映其代谢状态与产热活性。这一技术体系不仅摆脱了对冷暴露激活的依赖，为大规模人群研究提供可行路径，更凭借其卓越的可重复性，展现出作为动态监测BAT活性、揭示其与代谢性疾病、心血管风险及肿瘤进程关联的卓越影像学生物标志物的潜力。因此，多模态MRI已成为推动BAT基础研究向临床应用转化不可或缺的无创工具体系。

4 多模态MRI评估BAT的临床应用现状

4.1 代谢性疾病

       代谢性疾病的核心病理生理过程与能量代谢密切相关，而BAT作为机体能量代谢的关键调节器，其活性和质量与机体代谢稳态的维持息息相关^[28]。多模态MRI通过量化BAT的FF、PDFF、R2^*等参数，为在体评估BAT功能及其在代谢性疾病中的作用提供不可替代的工具。

4.1.1 肥胖症

       肥胖症以体内脂肪堆积过多或者分布异常为特征^[29]，明确BAT在肥胖中的功能状态对探索其治疗潜力至关重要。MRI通过量化BAT的含量与激活能力，为在体评估提供了关键工具。BAT-MRI研究一致表明，肥胖症与BAT形态和功能异常密切相关^{[25, 30, 31]}。FRANZ等^[31]使用Dixon技术测量了61名成年人颈部、腹部/骨盆的脂肪并生成相应的PDFF图，发现锁骨上PDFF与内脏脂肪组织（visceral adipose tissue, VAT）体积、腹部脂肪组织（subcutaneous adipose tissue, SAT）体积及所有人体测量学肥胖标志物（BMI、腰围、腰高比）呈正相关（r=0.76；r=0.73；r=0.71；r=0.70；r=0.72）。AHMED等^[30]利用定量非对称回波最小二乘估算法迭代水脂分离（iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least squres estimation quantification sequence, IDEAL-IQ）序列测量26名男孩冷刺激前后锁骨上区的PDFF变化，发现超重/肥胖男孩冷刺激后PDFF的下降幅度显著减小，提示超重/肥胖男孩的BAT激活能力显著受损，同时这种BAT功能减退与BMI（r=-0.39）、腰围（r=-0.48）、VAT（r=-0.47）呈显著负相关。CAI等^[25]使用ZSI测量去甲肾上腺素（noradrenaline, NE）激活前后12名健康人群的脂肪水分数（fat-water fraction, FWF）和酰胺质子转移（amide proton transfer, APT），发现BAT的FWF显著低于WAT（分别为58.5%±7.2%、73.7%±6.5%），APT信号显著高于WAT（分别为2.6%±0.8%、0.9%±0.3%）；同时BAT的APT信号与BMI呈负相关（r=-0.71），表明肥胖程度越高，BAT代谢活性越低。

       BAT-MRI能够在无创状态下通过量化FF和T2^*/R2^*等参数，有效揭示肥胖症患者BAT存在“白色化”形态改变与冷刺激能力受损的功能异常，为在体评估提供了关键工具。然而，其发展面临两大挑战：一是现有定量参数与肥胖核心病理生理指标的关联尚不明确，限制了其作为疗效检测标志物的敏感性；二是现有研究多在小样本肥胖人群中进行，该技术区分不同代谢表型肥胖亚型并预测其并发症风险的能力有待验证。未来研究应致力于结合多模态MRI、AI、影像组学，深入探索BAT功能及其与代谢表型的关联，推动肥胖影像学分型与个性化治疗靶点评估。

4.1.2 T2DM

       T2DM以IR和胰岛β细胞功能缺陷为特征，可导致葡萄糖储存和周围组织利用障碍^[2]。BAT作为重要的糖代谢调节器官，其功能活性与胰岛素敏感性和葡萄糖稳态密切相关^[32]。一项针对明确诊断为CVD患者的研究^[33]，通过水脂分离MRI测量锁骨上脂肪FF值来评估BAT，发现未患有T2DM者，其FF差值更高（FF差值高出4.1%），表明在CVD高危人群中BAT含量较高者罹患T2DM的风险相对更低。KOKSHAROVA等^[23]基于¹H-MRS发现，T2DM及糖尿病前期人群的锁骨上区脂肪库中甘油三酯含量与BMI呈显著正相关（r=0.64），并与胰岛素敏感性指标（M值）呈负相关（r=-0.44）；同时IR程度越高的患者，其锁骨上脂肪库中甘油三酯含量显著较高（94.3%±2.0%）。LUNDSTRÖM等^[34]采用水脂MRI评估青少年锁骨上BAT，发现其FF值与2小时血糖浓度独立正相关（调整后Beta系数=1.12），且与反映胰岛素敏感性的Matsuda指数呈负相关（Beta系数=-1.09），提示BAT组成异常可能在糖代谢障碍早期发挥作用。

       现有横断面研究表明，BAT-MRI参数与餐后血糖等代谢指标显著相关，提示其可能成为识别早期糖代谢异常及IR风险的潜在影像学工具。然而，现有研究无法厘清BAT功能减退与高血糖/IR的因果时序，同时BAT-MRI参数与胰腺β细胞功能，以及T2DM并发症风险的关系仍是重要的未知领域。未来研究亟需侧重于纵向设计，利用MRI无辐射的优势，在高风险人群中前瞻性观察BAT-MRI参数的动态变化，并结合AI对多模态数据进行分析，有望构建预测T2DM发病时点与进程的模型。这或将使BAT-MRI在临床前期识别出高危个体，为实施精准的早期干预或药物预防提供依据。

4.1.3 多囊卵巢综合征

       多囊卵巢综合征（polycystic ovary syndrome, PCOS）是育龄期女性常见的内分泌代谢紊乱疾病，以IR为核心特征之一^[35]。IR已被证明是影响BAT功能的关键因素；在T2DM及肥胖人群中，BAT-MRI研究已明确揭示了BAT功能与胰岛素敏感性之间的负相关关系^{[23, 34]}。鉴于IR在PCOS中的普遍性，这些发现提示PCOS患者可能同样存在BAT功能受损，其程度可通过BAT-MRI进行无创量化。一项基于IDEAL-IQ序列的研究发现，即便是BMI正常的PCOS患者，其锁骨上区脂肪的FF也显著高于健康女性，且更接近皮下WAT的特征，提示该部位脂肪组织的“棕色”属性减弱^[36]。另一项研究利用MRI-ZSI证实，与健康女性相比，PCOS患者锁骨上区BAT分数（BAT fraction, BATf）显著减低（BATf=0.767 1±0.123 8），而BAT区域的FWF显著升高（FWF=0.570 2±0.008 6），提示PCOS患者的BAT处于脂肪含量较高、代谢活性较低的病理状态^[26]。

       综上，BAT-MRI能敏感检测PCOS患者潜在的BAT功能障碍与数量减少，为理解其代谢紊乱机制提供新视角，相关参数未来有望作为评估PCOS患者代谢风险分层的重要工具。然而，该领域研究仍处于起步阶段，主要瓶颈在于现有研究样本量小，难以深入分析高雄激素血症、肥胖等不同临床表型对BAT特征的差异化影响。未来研究应致力于探索BAT-MRI功能参数能否作为区分PCOS代谢风险的客观影像标志物，同时评估在生活方式或药物干预后，BAT功能改善是否先于或伴随月经周期恢复及雄激素水平下降，从而成为辅助代谢风险评估和预测早期治疗反应的指标。

4.1.4 代谢相关性脂肪肝病

       代谢相关性脂肪肝病（metabolic-associated fatty liver disease, MAFLD）的核心病理特征为肝脏脂肪变性及积累，与全身脂代谢紊乱密切相关^[37]。研究表明，BAT活性较高的人群MAFLD风险较低，提示BAT数量减少或功能障碍可能与MAFLD的发生有关^[38]。无创MRI-PDFF成像技术已成为定量评估肝脏脂肪的重要工具^[39]。AHMED等^[40]通过MRI-PDFF技术检测发现NAFLD患者的BAT活性显著较低，且BAT活性与肝脏脂肪含量呈负相关（r=-0.41）。TINT等^[41]利用水脂MRI在常温下检测亚洲儿童肩胛上及腋窝区BAT，发现%BAT与肝脏脂肪含量、脂肪肝指数（fatty liver index, FLI）均呈负相关（β=-0.008%；β=-0.044%），支持BAT可能通过促进脂质氧化、减少肝脏脂肪堆积，从而有助于降低MAFLD风险。

       综上，无创MRI-PDFF成像技术既能作为评估肝脏脂肪变性的权威定量工具，又能通过测量特定区域脂肪库的PDFF来量化BAT的脂质含量。目前研究多停留在BAT与肝脏脂肪含量的简单关联层面，未能揭示BAT是否影响肝脏炎症与纤维化进程，同时也难以区分BAT活性与内脏肥胖对肝脏的独立影响。未来研究需从两方面突破：一是通过MRI-PDFF与肝脏多参数MRI的联合扫描，建立BAT特征与肝脏疾病严重程度的关联模型；二是利用MRS解析BAT脂质组成，探究其是否通过分泌特定脂肪因子来远程调控肝脏代谢。

4.2 CVD

       CVD的发生发展与全身性代谢紊乱密切相关，而BAT作为高代谢活性器官，可通过消耗血脂、分泌有益脂肪因子等机制发挥心血管保护作用^[42]。一项大规模PET/CT癌症筛查的临床研究证实，BAT的存在与较低的心脏代谢疾病风险相关^[43]。FRANSSENS等^[44]使用mDixon序列发现，在CVD患者锁骨上区识别出具有低FF值的脂肪区域，其影像学特征符合活性BAT；同时，FF值较低区域的脂肪组织与良好的代谢指标相关^[33]。MRI技术为在CVD人群中无创识别与定量活性BAT提供了潜在的影像学手段。然而，BAT-MRI在心血管领域的研究仍处于探索与初步观察阶段。目前，BAT的体积或者活性动态变化与主要不良心血管事件（如心肌梗死、卒中）之间的长期关联缺乏证据支持。未来研究亟需开展大规模前瞻性队列研究，旨在明确BAT-MRI参数是否可作为心血管事件的独立预测影像标志物，并探索其对不同CVD的病理生理影响，使其有望为心血管代谢风险的早期分层提供全新的影像学视角。

4.3 恶病质和肿瘤

       肿瘤相关恶病质是一种以骨骼肌持续丢失为特征的多因素代谢综合征，其能量消耗增加与BAT的异常激活密切相关^[45]。研究表明在恶病质状态下，BAT可能被肿瘤或其分泌因子激活，通过高耗能产热加剧能量负平衡，与患者的不良预后相关^[46]。然而，目前直接利用MRI量化恶病质患者BAT并关联预后的研究尚属空白，这构成一个未来研究需要深入探索的重要方向。建立基于MRI的BAT定量方法，明确BAT在恶病质不同阶段的动态变化规律及其与生存预后的关系，可能为早期识别恶病质高代谢风险患者、制定个性化营养支持和代谢干预方案提供新的影像学靶点。

       在肿瘤微环境中，BAT一方面通过竞争葡萄糖等底物抑制肿瘤生长，另一方面通过脂解作用为肿瘤功能^[47]。而肾周脂肪组织（perirenal adipose tissue, PRAT）等代谢活跃脂肪库的病理性褐变可以分泌多种脂肪因子和炎症介质，从而促进肿瘤增殖与侵袭，其厚度与褐变程度已成为肾细胞癌等多种癌症的潜在不良预后标志^[48]。基于mDixon序列，SHEN等^[47]以前列腺周围脂肪组织（periprostatic adipose tissue, PPAT）的水脂比（water-to-fat ratio, R^WO）作为反映其BAT活性的无创标志物，发现较低的R^WO（即更高的脂肪含量）与更高风险的前列腺癌病理分级显著相关。这表明，肿瘤局部脂肪微环境的代谢特征可通过MRI进行量化，并具有预后提示价值。

       综上所述，MRI技术能够无创量化肿瘤的脂肪微环境的代谢特征，为理解脂肪-肿瘤相互作用提供了独特的影像学视角，有望推动肿瘤与恶病质的早期诊断、风险分层和疗效评估^[45]。然而，该领域研究尚处于起步阶段，面临两大核心挑战：一是BAT对肿瘤存在双重作用，其在特定癌肿与病程中的净效应尚未明确；二是当前研究多为横断面相关性描述，缺乏揭示因果机制的纵向研究。未来研究应纵向纳入不同癌种分析BAT活性的变化规律及其与肿瘤进展、治疗反应的关联。同时，应聚焦于探索靶向BAT的干预策略，通过结合多模态MRI技术推动个性化治疗的临床转化，以改善癌症患者的预后。

5 AI在BAT MRI定量中的应用

       实现BAT的精准、可重复分割是其无创定量分析的关键前提和技术瓶颈。然而，BAT具有代谢活跃、分布广泛及形态多变且体积较小的特点，且与周围肌肉、血管等组织在传统影像上对比度低，使其精准分割面临挑战^[49]。传统依赖人工勾画的方法不仅耗时费力，还存在较大的观察者间差异，因此开发自动化、高精度的分割工具对于提升BAT研究的可重复性和效率至关重要。

       深度学习（deep learning, DL）方法在该领域展现出巨大潜力，其核心在于通过卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）自动学习图像中的深层特征。其中，U-Net及其变体因其编码器-解码器结构和跳跃连接能够有效整合局部细节与全局上下文信息，特别适用于处理BAT边界模糊和形态各异的问题^[50]。CHENG等^[51]提出了一种基于U-Net的自动分割方法，该模型基于动态MRI FF图像和NE刺激数据进行训练，成功实现了在不同大鼠模型中对肩胛间BAT的稳健分割，骰子相似系数（dice similarity coefficient, DSC）为0.897±0.061，即使在没有NE刺激的情况下也能保持较高的分割精度，展现了量化的泛化能力。类似地，基于U-Net网络架构模型在人体MRI图像成功实现锁骨上脂肪库的BAT自动分割。在人体研究中，ZHAO等^[49]开发的BAT-Net，联合利用二维和三维CNN架构，从多模态MRI扫描中高效编码多模态和三维上下文信息，在对50名健康受试者锁骨上区的BAT的分割中实现卓越的性能，平均DSC为0.878±0.020，并在不同受试者之间提供一致的分割结果。

       基于DL的自动分割方法能显著提升BAT分割的效率与可重复性，克服人工勾画的主观性与耗时问题，为大规模临床研究奠定基础。然而，当前模型的性能仍高度依赖大规模、高质量标注数据集进行训练，以及其在特定人群中的泛化能力仍有待系统验证，同时许多模型未能充分挖掘多参数MRI提供的互补信息。未来研究应致力于构建多中心、多样化的高质量标注数据集，开发能够自适应融合多参数MRI序列信息的网络结构，积极探索弱监督或自监督学习策略，以增强模型的普适性、分割的特异性和准确性，从而加速BAT自动分析工具的临床转化与标准化应用。

6 小结与展望

       综上所述，MRI凭借其无创性、卓越的软组织分辨率及多参数定量能力，已成为BAT定量研究的重要工具。以CSE-MRI、MRS、CEST等为代表的多模态成像技术，能够通过PDFF、弛豫参数及特定代谢物浓度等多维度指标，实现对BAT对解剖、组成及代谢活性的无创、精确评估，有力推动了其在肥胖、T2DM、CVD及肿瘤恶病质等疾病的机制研究与临床应用转化。

       然而，目前BAT-MRI技术仍面临一系列关键挑战：在技术层面，难以精准区分纯BAT与BAT/WAT混合细胞群；CEST、HP-MRI等前沿技术仍依赖高场强设备且后处理复杂；运动伪影和部分容积效应影响图像质量。在图像处理及分割方面，目前缺乏对BAT特定影像特征的、高精准、标准化的自动分割算法以及统一的多中心成像与数据分析标准，制约了大规模研究的可重复性与效率。

       未来研究应重点突破以下方面：第一，积极开发自由呼吸兼容的快速采集序列以提升患者耐受性与图像质量，并推动多参数MRI技术与AI的深度融合，构建能综合解析BAT组成、灌注、代谢的分析模型。第二，致力于建立多中心标准化成像协议与数据分析流程，同时发展基于DL的自动分割与定量工具，并探索弱监督学习等策略以降低对标注数据的依赖。第三，开展大规模前瞻性队列研究，系统阐明BAT-MRI定量参数与代谢性疾病进程、心血管事件及肿瘤预后的相关性；并结合影像组学、代谢组学等多组学手段，深入揭示BAT在疾病微环境中的调控机制，最终确立其在个体化健康管理与精准治疗的临床价值。