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综述
磁共振功能性成像在代谢相关脂肪性肝病管理中的应用与进展
张家瑞 唐舒虹 陈凯 朱缃琪 石伟峻 孙洪赞

Cite this article as: ZHANG J R, TANG S H, CHEN K, et al. Functional magnetic resonance imaging in the progression of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and metabolic dysfunction-associated steatohepatitis[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2026, 17(4): 192-198, 213.本文引用格式:张家瑞, 唐舒虹, 陈凯, 等. 磁共振功能性成像在代谢相关脂肪性肝病管理中的应用与进展[J]. 磁共振成像, 2026, 17(4): 192-198, 213. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2026.04.027.


[摘要] 代谢相关脂肪性肝病(metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease/metabolic dysfunction-associated steatohepatitis, MASLD/MASH)是一种需长期分层管理的慢性肝病谱,当前评估工具难以精确量化肝脏脂肪、炎症及纤维化程度,也无法敏感地监测疾病的动态变化,这制约了其全周期精准管理。磁共振功能性成像技术因其无创、定量和多参数评估的潜力,成为解决这一临床需求的研究热点。本文旨在系统综述磁共振功能性成像在该病全周期管理中的研究进展与临床转化现状。文章概述了该技术无创定量评估肝脏脂肪变性、炎症及纤维化等病理改变的原理,总结了其在疾病筛查、风险分层、疗效监测及预后评估中的应用价值,并探讨了其临床推广所面临的技术标准化、诊断阈值界定及结局验证等挑战。磁共振功能性成像有望为MASLD/MASH的精准管理提供一套客观、可重复的量化评估体系,从而为其在疾病无创分级、规范化应用流程、长期随访监测以及高质量临床研究设计方面提供坚实的理论依据与实践参考。
[Abstract] Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and its progressive phenotype, metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH), represent a chronic spectrum of liver disorders that requires long-term, risk-stratified management, yet current assessment tools remain limited in precise quantification and longitudinal monitoring. MASLD/MASH is a spectrum of chronic liver diseases requiring long-term, stratified management. Current assessment tools fall short in precisely quantifying the degrees of hepatic steatosis, inflammation, and fibrosis, and lack the sensitivity to monitor the dynamic progression of the disease, which hinders its full-cycle precision management. Magnetic resonance functional imaging techniques have emerged as a research focus to address this clinical need, owing to their potential for non-invasive, quantitative, and multi-parameter assessment. This review systematically summarizes recent advances and the current status of clinical translation of functional magnetic resonance imaging in whole-course management of MASLD/MASH. We outline the principles underlying its noninvasive quantitative assessment of key pathological changes, including hepatic steatosis, inflammation, and fibrosis, and synthesize evidence for its utility in disease screening, risk stratification, treatment-response monitoring, and prognostic evaluation. We further discuss major barriers to broader clinical implementation, such as technical standardization, definition of diagnostic thresholds, and validation against clinical outcomes. Functional magnetic resonance imaging holds promise in establishing an objective and reproducible quantitative framework to support precision management of MASLD/MASH. This framework provides a robust theoretical foundation and practical benchmark for non-invasive disease stratification, standardized clinical workflows, longitudinal follow-up monitoring, and the design of high-quality clinical trials.
[关键词] 代谢相关脂肪性肝病;代谢相关脂肪性肝炎;磁共振功能性成像;质子密度脂肪分数;磁共振弹性成像;肝纤维化
[Keywords] metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease;metabolic dysfunction-associated steatohepatitis;magnetic resonance functional imaging;proton density fat fraction;magnetic resonance elastography;liver fibrosis

张家瑞    唐舒虹    陈凯    朱缃琪    石伟峻    孙洪赞 *  

中国医科大学第二临床学院,沈阳 110004

通信作者:孙洪赞,E-mail: sunhongzan@126.com

作者贡献声明::孙洪赞设计了本综述的框架,对稿件重要内容进行了修改,获得了国家自然科学基金重点项目的资助;张家瑞起草和撰写稿件,获取和分析本研究的文献,获得了中国医科大学大学生创新创业训练计划项目的资助;唐舒虹、陈凯、朱缃琪、石伟峻获取和分析本研究文献,对稿件重要内容进行了修改;全体作者都同意发表最后的修改稿,同意对本研究的所有方面负责,确保本研究的准确性和诚信。


基金项目: 国家自然科学基金重点项目(国际合作与交流) 82220108007 中国医科大学大学生创新创业训练计划项目 S202510159033
收稿日期:2026-01-30
接受日期:2026-04-10
中图分类号:R445.2  R575.5 
文献标识码:A
DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2026.04.027
本文引用格式:张家瑞, 唐舒虹, 陈凯, 等. 磁共振功能性成像在代谢相关脂肪性肝病管理中的应用与进展[J]. 磁共振成像, 2026, 17(4): 192-198, 213. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2026.04.027.

0 引言

       代谢相关脂肪性肝病(metabolic dysfunction- associated steatotic liver disease, MASLD)是一类与代谢异常相关的慢性肝病,其特征是肝脏脂肪堆积[1]。该病是一个连续进展的疾病谱:从单纯的肝脏脂肪变性,可发展为伴有炎症的代谢相关脂肪性肝炎(metabolic dysfunction-associated steatohepatitis, MASH),进而可能走向肝纤维化、肝硬化及相关并发症。近年来,国际学界已普遍采用MASLD/MASH这一新术语[2],以更准确地强调其代谢异常相关的发病机制。既促进了结果的可比性,也更贴近于临床真实情况[3]。最新流行病学数据显示[4],MASLD在全球成人中的患病率已高达约32.4%,且在我国呈显著上升趋势;值得关注的是,随着代谢危险因素的泛化,该病的发病群体正呈现出明显的年轻化趋势[5]。作为目前全球最常见的慢性肝病之一,MASLD及其进展形式MASH不仅给患者带来了沉重的健康威胁,也造成了巨大的公共卫生与经济负担[4, 5]。面对这一日益严峻的临床流行病学挑战,早期识别高危患者并进行精准的疾病分期显得尤为迫切,这也极大催生了对高效、可靠的无创评估手段的临床需求。

       临床管理MASLD/MASH的重点已超越单纯诊断脂肪肝,转向更具纵深的全程管理[6]。这意味着需要早期识别存在纤维化进展风险的患者,持续监测肝脏炎症活动与结构变化,并将肝脏病变置于患者整体代谢背景中统筹考虑,从而为制订个体化的干预策略与长期随访计划提供依据[7, 8]。研究已明确,肝纤维化的阶段与患者的死亡风险和肝脏相关并发症密切相关[9, 10],因此对纤维化风险进行有效分层已成为临床路径的核心环节。同时,随着新药研发和临床研究的推进,对能够重复测量、便于随访对比的无创评估工具的需求也越来越迫切。

       目前临床常用的工具,如肝酶、超声和某些血液指标,虽可用于初步筛查,但在精确量化肝脏脂肪和准确判断纤维化程度方面仍有不足。肝酶水平常在脂肪肝患者中表现正常,容易导致低估病情[11]。超声虽然能检测中重度脂肪肝,但对轻度脂肪肝不够敏感,且结果受操作者影响大,不适合用于精确比较不同时间点的变化[12]。肝穿刺活检虽是病理诊断的参考依据,但其有创性、取样误差以及不同医生之间的判断差异,都限制了它在长期随访中的反复使用[13, 14]

       磁共振功能性成像技术在这方面展现出重要价值。它能够将肝脏的脂肪含量、组织硬度(反映纤维化)等信息,转化为可重复测量、可比较的数值[15]。这种“参数化”的特点,使其特别适合用于疾病进展的长期监测和多中心研究[16, 17]。为此,以质子密度脂肪分数(proton density fat fraction, PDFF)和磁共振弹性成像(magnetic resonance elastography, MRE)为核心的磁共振功能性成像技术,因其可提供客观、可重复的量化参数,正被逐步纳入国内外相关指南,成为重要的无创评估手段[18, 19]。现有相关综述多侧重于磁共振定量参数的技术原理与诊断效能,或仅围绕单一指标、单一场景进行归纳,但面向临床管理路径的整合性论述仍显不足:指标在筛查分流、风险分层与随访决策中的定位与解读框架不够清晰,标准化、阈值与结局验证等环节亦缺乏系统归纳。

       基于上述背景,本文将首先阐述PDFF、MRE等核心磁共振功能性成像定量参数的原理与技术基础,进而重点讨论其在MASLD/MASH筛查分层、疗效监测及预后评估中的具体应用与证据,并分析其临床转化面临的挑战。为增强综述的规范性和透明性,本文围绕磁共振功能性成像在MASLD/MASH管理中的应用,对相关文献进行了检索和整理。检索数据库包括中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库(SinoMed)、PubMed和Web of Science,检索时限为建库至2026年1月。检索时以“代谢相关脂肪性肝病”“代谢相关脂肪性肝炎”“磁共振功能性成像”“质子密度脂肪分数”“磁共振弹性成像”“肝纤维化”等为主要中英文关键词,并根据不同数据库的检索特点进行组合调整。文献选择以与MASLD/MASH无创评估及临床管理相关的原创研究、临床研究、指南、专家共识和代表性综述为主,优先参考近年发表、与主题关系密切且证据较充分的文献,同时适当补充相关经典研究。

1 磁共振功能性成像的参数体系与技术基础

       MASLD/MASH的进展、核心病理过程包括肝脏脂肪变性、炎症活动和纤维化,而纤维化分期是预测临床结局的关键指标。因此,临床管理迫切需要能够稳定、可重复地量化上述改变的无创工具,以支撑从筛查、风险分层到长期随访的全流程。磁共振功能性成像技术通过将影像信息转化为一系列连续、可比的客观参数[20, 21],为这一临床需求提供了可行的解决方案(表1)。

1.1 肝脏脂肪定量:PDFF

       PDFF是基于化学位移编码的磁共振技术,可直接、无创地测量肝脏脂肪含量,其结果与组织学脂肪变程度相关性良好[22, 23]。凭借对脂肪含量变化的高敏感性,PDFF已成为评估MASLD/MASH基线脂肪负荷和监测治疗反应的核心量化指标[24]

       为保障结果的可比性,PDFF的采集与后处理流程应力求标准化[25]。报告应明确关键的序列参数、重建算法及测量区域的选取规范,以降低不同机构或不同时间点比较时的系统误差。此外,需注意肝脏铁沉积可能干扰脂肪定量的准确性[26]。对于疑似合并铁过载的患者,同步采集横向弛豫率或横向弛豫时间参数来量化铁负荷,或采用具备铁校正功能的成像方案,这对于获得准确的PDFF测量结果至关重要[27, 28]

1.2 肝脏纤维化评估:MRE

       MRE通过测量肝组织硬度来评估纤维化引起的结构改变,其提供的连续硬度值有助于对MASLD/MASH患者进行更细致的风险分层,从而更准确地识别高风险个体并追踪其病情演变[29, 30]。因其在肝纤维化分期方面具有较高的准确性,MRE被多部国内外指南推荐为重要的影像学评估手段,通常用于血清学评分[如肝纤维化-4(FIB-4)指数]初筛后的进一步鉴别,以明确或排除进展期纤维化风险[31]。应当注意,MRE测得的肝硬度值不只反映纤维化,也可能受到活动性炎症或肝内充血等状况的影响[32]。因此,在临床实践中,宜将MRE硬度作为评估结构性风险的重要参考,并结合患者的其他临床表现与无创检测结果,进行整体判断。

1.3 炎症与间质改变评估:T1弛豫时间成像

       T1弛豫时间定量成像(T1 mapping)及其衍生参数(如校正T1值)主要反映组织内水分子和胶原等间质成分的变化,能为提示肝脏炎症活动或早期纤维化提供补充信息。在MASLD/MASH管理中,T1 mapping的价值在于辅助MRE等结构评估,有助于识别疾病活动性或界定风险不明确的中间人群,但其病理特异性有限,一般不作为独立的分期依据[33]。鉴于T1值易受磁场强度、序列设计等多种因素影响,在纵向随访比较中,必须保持扫描方案与后处理流程的高度一致[34]

1.4 铁负荷评估:R2*/T2*定量

       横向弛豫率(R2*)与横向弛豫时间(T2*)成像是评估肝脏铁沉积的有效手段[35]。在MASLD/MASH的综合评估中,明确铁负荷状态至关重要:一方面,铁过载本身可能参与疾病进程;另一方面,铁沉积会影响PDFF和T1值测量的准确性[36]。因此,对疑似存在脂肪-铁共存状况的患者,同步进行R2*/T2*定量,能为其他核心参数的准确判读提供必要的背景信息,提升整体评估的稳健性。

1.5 标准化与质量控制:临床实践的前提

       将上述定量参数可靠地整合到常规临床路径中,其基础在于建立并执行统一的技术标准与严格的质量控制。核心目标是最大限度地减少因设备、方案或分析者差异带来的变异,确保测量结果在不同场景下具有可比性和可重复性。

       目前,定量成像生物标志物联盟(Quantitative Imaging Biomarkers Alliance, QIBA)等组织已发布针对PDFF和MRE的技术规范[4, 37]。同时,在新药研发等领域,研究者们正系统性地验证这些定量指标作为临床试验终点的稳定性与临床相关性[38]。现有国内外指南多建议采用分层评估路径:先以血清学指标进行初筛,再通过影像学方法完成进一步分层,这些关于测量一致性与临床实用价值的高级证据,是推动该技术从研究迈向广泛临床应用的坚实基础[39, 40]

表1  用于MASLD/MASH评估的主要磁共振定量参数
Tab. 1  Main magnetic resonance quantitative parameters for MASLD/MASH evaluation

2 磁共振功能性成像在MASLD/MASH全周期管理中的应用

       磁共振功能性成像从肝脏脂肪沉积、纤维化程度等维度,为无创评估肝脏的病理状态提供了PDFF、MRE等客观、可重复的量化参数。然而,MASLD/MASH作为一类慢性进展性疾病,其临床管理需应对不同病理阶段的异质性挑战。单一参数虽能反映某一维度的病理改变,但难以完整展现不同阶段疾病的全貌。因此,本章节拟结合具体临床场景与不同量化参数的特点,为MASLD/MASH从筛查、诊断到长期随访梳理系统化的管理框架。

2.1 筛查与基线评估

       临床筛查需要在扩大覆盖面与提高诊断准确性之间取得平衡。现有国内外指南多建议采用分层评估路径:先以血清学指标进行初筛,再通过影像学方法完成进一步分层,仅在必要时考虑活检。在这一流程中,磁共振量化评估的主要作用是提升血清学初筛后的分层精度,从而减少不必要的侵入性检查[41]

       筛查策略能否规范实施,很大程度取决于阈值设定是否科学且便于操作。一项针对多种无创评估工具的大型系统综述提供了重要依据:当筛查目标为排除进展期纤维化时,适当下调血清学评分阈值可将敏感度提升至88%以上;同时,研究也汇总了包括MRE在内的多种影像学手段在接近90%敏感度水平时的参考阈值,为初筛后转诊与进一步评估的标准化步骤提供了可依循的参数范围[42]。在临床实践中,磁共振评估的增益主要体现在血清学结果异常或处于不确定区间的人群。一项国外的最新研究显示,在此类患者中引入MRE测量进行再评估,可将显著纤维化的识别能力提升至较高水平(AUC=0.95),有助于优化患者分流并提高资源配置效率[43]

       因此,在筛查与基线建立阶段,磁共振功能性成像量化评估更适合定位为血清学初筛后的二次分层工具:为个体提供可重复、可纵向对比的量化基线,使后续随访能够在同一尺度下比较不同时间点的变化,并作为疗效评估与风险变化判断的可靠参照。

2.2 诊断与分期

       进入确诊与分期阶段,临床评估重点由疾病存在与否转向病变程度与进展风险。磁共振功能性成像的优势在于可将脂肪沉积、纤维化等关键病理过程转化为连续量化指标,使分期判断不再仅依赖分级结论,而能够以可比较的数值体系支持个体化治疗决策与临床研究的分层分析。

       在与患者预后密切相关的肝纤维化评估方面,基于大样本个体水平数据的Meta分析为MRE的临床应用提供了强有力的循证支持。有研究整合多中心队列数据后指出,MRE在纤维化分期中表现出高度稳定的诊断效能,目前领域内的普遍共识是,MRE是无创评估肝纤维化最准确的影像学手段之一。该研究同时提供了具有参考价值的阈值区间,例如识别进展期纤维化(≥F3)的界值约为3.71 kPa,受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristics curve, AUROC)达0.93[44]。然而,关于MRE的最佳临床诊断阈值,目前仍存在一定争议与异质性。系统综述表明[45],不同研究中进展期纤维化的界值多在3.6~3.8 kPa之间波动。深入剖析发现,这种阈值差异主要源于以下混杂因素:首先是人群与病因学差异,东西方人群的体质指数分布及主要肝病背景(如病毒性肝炎与合并代谢性疾病的比例)不同,直接导致了最优阈值的偏移;其次是病理生理状态的干扰,研究证实显著的肝脏炎症活动及Y-谷氨酰转肽酶异常升高会导致肝组织硬度及MRE测量值假性升高,进而造成评估阈值的高估[46]。因此,在临床实践中不应机械套用单一绝对阈值,而必须结合患者的种族特征、代谢合并症及实时炎症状态进行个体化、动态的解读。相较于单一阈值的判定,MRE的连续量化特性,使其不仅可用于横断面分期判断,还可在随访中通过肝脏硬度值的动态变化更早捕捉疾病进展信号。

       对于脂肪变性,PDFF同样表现出较高的诊断一致性与量化能力。一项系统综述提示,该技术用于识别肝脂肪变性的敏感度与特异度均可超过0.90,为确诊同时完成脂肪含量精确量化提供了可靠手段[17]

       综合现有证据,磁共振功能性成像正在推动肝病诊断由传统的分级式结论,转向多参数、连续化的量化刻画。进一步地,在高风险MASH的识别方面(通常指活动性脂肪性肝炎并合并显著纤维化的患者),将MRE测量与血清学生化指标联合用于分层的策略已显示出一定应用潜力[47],提示未来的风险分层可能更依赖多参数整合评估。

2.3 疗效监测与动态评估

       疗效监测的核心目标,是在尽量减少侵入性检查的前提下,尽早识别治疗相关改变,并判断其是否可能转化为组织学层面的获益[48]。肝穿刺活检虽可提供组织学依据,但存在取样误差及阅片一致性问题,且不利于高频、长期重复评估。在此背景下,磁共振定量指标因可重复、可量化、适合纵向随访而更具优势。

       在脂肪含量动态评估方面,PDFF已被视为早期临床试验中评估肝脂变化更敏感的指标之一[49]。现有证据支持用相对降幅阈值来界定有意义的影像学反应:PDFF相对下降30%与NAS下降2分相关,亦与NASH缓解相关。在随访设计上,研究常在治疗后约3个月完成首次复测,并与基线对比以判定早期反应幅度。例如,有受试者在48周时PDFF由21%降至14%,对应相对降幅约33%,符合以30%相对降幅界定的影像学应答标准[50]。上述做法使PDFF不仅用于描述数值变化,也更适合承担早期疗效筛选与分层随访的任务。

       然而,单纯的形态学或成分定量尚不足以全面揭示肝脏的病理生理转归。PDFF与MRE分别反映了组织成分与生物力学特性的改变,而部分功能性MRI指标则可从细胞代谢维度提供补充信息,进而协同构建“结构-物理-功能”的多模态评估体系。例如,有文献报道,Gd-EOB-DTPA增强MRI可通过评价肝细胞对对比剂的摄取与转运能力,反映受损肝细胞的功能恢复。在注射对比剂后约20分钟,获取肝胆期T1加权脂肪抑制3D梯度回波序列,并据此构建半定量或定量参数用于评估肝细胞摄取能力及区域差异,进而对PDFF所示的脂肪清除进行功能维度的验证与补充[51]

       在纤维化相关的动态评估方面,除常规的弹性与弥散类量化指标外,分子靶向MRI探针为链接组织学改变提供了更直接的信号来源。以胶原靶向探针EP-3533为例,其在动物模型中可区分不同纤维化分期,并与组织羟脯氨酸含量及Ishak评分呈较强相关(r=0.89、0.85),同时可用于评估抗纤维化治疗反应并识别应答者[52]。总体而言,以PDFF捕捉代谢相关早期变化,并结合反映肝功能与纤维化的定量或分子影像指标,可形成更完整的动态评估框架,从而提高对真实组织学获益的解释力度。

2.4 预后评估

       预后评估的目的,是在现有信息基础上判断患者未来发生不良结局的风险,以便匹配随访频率与干预强度。临床与试验招募实践中,通常先以可及性较高的无创检测进行初筛与分流,再对筛查结果提示高风险或仍不明确者进入进一步评估。个体参与者数据的荟萃分析显示,在可计算Fibroscan-AST(FAST)评分、FIB-4评分与非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease, NAFLD)纤维化评分(NAFLD fibrosis score, NFS)的分析数据集中,共纳入2281例MASH合并显著纤维化(MASH+F2-4)比例为31%。FAST评分(由瞬时弹性成像相关参数与天门冬氨酸氨基转移酶)对MASH+F2-4的AUROC为0.78,高于采用振动控制瞬时弹性成像技术测量的肝脏硬度(liver stiffness measured using vibration-controlled transient elastography, LSM-VCTE)的0.75。当FAST阈值取0.8时,可达到筛查失败率34%,敏感度为26%,约11%(262/2281)的受试者会被筛选进入筛查性活检路径;相应地,LSM-VCTE阈值14.1 kPa时敏感度为38%,筛查失败率46%,约21%(482/2281)的受试者会进入筛查性活检。该类结果主要用于说明分层筛查在资源配置中的作用,即通过阈值策略在降低筛查失败率与控制漏诊之间取得平衡,并为后续更精细的风险刻画提供人群基础[53]

       在完成初筛分流后,预后评估需要进一步回答影像学量化表型是否能够稳定预测长期结局。JACKSON等[54]的前瞻性队列研究为此提供了较直接证据。该研究在具有心脏MRI与肝脏多模态扫描数据的受试者中纳入28 841例,中位随访4.3年。研究将肝脏定量MRI指标明确为PDFF(反映脂肪含量)与铁校正T1定量指标cT1(T1 mapping的衍生参数),并采用预设阈值分层,在Cox模型中调整年龄、性别、身体质量指数、血脂异常与2型糖尿病等因素后评估其与主要不良事件、住院及死亡的关联。结果显示,肝脏脂肪含量与肝相关住院风险增加相关(HR=1.4,95% CI:1.3~1.6),但与主要肝事件关联不明显(HR=1.1,95% CI:0.8~1.4);相较之下,cT1≥800 ms与肝相关住院风险显著相关(HR=3.1,95% CI:2.2~4.3),cT1≥875 ms时主要肝事件风险显著升高(HR=9.2,95% CI:3.2~26.0)。此项研究也进一步指出,cT1>800 ms可视为MASLD向MASH过渡阶段所对应的影像学表型区间,反映更深层次的肝脏受损负担,并由此解释其对肝结局、心血管结局及死亡风险的更强预测能力。另有真实世界研究表明,对于cT1>800 ms的患者,即使其MRE水平正常,仍存在较高疾病进展风险(HR=3.1,95% CI:1.1~8.6)[15]。在临床实践层面,上述分层阈值对随访策略具有重要指导意义。英国国家卫生与临床优化研究所发布的指南中明确建议:对于cT1<800 ms的患者可延长至3年后再次进行MRI检测;对于cT1处于800~875 ms的患者需在6个月后复查并强化代谢管理;而对于cT1≥875 ms的患者则应采取每6个月一次的MRI评估,同时评估肝脏活检及治疗干预的必要性[55]。另有研究指出,虽然cT1的重复测量稳定性较高,但重复测量时仍存在一定误差(同一天内±32  ms,短期±65  ms)[18]。这意味着在阈值附近的评估,需进行重复扫描或长期趋势分析,而非仅依赖单次检测结果。

       综合而言,预后评估更适合采用分层递进的组织方式:首先利用无创检测工具完成风险人群的初步筛查与分流,随后将磁共振量化指标用于刻画更贴近病理进展与硬结局的影像学表型,并据此开展阈值分层与长期结局验证。在推广层面,关键不在于增加指标数量,而在于对阈值策略、外部人群适用性及标准化流程进行系统验证,从而使量化MRI在随访决策中具备可解释、可复用的临床意义。

3 现存挑战与未来展望

       磁共振功能性成像虽展现出明确的临床潜力,但其仍面临一些现实障碍。从技术角度看,磁共振功能性成像的临床推广仍面临几个现实问题:检查时间偏长、费用较高,且并非所有医疗机构都具备相应的设备条件。尤其是在基层医疗机构中,高场强磁共振设备配置不足、相关序列的可及性有限等,均成为技术下沉的重要制约因素。同时,不同厂商的设备在成像序列和后处理算法上各不相同,这使得不同医疗机构之间的测量结果往往无法直接比较。即使在同一机构内部,软件升级或分析流程的调整,也可能导致纵向随访数据的解读缺乏一致性[56]。一项覆盖美国9个中心、3家主流厂商及不同平台(1.5 T/3.0 T)的模型研究表明[57],尽管肝脏PDFF在不同平台间的测量总体准确,但仍存在约±1.5%的绝对截距偏倚。研究表明如果扫描与质控缺乏统一标准,当随访中关注的PDFF变化幅度接近该偏倚范围(约±1.5%)时,则难以可靠区分测量误差与真实的生物学变化[58]。另有临床试验显示MASLD/MASH治疗早期,PDFF的绝对变化通常仅为1%~3%,与该偏倚范围高度重叠[59]。相应地,只有当PDFF下降达到约3%~6%的绝对变化时,才与组织学改善显著相关[60]。以上技术因素共同导致虽然多数定量指标在研究中表现良好,磁共振功能性成像却仍未转化为临床常规中稳定可靠的常规工具。

       在临床实践中,关键问题在于确立有实际指导价值的量化标准,并将其落实到常规诊疗中。这意味着需要明确这些参数何时使用、如何解读。例如,具体数值达到什么水平、或较之前变化多少,才意味着应当调整治疗方案、增加随访或安排进一步检查。定量结果的报告方式也需改进,使其更简洁、直观,便于非影像专业的医生快速理解并用于临床决策。此外,该类检查对技师与影像医师的专业培训要求较高,参数设置、序列选择及后处理分析均依赖其操作经验与技术水平。同时实际扫描过程中,患者腹部及多器官成像容易受到呼吸、身体移动等生理活动干扰,整个扫描过程都需要患者保持配合,并高度依赖技师操作的稳定性。

       当前,多数研究仍停留在方法学验证阶段,集中于评估测量的可靠性及其与疾病指标的关联。然而对于MASLD/MASH管理而言,更重要的是明确这些指标能否真正影响临床决策,并最终改善患者的长期结局。因此,未来仍需开展更多大规模、前瞻性及真实世界的研究,以验证其在风险分层、疗效随访中的实际价值,并评估其卫生经济学效益[61]。此外,伴随着人工智能技术的不断发展,其应用一定程度上解决了耗时、运动敏感性和跨平台一致性等技术瓶颈。已有研究表明,即便在减少回波数的条件下,基于深度学习的水脂分离技术所测得的肝脏PDFF,仍可与常规流程的结果接近[62]。这为缩短扫描时间提供了方法学支撑。此外,有研究通过同步输出PDFF及其不确定度来量化结果的可靠性[63]。这种方法能有效识别易受噪声或伪影影响的区域,对于随访中甄别有临床意义的小幅变化颇具价值。在MRE方面,深度学习自动质控技术能够快速识别非诊断性图像,规避因人工判读主观性所致的差异,从而有助于提升多中心研究的一致性[64]。同时,深度学习重建技术在低场MRI领域已取得重要进展,一方面显著加速了图像采集,另一方面有效改善了图像质量。这为扩大长期随访的可及性提供了一条新的技术路径[65]

4 小结

       磁共振功能性成像通过将肝脏脂肪变性、纤维化等核心病理改变转化为客观、可重复的量化参数,为代谢相关脂肪性肝病的精准管理提供了关键支持。其中,PDFF实现了肝脏脂肪负荷的无创精准测量与动态追踪,MRE则助力于纤维化风险的连续谱评估及长期预后预测。未来该领域的发展应聚焦推动技术标准化落地,例如建立多中心数据共享与质控平台,统一不同中心间扫描协议、参数设定及后处理的标准化流程。以及探索将PDFF、MRE等关键参数嵌入MASLD/MASH临床诊疗路径的具体策略,通过结合分层管理阈值及随访决策规则等方式,促进影像参数与临床诊疗路径的深度融合。此外,应通过前瞻性研究验证其对改善患者最终结局的实际价值。随着人工智能技术的不断进步,通过解决现有成像在耗时、敏感性与一致性等方面的系统性瓶颈,磁共振功能性成像有望超越当前作为重要研究工具的定位,真正成为指导代谢相关脂肪性肝病个体化全程管理的临床基石。

[1]
孔嘉宁, 张彬彬, 施军平. 《代谢相关(非酒精性)脂肪性肝病防治指南(2024年版)》解读[J]. 临床肝胆病杂志, 2024, 40(9): 1767-1770. DOI: 10.12449/JCH240908.
KONG J N, ZHANG B B, SHI J P. An excerpt of clinical practice guideline of prevention and treatment of metabolic dysfunction-associated (nonalcoholic) fatty liver disease (2024 edition)[J]. J Clin Hepatol, 2024, 40(9): 1767-1770. DOI: 10.12449/JCH240908.
[2]
RINELLA M E, LAZARUS J V, RATZIU V, et al. A multisociety Delphi consensus statement on new fatty liver disease nomenclature[J]. J Hepatol, 2023, 79(6): 1542-1556. DOI: 10.1016/j.jhep.2023.06.003.
[3]
TACKE F, HORN P, WAI-SUN WONG V, et al. EASL–EASD–EASO Clinical Practice Guidelines on the management of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD)[J]. J Hepatol, 2024, 81(3): 492-542. DOI: 10.1016/j.jhep.2024.04.031.
[4]
中华医学会肝病学分会. 代谢相关(非酒精性)脂肪性肝病防治指南(2024年版)[J]. 中华肝脏病杂志, 2024, 32(5): 418-434. DOI: 10.3760/cma.j.cn501113-20240327-00163.
Chinese Society of Hepatology of Chinese Medical Association. Guidelines for the prevention and treatment of metabolic dysfunction-associated (non-alcoholic) fatty liver disease (Version 2024)[J]. Chin J Hepatol, 2024, 32(5): 418-434. DOI: 10.3760/cma.j.cn501113-20240327-00163.
[5]
YOUNOSSI Z M, KALLIGEROS M, HENRY L. Epidemiology of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease[J]. Clin Mol Hepatol, 2025, 31: S32-S50. DOI: 10.3350/cmh.2024.0431.
[6]
ZENG J, FAN J G, FRANCQUE S M. Therapeutic management of metabolic dysfunction associated steatotic liver disease[J]. United European Gastroenterol J, 2024, 12(2): 177-186. DOI: 10.1002/ueg2.12525.
[7]
YU C C, CHEN L F, HU W T, et al. The role of the advanced lung cancer inflammation index (ALI) in the risk of liver fibrosis and mortality among US adult MAFLD patients: a cross-sectional study of NHANES 1999—2018[J/OL]. BMC Gastroenterol, 2025, 25(1): 190 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40114055/. DOI: 10.1186/s12876-025-03762-w.
[8]
YIN Y F, ZHU W J, XU Q L. The systemic inflammation response index as a risk factor for hepatic fibrosis and long-term mortality among individuals with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease[J]. Nutr Metab Cardiovasc Dis, 2024, 34(8): 1922-1931. DOI: 10.1016/j.numecd.2024.04.018.
[9]
TAYLOR R S, TAYLOR R J, BAYLISS S, et al. Association between fibrosis stage and outcomes of patients with nonalcoholic fatty liver disease: a systematic review and meta-analysis[J/OL]. Gastroenterology, 2020, 158(6): 1611-1625.e12 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32027911/. DOI: 10.1053/j.gastro.2020.01.043.
[10]
TADA T, KUMADA T, TOYODA H, et al. Association of liver fibrosis progression with non-liver-related mortality in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease[J]. Hepatol Res, 2025, 55(5): 648-662. DOI: 10.1111/hepr.14164.
[11]
ZHENG K I, LIU W Y, PAN X Y, et al. Combined and sequential non-invasive approach to diagnosing non-alcoholic steatohepatitis in patients with non-alcoholic fatty liver disease and persistently normal alanine aminotransferase levels[J/OL]. BMJ Open Diabetes Res Care, 2020, 8(1): e001174 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32139603/. DOI: 10.1136/bmjdrc-2020-001174.
[12]
CUSI K, ISAACS S, BARB D, et al. American association of clinical endocrinology clinical practice guideline for the diagnosis and management of nonalcoholic fatty liver disease in primary care and endocrinology clinical settings co-sponsored by the American association for the study of liver diseases (AASLD)[J]. Endocr Pract, 2022, 28(5): 528-562. DOI: 10.1016/j.eprac.2022.03.010.
[13]
NIRIELLA M A, KANAGARAJAH D, DE SILVA HEWAVISENTHI J, et al. Mistakes in utilising histopathology for the management of liver disease[J]. Expert Rev Gastroenterol Hepatol, 2024, 18(4/5): 147-153. DOI: 10.1080/17474124.2024.2355168.
[14]
GRAF M, GRAF C, ZIEGELMAYER S, et al. Complications of image-guided liver biopsies: Results of a nationwide database analysis[J/OL]. PLoS One, 2025, 20(5): e0323695 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40455799/. DOI: 10.1371/journal.pone.0323695.
[15]
COREY K E, NAKROUR N, BETHEA E D, et al. Real-world assessment of liver corrected T1 and magnetic resonance elastography in predicting liver disease progression[J/OL]. Liver Int, 2025, 45(9): e70280 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40810289/. DOI: 10.1111/liv.70280.
[16]
刘冠辰, 张红霞. MRI对非酒精性脂肪性肝病定量评估研究进展[J]. 磁共振成像, 2024, 15(9): 201-204. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.09.035.
LIU G C, ZHANG H X. Progress in MRI evaluation of nonalcoholic fatty liver disease[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2024, 15(9): 201-204. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.09.035.
[17]
ZHANG Y X, FENG Y P, YOU C L, et al. The diagnostic value of MRI-PDFF in hepatic steatosis of patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: a systematic review and meta-analysis[J/OL]. BMC Gastroenterol, 2025, 25(1): 451 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40596891/. DOI: 10.1186/s12876-025-04017-4.
[18]
BEYER C, ANDERSSON A, SHUMBAYAWONDA E, et al. Quantitative MRI for monitoring metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: a test-retest repeatability study[J]. J Magn Reson Imaging, 2025, 61(4): 1947-1955. DOI: 10.1002/jmri.29610.
[19]
WU Z Y, ZENG W W, YANG W T, et al. FAP-catalyzed in situ self-assembly of magnetic resonance imaging probe for early and precise staging of liver fibrosis[J/OL]. Sci Adv, 2025, 11(11): eadt6082 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40073128/. DOI: 10.1126/sciadv.adt6082.
[20]
GUGLIELMO F F, BARR R G, YOKOO T, et al. Liver fibrosis, fat, and iron evaluation with MRI and fibrosis and fat evaluation with US: a practical guide for radiologists[J/OL]. Radiographics, 2023, 43(6): e220181 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37227944/. DOI: 10.1148/rg.220181.
[21]
STAREKOVA J, HERNANDO D, PICKHARDT P J, et al. Quantification of liver fat content with CT and MRI: state of the art[J]. Radiology, 2021, 301(2): 250-262. DOI: 10.1148/radiol.2021204288.
[22]
LOOMBA R, NEUSCHWANDER-TETRI B A, SANYAL A, et al. Multicenter validation of association between decline in MRI-PDFF and histologic response in NASH[J]. Hepatology, 2020, 72(4): 1219-1229. DOI: 10.1002/hep.31121.
[23]
马梦园, 王金洋, 李小犇, 等. 磁共振脂肪量化的研究进展及应用[J]. 磁共振成像, 2023, 14(7): 197-202. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2023.07.036.
MA M Y, WANG J Y, LI X B, et al. Research progress and applications of fat quantification with magnetic resonance imaging[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2023, 14(7): 197-202. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2023.07.036.
[24]
杨晨, 余上海, 徐飞鹏, 等. 磁共振质子密度脂肪分数(MRI-PDFF)在肝脂肪定量中的应用[J]. 临床肝胆病杂志, 2024, 40(3): 600-605. DOI: 10.12449/JCH240327.
YANG C, YU S H, XU F P, et al. Application of magnetic resonance imaging-proton density fat fraction in liver fat quantification[J]. J Clin Hepatol, 2024, 40(3): 600-605. DOI: 10.12449/JCH240327.
[25]
HERNANDO D, HU H H, REEDER S, et al. MRI-Based PDFF of the Liver, Consensus QIBA Profile[EB/OL]. (2024-06-19) [2026-01-30]. https://qibawiki.rsna.org/images/6/63/MRI-Based_PDFF_of_the_Liver_QIBA_Profile_2024_06-19_CONSENSUS-maintenance.pdf.
[26]
PENG F, LUO C T, NING X J, et al. Streamlining liver iron assessment: accuracy and limitations of 3D qDixon MRI for liver iron overload quantification[J/OL]. Eur J Radiol, 2025, 190: 112237 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40554144/. DOI: 10.1016/j.ejrad.2025.112237.
[27]
YUAN K C, LIU Q Y, HUANGFU X H, et al. Diagnostic accuracy of hepatic MRI-PDFF and R2* for the evaluation of liver steatosis and liver iron overload: a meta-analysis[J]. Acad Radiol, 2025, 32(11): 6541-6554. DOI: 10.1016/j.acra.2025.05.051.
[28]
ZHAO F Y, CHEN Y D, ZHOU T, et al. Application of the magnetic resonance 3D multiecho Dixon sequence for quantifying hepatic iron overload and steatosis in patients with thalassemia[J]. Magn Reson Imaging, 2024, 111: 28-34. DOI: 10.1016/j.mri.2024.03.015.
[29]
张豪, 邹立秋, 钟文新, 等. MR弹性成像与钆塞酸二钠增强T1 mapping定量评估兔肝纤维化的对比研究[J]. 磁共振成像, 2024, 15(8): 172-178. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.08.026.
ZHANG H, ZOU L Q, ZHONG W X, et al. Quantitative evaluation of liver fibrosis by MRE and Gd-EOB-DTPA-enhanced T1 mapping magnetic resonance imaging in a rabbit model[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2024, 15(8): 172-178. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.08.026.
[30]
WANG Z L, LI N, KONG X X, et al. Detection of tumor immune checkpoints: from pathological analysis to functional imaging[J/OL]. Holist Integr Oncol, 2025, 4(1): 76 [2026-01-30]. https://link.springer.com/article/10.1007/s44178-025-00212-1. DOI: 10.1007/s44178-025-00212-1.
[31]
蒋卓儒, 张海龙, 朱正阳, 等. 磁共振弹性成像在慢性肝脏疾病中的应用进展[J]. 磁共振成像, 2025, 16(3): 190-195. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2025.03.032.
JIANG Z R, ZHANG H L, ZHU Z Y, et al. Advancements and applications of magnetic resonance elastography in chronic liver diseases[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2025, 16(3): 190-195. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2025.03.032.
[32]
苗淼, 赵建. 无创弹性成像技术在代谢功能障碍相关脂肪性肝病诊断与评估中的研究进展[J]. 磁共振成像, 2025, 16(11): 222-227. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2025.11.034.
MIAO M, ZHAO J. Progress in non-invasive elastography techniques for the diagnosis and assessment of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2025, 16(11): 222-227. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2025.11.034.
[33]
SHUMBAYAWONDA E, FRENCH M, CAROLAN J E, et al. Utility and cost-effectiveness of LiverMultiScan for MASLD diagnosis: a real-world multi-national randomised clinical trial[J/OL]. Commun Med, 2025, 5(1): 74 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40102528/. DOI: 10.1038/s43856-025-00796-9.
[34]
许慧, 李亚光, 母建奎, 等. 基于T1 mapping技术的细胞外体积分数评估乙肝肝硬化患者肝功能分级的研究[J]. 磁共振成像, 2023, 14(5): 132-138. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2023.05.023.
XU H, LI Y G, MU J K, et al. Research on the evaluation of the liver function grading for the patients with hepatitis B cirrhosis using T1 mapping based extracellular volume fraction[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2023, 14(5): 132-138. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2023.05.023.
[35]
HEADLEY A M, GRICE J V, PICKENS D R. Reproducibility of liver iron concentration estimates in MRI through R2* measurement determined by least-squares curve fitting[J]. J Appl Clin Med Phys, 2020, 21(12): 295-303. DOI: 10.1002/acm2.13096.
[36]
ANDERSSON A, KELLY M, IMAJO K, et al. Clinical utility of magnetic resonance imaging biomarkers for identifying nonalcoholic steatohepatitis patients at high risk of progression: A multicenter pooled data and meta-analysis[J/OL]. Clin Gastroenterol Hepatol, 2022, 20(11): 2451-2461.e3 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34626833/. DOI: 10.1016/j.cgh.2021.09.041.
[37]
STAREKOVA J, RUTKOWSKI D, BAE W C, et al. Multi-center, multi-vendor validation of simultaneous MRI-based proton density fat fraction and R2* mapping using a combined proton density fat fraction-R2* phantom[J]. J Magn Reson Imaging, 2025, 62(3): 800-811. DOI: 10.1002/jmri.29775.
[38]
FOWLER K J, VENKATESH S K, OBUCHOWSKI N, et al. Repeatability of MRI biomarkers in nonalcoholic fatty liver disease: the NIMBLE consortium[J/OL]. Radiology, 2023, 309(1): e231092 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37815451/. DOI: 10.1148/radiol.231092.
[39]
LIU B J, SHI Y W, ZHANG Z W, et al. Clinical application of LCBP risk assessment model in risk stratification of pulmonary nodules[J]. J Contemp Med Pract, 2025, 7(2): 150-154. DOI: 10.53469/jcmp.2025.07(02).29.
[40]
HUANG Y Q, CHEN X B, CUI Y F, et al. Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision[J]. Ann Oncol, 2025, 36(10): 1178-1189. DOI: 10.1016/j.annonc.2025.05.537.
[41]
KISIEL J B, EBBERT J O, TAYLOR W R, et al. Shifting the cancer screening paradigm: developing a multi-biomarker class approach to multi-cancer early detection testing[J/OL]. Life (Basel), 2024, 14(8): 925 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39202669/. DOI: 10.3390/life14080925.
[42]
WILSON M P, SINGH R, MEHTA S, et al. Comparing FIB-4, VCTE, pSWE, 2D-SWE, and MRE thresholds and diagnostic accuracies for detecting hepatic fibrosis in patients with MASLD: A systematic review and meta-analysis[J/OL]. Diagnostics (Basel), 2025, 15(13): 1598 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40647597/. DOI: 10.3390/diagnostics15131598.
[43]
RINELLA M E, NEUSCHWANDER-TETRI B A, SIDDIQUI M S, et al. AASLD Practice Guidance on the clinical assessment and management of nonalcoholic fatty liver disease[J]. Hepatology, 2023, 77(5): 1797-1835. DOI: 10.1097/hep.0000000000000323.
[44]
LIANG J X, AMPUERO J, NIU H, et al. An individual patient data meta-analysis to determine cut-offs for and confounders of NAFLD-fibrosis staging with magnetic resonance elastography[J]. J Hepatol, 2023, 79(3): 592-604. DOI: 10.1016/j.jhep.2023.04.025.
[45]
CHON Y E, JIN Y J, AN J, et al. Optimal cut-offs of vibration-controlled transient elastography and magnetic resonance elastography in diagnosing advanced liver fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease: A systematic review and meta-analysis[J]. Clin Mol Hepatol, 2024, 30: S117-S133. DOI: 10.3350/cmh.2024.0392.
[46]
AJMERA V, KIM B K, YANG K, et al. Liver stiffness on magnetic resonance elastography and the MEFIB index and liver-related outcomes in nonalcoholic fatty liver disease: A systematic review and meta-analysis of individual participants[J/OL]. Gastroenterology, 2022, 163(4): 1079-1089.e5 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35788349/. DOI: 10.1053/j.gastro.2022.06.073.
[47]
QI S, WEI X D, ZHAO J H, et al. Performance of MAST, FAST, and MEFIB in predicting metabolic dysfunction-associated steatohepatitis[J]. J Gastroenterol Hepatol, 2024, 39(8): 1656-1662. DOI: 10.1111/jgh.16589.
[48]
朱亭亭, 陈逸云, 谢帆慈, 等. 无创评估肝纤维化逆转研究进展[J]. 实用肝脏病杂志, 2025, 28(2): 169-172. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5069.2025.02.003.
ZHU T T, CHEN Y Y, XIE F C, et al. Non-invasive assessment of liver fibrosis reverse in patients with chronic liver diseases[J]. J Pract Hepatol, 2025, 28(2): 169-172. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5069.2025.02.003.
[49]
STINE J G, MUNAGANURU N, BARNARD A, et al. Change in MRI-PDFF and histologic response in patients with nonalcoholic steatohepatitis: A systematic review and meta-analysis[J/OL]. Clin Gastroenterol Hepatol, 2021, 19(11): 2274-2283.e5 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32882428/. DOI: 10.1016/j.cgh.2020.08.061.
[50]
PANSINI M, BEYER C, YALE K, et al. WED-234 Identifying the optimal cut off for relative reduction in liver fat content on MRI-PDFF to predict histologic response in MASH clinical trials[J/OL]. J Hepatol, 2024, 80: S522 [2026-01-30]. https://www.journal-of-hepatology.eu/article/S0168-8278(24)01573-3/abstract. DOI: 10.1016/S0168-8278(24)01573-3.
[51]
ZHOU I Y, CATALANO O A, CARAVAN P. Advances in functional and molecular MRI technologies in chronic liver diseases[J]. J Hepatol, 2020, 73(5): 1241-1254. DOI: 10.1016/j.jhep.2020.06.020.
[52]
LEMOINNE S, FRIEDMAN S L. New and emerging anti-fibrotic therapeutics entering or already in clinical trials in chronic liver diseases[J]. Curr Opin Pharmacol, 2019, 49: 60-70. DOI: 10.1016/j.coph.2019.09.006.
[53]
MÓZES F E, LEE J A, VALI Y, et al. Diagnostic accuracy of non-invasive tests to screen for at-risk MASH-An individual participant data meta-analysis[J]. Liver Int, 2024, 44(8): 1872-1885. DOI: 10.1111/liv.15914.
[54]
JACKSON E, DENNIS A, ALKHOURI N, et al. Cardiac and liver impairment on multiorgan MRI and risk of major adverse cardiovascular and liver events[J]. Nat Med, 2025, 31(7): 2289-2296. DOI: 10.1038/s41591-025-03654-2.
[55]
EXCELLENCE N I F H A C. MRI-based technologies for assessing non-alcoholic fatty liver disease[EB/OL]. (2023-01-12) [2026-01-30]. https://www.nice.org.uk/guidance/htg655.
[56]
HERNANDO D, ZHANG Y X, PIRASTEH A. Quantitative diffusion MRI of the abdomen and pelvis[J]. Med Phys, 2022, 49(4): 2774-2793. DOI: 10.1002/mp.15246.
[57]
HU H H, YOKOO T, BASHIR M R, et al. Linearity and bias of proton density fat fraction as a quantitative imaging biomarker: a multicenter, multiplatform, multivendor phantom study[J]. Radiology, 2021, 298(3): 640-651. DOI: 10.1148/radiol.2021202912.
[58]
POLEI S, LINDNER T, ABSHAGEN K, et al. 7 Tesla MRI liver fat quantification in mice: data quality assessment[J/OL]. Curr Med Imaging, 2024, 20: e15734056263741 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38389373/. DOI: 10.2174/0115734056263741231117112245.
[59]
DI VINCENZO A, CAPONE F, ROSSATO M. The effect of SGLT2 inhibitors on hepatic steatosis detected by MRI-PDFF in patients with type 2 Diabetes mellitus and metabolic-associated steatotic liver disease: comment[J]. Intern Emerg Med, 2025, 20(8): 2613-2614. DOI: 10.1007/s11739-025-04024-z.
[60]
TAMAKI N, MUNAGANURU N, JUNG J, et al. Clinical utility of 30% relative decline in MRI-PDFF in predicting fibrosis regression in non-alcoholic fatty liver disease[J]. Gut, 2022, 71(5): 983-990. DOI: 10.1136/gutjnl-2021-324264.
[61]
朱珍, 梁宗辉. MRI无创评估肝纤维化的研究进展[J]. 国际医学放射学杂志, 2024, 47(6): 683-689. DOI: 10.19300/j.2024.Z21643.
ZHU Z, LIANG Z H. Research progress on magnetic resonance imaging for non-invasive evaluation of liver fibrosis[J]. Int J Med Radiol, 2024, 47(6): 683-689. DOI: 10.19300/j.2024.Z21643.
[62]
MENESES J P, ARRIETA C, DELLA MAGGIORA G, et al. Liver PDFF estimation using a multi-decoder water-fat separation neural network with a reduced number of echoes[J]. Eur Radiol, 2023, 33(9): 6557-6568. DOI: 10.1007/s00330-023-09576-2.
[63]
MENESES J P, TEJOS C, MAKALIC E, et al. Non-iterative and uncertainty-aware MRI-based liver fat estimation using an unsupervised deep learning method[J/OL]. Med Image Anal, 2026, 107(Pt A): 103811 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40972442/. DOI: 10.1016/j.media.2025.103811.
[64]
NIEVES-VAZQUEZ H A, OZKAYA E, MEINHOLD W, et al. Deep learning-enabled automated quality control for liver MR elastography: initial results[J]. J Magn Reson Imaging, 2025, 61(2): 985-994. DOI: 10.1002/jmri.29490.
[65]
AYDE R, SENFT T, SALAMEH N, et al. Deep learning for fast low-field MRI acquisitions[J/OL]. Sci Rep, 2022, 12: 11394 [2026-01-30]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40972442/. DOI: 10.1038/s41598-022-14039-7.

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