0 引言

       骨骼系统是人体重要的支撑和保护结构，承担着支撑身体、保护器官等重要功能。常规影像学检查X线在骨骼系统成像中有着较高空间分辨率、成本较低等优势，能够清晰显示骨骼形态，并对疾病进行早期筛查，具有较高的诊断价值。计算机断层扫描（computed tomography, CT）对骨骼结构具有较高分辨率并快速成像，能够发现早期病变和微小骨折。然而两者在软组织层次的显示效果欠佳，且存在电离辐射暴露的风险。磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）具有优秀的软组织对比度，同时能够有效避免辐射剂量对患者的影响^{[1, 2]}。但传统MRI序列存在采集骨质信号的局限性^[3]，由于骨骼组织质子密度低、横向弛豫时间极短，信号在常规序列中快速衰减难以采集，导致骨结构显示困难。

       零回波时间磁共振成像（zero echo time magnetic resonance imaging, ZTE-MRI）作为一种新型的骨骼成像技术，通过极短的回波时间可有效采集骨组织中快速衰减的信号，显著提升了骨骼成像的对比度，研究显示，ZTE在显示骨皮质完整性方面与CT一致性高（ICC 0.600~0.995），但空间分辨率低于CT [ZT（0.8~1.0）mm vs. CT（0.5~0.6）mm]^{[4, 5]}。ZTE-MRI通过后处理技术使黑白灰度反转以提供类似于CT的骨组织显像，具有非侵入性和无辐射的优势，临床应用价值极高^{[6, 7]}。

       目前探讨ZTE技术在骨骼系统中临床应用的研究大多仅聚焦于单一疾病^{[8, 9]}，缺乏对ZTE序列在骨骼系统疾病中临床价值的系统梳理。与此同时，随着人工智能（artificial intelligence, AI）在影像学多领域的快速发展，ZTE与AI的结合展现出极大应用前景，但当前未见相关综述对此进行综合阐述。因此，本文系统综述ZTE技术的成像原理，评估其在骨骼系统疾病诊断中的有效性与局限性，针对当前研究所存在的样本量小、图像后处理技术及空间分辨率待提升等问题展开探讨，并对ZTE技术的未来发展趋势进行展望，旨在为MRI骨骼成像技术的不断创新及临床应用提供参考。

1 ZTE技术原理及成像特点

1.1 ZTE技术的基本原理

       传统的MRI技术在成像时，由于长回波时间（echo time, TE）常常无法有效获取短T2信号，限制了对短T2组织成分（骨皮质、肌腱、韧带、肺、牙齿等）的成像能力^[6]。超短回波时间序列（ultrashort echo time, UTE）在射频激发后，梯度爬升过程中开始采集，使其回波时间较常规MRI显著缩短，从而实现对短T2组织的成像^{[10, 11]}。UTE技术可对肌腱、韧带等软组织短T2结构进行定量评估^{[12, 13]}。然而，其对梯度性能敏感、扫描时间较长及抗伪影能力相对较弱，存在一定局限^{[10, 14, 15]}。ZTE技术是UTE技术的进一步扩展，在多方面弥补了UTE技术的局限性。ZTE序列的基本成像原理主要分为两步：数据采集和图像重建。（1）数据采集：ZTE序列采用非笛卡尔径向采样，从K空间中心向外周开始填充，无需相位编码，去除编码延迟。同时，预先开启梯度场，当射频脉冲开始后立即采集信号，使信号产生与采集之间间隔近零，从而极大缩短TE。（2）图像重建：由于快速采集数据，导致存在中心盲区。因此，在进行图像重建工作前需对K空间中心缺失数据进行修补，通常采用插值、预扫描校准等方法进行盲区数据评估，确保图像质量和对比度完整。此外，修补完中心盲区后数据仍以极坐标形式存在于K空间，与传统笛卡尔轨迹填充方式不同，无法直接利用傅里叶变换（Fourier transform, FT）来变换数据，需要进行标准网格化处理后完成图像重建，最后形成清晰图像^{[5, 7, 11]}。

1.2 ZTE在骨骼组织中的信号特性

       常规MRI图像上骨组织结构通常表现为极低信号或无信号。ZTE序列利用自身独特的成像优势，迅速获取超短T2组织信号，使骨骼结构在原始图像上呈现高信号，此高信号主要来源于骨松质内的骨髓以及骨-软组织界面，而致密骨皮质由于其快速弛豫特性，信号快速衰减，进而在高信号的骨髓及软组织界面衬托下，表现为清晰的线样低信号对比。为进一步提升骨骼的显示效果，将ZTE图像通过后处理算法进行黑白灰度反转处理，形成反转ZTE（invert zero echo time, IZTE）图像，骨小梁网络和骨皮质被清晰凸显为高信号，获得亮骨图像，提供了类似CT的骨骼对比度^{[9, 16]}。T1WI与IZTE两者在皮质骨、松质骨间的信号差异见图1，显示了IZTE在骨骼结构显示方面相对于传统MRI的优势。

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图1  女，57岁，头晕、头痛3月。T1WI与反转零回波时间序列（IZTE）颅脑成像对比。1A：为T1WI图像；1B：IZTE图像。红色箭头示皮质骨；蓝色箭头示松质骨。
Fig. 1  A 57-year-old female with dizziness/headache for 3 months. Comparison of T1WI and invert zero echo time (IZTE) in brain imaging. 1A: T1WI; 1B: IZTE. Red arrows: cortical bone; blue arrows: cancellous bone.

2 ZTE技术的优势、局限与智能优化

2.1 ZTE技术优势与局限性

       对比常规MRI序列及CT，ZTE技术在骨骼成像中有以下几点优势：（1）无辐射成像：对比CT检查的辐射暴露风险，ZTE技术尤其适用于对辐射敏感的患者，如儿童患者、孕妇、肿瘤易感人群及需要长期随访的慢性骨病患者，提高了临床诊断检查的安全性和有效性；（2）静音扫描：常规序列由于频繁、快速的相位编码梯度切换会产生较大噪声，影响患者检查的舒适度，可能干扰成像质量。ZTE采用3D径向K空间采样，以极低频率梯度调整迅速完成数据采样，降低梯度切换，实现静音扫描，适合于动态监测和急诊情况下的快速评估^{[7, 17]}；（3）抗伪影：ZTE采用非笛卡尔径向采样通过从K空间中心向外周填充，使得每次采样都会经过K空间中心、反复采样，中心的数据始终稳定，对运动伪影的敏感度较低以及成像稳定性高，提高了图像的清晰度和诊断价值^{[7, 18]}；（4）采集速度快：与传统的MRI脉冲序列相比，ZTE不涉及由切片卷曲、相位编码、频率预卷曲或梯度破坏引起的延迟，极大地缩短成像时间，提升扫描效率^[18]。尽管如此，现阶段ZTE技术在实际应用中面临些许挑战：（1）空间分辨率较低；（2）图像伪影（化学位移、气体、金属微屑、含铁血黄素沉积等）及图像后处理算法需进一步优化；（3）复杂解剖区域显示受限^{[19, 20]}。针对ZTE序列所存在的局限性，已有研究从成像硬件、序列参数及后处理算法等多个维度展示出了改进方法。高场强成像（如7 T MRI）可显著提升信噪比，深度学习算法（deep learning, DL）的引入为图像去噪、去伪影及分辨率提升提供了新方向。

2.2 ZTE技术智能优化

       AI与ZTE序列的结合，为解决ZTE-MRI在骨骼成像中存在的伪影干扰、扫描时间长及空间分辨率低等问题提供了新的技术路径。DL与ZTE序列相结合（以下简称ZTE-DL）可提供具有类CT对比度的高质量图像^{[21, 22, 23]}，图2示ZTE-MRI运用DL算法进一步提升颅脑创伤性骨折患者在MRI中骨结构与骨折线的可视化效果。当前应用于ZTE的DL模型呈现多元化发展，包括多任务U-Net（multi-task U-Net）、生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）及卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）^{[24, 25, 26]}。这些模型推动了ZTE-DL技术的多维度跨越：从单一任务到多任务学习的提升、从图像域到K空间域数据处理的突破，以及从定性评估到定量信息提取的能力拓展。

       不同DL模型在ZTE序列优化中发挥着差异化作用，共同推动成像质量与效率的双重提升。其中，CNN将原始K空间数据作为输入，高保真图像作为输出，实现从低质量ZTE图像到高质量图像的精准重建。针对ZTE技术所存在的K空间缺失数据问题，通过高质量图像与常规ZTE图像配对训练，CNN能够从欠采样数据中补全完整信息。在大幅缩短扫描时间的同时，显著提升图像信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）并有效抑制多种伪影的干扰，使重建图像质量与金标准CT具有优秀一致性（ICC≥0.99）^{[1, 2, 26]}。U-Net在CNN基础上进行架构优化，引入对称编码器-解码器架构及跳跃连接^{[25, 27]}，通过编码器下采样将图像压缩为多层次抽象特征，再通过解码器上采样重构空间信息，同时借助跳跃连接将浅层高分辨率特征与深层特征融合，从而有效保留骨皮质边界与细小侵蚀结构，弥补ZTE序列对骨细微结构显示能力不足的短板。GAN则通过生成器与判别器的对抗训练，实现ZTE图像向CT图像的非线性转换^{[24, 25]}：生成器学习ZTE图像到CT图像的映射关系，判别器负责区分生成图像与金标准CT图像，两者在相互博弈中共同发展，促使生成器输出更加接近CT的高质量图像。该模型针对ZTE图像噪声水平高、缺乏定量诊断信息的局限，在保留MRI无辐射的前提下，实现了低噪声和高分辨率的成像目标。这些技术的进步为MRI实现骨骼与软组织“一站式”快速、精准及无辐射评估提供了关键技术支撑。

       多项研究证实了ZTE-DL的临床价值。ENSLE等^[1]在ZTE序列中运用DL技术，利用CNN对原始K空间数据进行处理，生成清晰、低噪声的图像。结果表明，在定性评估方面，除伪影外，DL重建图像在皮质骨的描绘、骨小梁的描绘、解剖结构的显著性等视觉得分指标上，均高于标准化护理（standard-of-care, SOC）组；定量评估方面，DL重建图像的骨组织SNR与对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）均优于SOC组。这一研究结果表明，DL与ZTE序列的融合应用，不仅有效提升了图像质量，更改善了对骨骼病理改变的显示效果，增强了放射科医生对骨骼评估的诊断信心。类似研究在颈椎MRI中也证明了ZTE-DL可以提高图像SNR，改善对颈椎ZTE-MRI骨性成分的评估^{[28, 29]}。此外，针对ZTE-MRI存在的噪声及伪影问题，LEE等^[2]将缩短扫描时间得到的ZTE图像集，结合DL算法对其进行去噪和减少伪影（artefact reduction, AR）处理，生成去噪图像和AR图像。以CT为金标准，对原始ZTE图像、去噪图像及AR图像进行定量与定性对比分析。结果证实，经过AR处理后的ZTE图像在诊断准确性和图像质量方面均优于原始ZTE图像，成像效果更加接近CT图像。随着AI的持续优化以及与临床应用的深入融合，ZTE-DL有望在创伤性骨折长期随访、骨关节成像及骨肿瘤骨质破坏术前评估等方面发挥至关重要的作用，推动MRI成为骨骼成像的重要技术手段之一。

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图2  男，53岁，车祸致全身多处疼痛2个多小时。ZTE-DL（2A）与CT（2B）在颅脑创伤性骨折中的成像对比。红色箭头示右侧枕骨骨折部位及骨折线。ZTE：零回波时间序列；DL：深度学习；CT：计算机断层扫描。
Fig. 2  A 53-year-old male with Suffered from severe pain all over his body due to a car accident for over two hours. Comparison of ZTE-DL (2A) and CT (2B) in traumatic skull fracture. Red arrows indicate right occipital fracture line. ZTE: zero echo time; DL: deep learning; CT: computed tomography.

3 ZTE在骨骼系统疾病中的临床应用进展

3.1 ZTE在创伤与骨折评估中的应用

       ZTE技术的重要应用是对创伤与骨折的评估。该技术在对骨折细节显像的同时，保留传统MRI技术软组织对比度的优势。在无辐射基础上，ZTE序列与CT图像在骨组织成像上具有一致性^{[18, 30]}，有望实现快速筛查和一站式MRI扫描，可作为CT的替代方案^{[5, 31]}。研究显示，ZTE序列在不同部位的骨折评估中均具有较高的检出率^{[22, 32, 33]}。在头颈部，CHO等^[34]在一项包含13例头部外伤患者的研究中显示，ZTE-MRI与CT在颅骨骨折的诊断图像质量上差异无统计学意义（4.65±0.56 vs. 4.73±0.45），观察者间一致性极佳（k=0.829；k=0.806），证实ZTE-MRI具有与CT图像相当的成像质量。同样在关于儿童颅面骨成像中，KAMONA等^[35]采用双射频、双回波UTE序列对12名颅面疾病患儿进行成像，结果显示UTE可清晰显示薄骨结构及术后截骨线，与CT的骨分割Dice相似系数（Dice similarity coefficient, DSC）达0.81，颅骨测量一致性为0.90~0.99。研究表明，UTE MRI在儿童颅面骨缺损、骨折及术后骨结构评估中可作为CT的无辐射替代方案。在肩关节，FEUERRIEGEL等^[36]纳入46名疑似肩关节创伤性脱位患者，结果表明基于UTE技术生成的CT样图像在评估骨性Bankart损伤及其他骨性病变方面与常规CT相比具有临床可行性和准确性。同时，OISHI等^[37]对36例肩关节前向不稳患者进行ZTE MRI与CT评估，结果显示ZTE在评估关节盂骨缺损方面与CT高度相关（r=0.89）。类似结果也证实了3D-ZTE-MRI在肩胛盂评估中与3D-CT具有高度的一致性和临床应用价值^[38]。对于脊柱，VUCEVIC等^[39]对无症状及腰痛受试者进行UTE与场回波（field echo, FE）成像，研究证实采用多回波UTE序列结合图像平均与反转后处理，可生成类CT对比的脊柱骨图像，在评估腰椎峡部裂等骨病变方面展现出良好的临床可行性。在膝关节，BHARADWAJ等^[40]定性评估ZTE-MRI序列在识别骨性病变中的作用，采集100名患者ZTE及标准膝关节MRI图像，对骨折评估采用Likert评分法信心评分，其中71.1%的评分等级为5分。

       上述研究一致表明，ZTE在骨折评估中具有与CT相当的性能。尽管ZTE技术展现了广阔的应用前景，但其在骨折类型评估中的临床应用仍面临一些挑战，例如，研究设计普遍存在样本量小、单中心研究，这会导致结果外推性受限，在之后的研究中需要统一扫描参数与评估标准，进一步验证ZTE的诊断一致性。此外，SNR与扫描时间的固有矛盾是技术优化的重点，未来随着硬件设备的优化及人工智能的加入，有望进一步提升图像质量，推动ZTE技术全面运用于骨折类型的临床诊断流程中，实现对疾病的早期诊断与精准治疗。

3.2 ZTE在关节病中的应用

       骨关节炎是一种常见的退行性变疾病，发生发展涉及骨、钙化软骨等多组织的协同病变，可累及全关节。ZTE技术不仅能清晰显示骨、钙化软骨等短T2组织的形态病变，还能量化骨关节炎病程发展中生化改变，进行骨质定量和成分分析，将短T2水含量作为软骨退变的生物指标，为骨关节炎早期诊断、病程分期、治疗方案等提供有效帮助^{[41, 42, 43]}。ZTE在多个关节的骨性评估中展现了较高的临床应用价值。在肩关节，BREIGHNER等^[8]对34名患有肩关节疾病的患者（骨关节炎、不稳定和创伤后疼痛）展开研究。研究中选择关节盂形态、Hill-Sachs损伤程度及最佳拟合圆直径作为量化指标，结果表明，ZTE与CT图像存在高度跨模态一致性，相关系数大于0.6。证实ZTE可以有效辅助肩关节炎手术规划和治疗方案。在膝关节，ZTE能够探测骨软骨交界及半月板的早期微结构改变，为膝关节炎的早期干预提供影像支持，有望替代CT用于骨骼形态学评估^{[41, 44]}。在脊柱与骶髂关节方面，WOLHARN等^[45]和ZHANG等^[46]证实ZTE在评估骶髂关节骨质增生、软骨下硬化、侵蚀及强直等方面与CT具有相似的性能（Krippendorff's alpha系数：0.724~0.983；k=0.754），且无电离辐射风险。在退行性颈椎病中，ARGENTIERI等^[47]和王聪等^[48]分别证实了CT与ZTE对颈椎神经孔狭窄（cervical neural foraminal stenosis, CNFS）的评估具有高度一致性（Kappa值=0.85），可以减少随访患者重复检查。HOU等^[49]在22例疑似腰椎退行性病变患者中发现，ZTE-MRI能提供比常规MRI更丰富的皮质骨细节，各模态间骨性参数无显著差异。

       ZTE序列可检测出常规MRI难以发现的骨性及软骨下病变，为长期复诊患者提供了无辐射的影像检查手段，在骨关节疾病中展现出具有替代CT的潜力。尽管ZTE优势显著，但其空间分辨率相对于CT图像而言有较大的提升空间，目前可以通过整合更高场强（如7 T MRI）、优化多平面重建技术以及深度学习算法，提升ZTE-MRI的图像质量与诊断效能，推动ZTE-MRI技术发展成为更安全、更全面的骨关节病影像诊断工具。

3.3 ZTE在钙化/骨化性病变中的应用

       常规MRI序列虽然能检测出较大范围钙化，但对结节状或微小病灶的检测能力有限，ZTE序列通过将对比度反转（生成类CT图像），可显著提升MRI关于钙沉积的诊断效能。此外，其也可辅助确诊特殊部位钙化、提高吸收期钙化检测率（常规序列仅能检出水肿，无法识别钙结晶）；同时，该序列也适用于检测肌腱、韧带等低T2结构内钙化，其在背景抑制方面优于T1梯度回波（gradient echo, GRE）序列，从而提供了更佳的病灶显示 ^{[4, 43, 50]}。但在临床应用中需要注意鉴别诊断：ZTE序列对钙化病变呈现高信号，而高信号也可能是液性肩袖撕裂、囊性病变。针对这一现象，可以结合T2加权脂肪饱和序列（T2-weighted fat-saturated, T2WI-FS）观察病变部位。若为钙化，则在ZTE序列上表现为高信号，在T2WI-FS上表现为低信号；若为液性撕裂或囊性病变，在ZTE序列和T2WI-FS上均呈现为高信号^[51]。在骨化性病变评估方面，早期骨组织的骨化改变在常规MRI上不易识别，而ZTE序列有助于显示骨化的特征性表现，为早期诊断提供可靠依据^[52]。针对关节内异位骨化的检测，ZTE序列也可以作为CT检查的有价值替代方案，在保留无辐射优势的同时，实现异位骨化的精准定位^{[52, 53, 54]}。

       ZTE技术在钙化/骨化性病变中的应用优势显著，可有效提升常规MRI对微小病灶的检出率，进一步提高对相关疾病的诊断效能。然而，该技术在鉴别T2穿透效应所致假象方面仍存在局限。未来，多模态融合技术将成为进一步提升图像病灶显示能力及疾病鉴别诊断能力的重要发展方向，为ZTE序列在钙化/骨化性病变中的临床应用提供支撑。

3.4 ZTE在骨肿瘤骨质破坏评估中的应用

       除了良性钙化与骨化病变外，ZTE序列在骨肿瘤及肿瘤样病变中也展现出较高的临床价值。该技术生成的类CT图像能够清晰显示骨肿瘤的边界范围、形态特征及其与周围正常骨组织的关系^[5]，具有手术规划、病灶评估及治疗监测等重要应用价值^{[4, 53]}。

       多项研究证实了ZTE在骨肿瘤评估中的效能。XU等^[55]将灰度反转零回波时间成像（grayscale inversion zero echo time, GI-ZTE）对下肢肌肉骨骼肿瘤或类肿瘤性疾病的患者进行检查，结果证实，GI-ZTE与CT在病灶大小、数量、位置、硬化性边缘、骨质扩张及破坏模式等方面均达到良好的一致性。孟捷等^[56]的研究进一步证实，ZTE-MRI在评估骨肿瘤骨质破坏范围方面与CT相当。CHAUHAN等^[9]针对颅底及颅骨骨骼病变展开的研究表明，ZTE序列能够为骨质破坏、侵蚀等病变提供高度可靠的诊断信息，为颅底及颅骨骨肿瘤的病情评估提供重要参考。

       上述研究展现了ZTE序列在骨肿瘤骨质破坏形态学评估中的独特优势，为骨骼系统成像提供了无辐射、一体化的替代方案。但该技术受限于自身分辨能力，对微小骨质破坏病灶的显示效果仍存有提升空间。因此，未来研究应聚焦于ZTE序列参数优化与算法改进，助力ZTE序列成为骨骼系统疾病影像诊断的重要组成手段。

       综合上述临床研究，ZTE在创伤、关节病及骨肿瘤等领域表现出与CT高度一致的诊断效能，表1系统梳理了近年来ZTE与CT在骨骼系统疾病中的一致性研究，结果显示，在不同解剖部位或疾病类型中，ZTE与CT的κ/ICC值大多在0.7及以上，表明两者具有良好至卓越的观察者间信度。

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表1  ZTE序列与CT在骨骼系统疾病诊断一致性
Tab. 1  Diagnostic consistency between ZTE and CT for skeletal pathologies

4 小结与展望

       综上所述，ZTE序列是一项创新且具有革命性的技术。在临床诊断工作中，面对辐射敏感人群的长期随访以及静音需求场景，其具有不可替代的优势。当ZTE序列与常规MRI联合应用时，可实现骨与软组织的全面评估、提高钙化与骨化病变的检出率以及显著抑制金属伪影。同时，人工智能的运用将促进ZTE序列作为标准骨骼系统MRI检查的有效手段，具备替代CT成像的巨大优势。然而，目前该领域研究仍普遍存在后处理流程繁杂、样本量小、图像分辨率有限以及普及率低等问题。未来研究可在以下几个方面深入探索。（1）优化参数与后处理算法：持续优化ZTE序列参数，并深度运用人工智能技术。尤其是基于深度学习的图像后处理算法，系统性提升图像质量与诊断效率。（2）大样本、多中心研究：目前相关研究中，关于ZTE技术在骨骼系统疾病的临床诊断效能多为小样本量、单一中心研究。导致技术的可重复性和普适性未得到有效证明。未来采用大样本及多中心研究设计，验证ZTE序列在不同骨骼部位、不同病变类型中的应用价值，推进ZTE序列尽早转化为临床可信赖、可推广的标准化诊断工具。（3）整合高场强MRI：当前ZTE序列仍存在空间分辨率不足的问题，在保持临床可接受的扫描时间内，整合更高场强，通过提高质子的极化率，显著增加了成像的SNR储备，这一优势可用于减小体素体积，从而在保证图像质量的前提下，能够有效提升ZTE技术的空间分辨率，更加清晰地显示骨皮质细微结构、骨小梁及早期骨病变。（4）提高设备普及率及降低检查成本：通过构建区域共享与远程会诊读片模式及发展简化版ZTE序列，使新型技术也能够有效运用于周边基层医院和资源有限地区。建立ZTE替代CT的临床路径，优化序列组合，避免CT重复检查，降低患者的检查成本。通过对其技术的深度研究，ZTE序列将成为骨骼系统成像中不可或缺的技术，为未来进一步实现无辐射临床诊断工作探索出新路径。