0 引言

       阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）是一种常见的脑部退行性疾病，也被认为是痴呆最主要的类型^[1]。其核心的病理变化，主要体现在β淀粉样蛋白（β-amyloid, Aβ）在神经细胞外异常沉积形成老年斑，以及过度磷酸化的tau蛋白在细胞内聚集形成神经原纤维缠结^[2]。轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）通常被视为介于正常衰老与明确痴呆之间的过渡状态，是AD进展的关键中间阶段，也是实施早期干预和监测的关键窗口期^[3]。根据流行病学调查数据，2021年我国现有的AD及其他痴呆患者人数已达到约1699万，年龄标化患病率高达900.8/10万，这一数字显著超过了全球平均水平。随着我国人口老龄化趋势的不断加剧，AD的患病率预计将持续攀升，这无疑使其成为一个严重威胁国民健康的重大公共卫生问题^[4]。然而，AD的确切发病机制至今尚未完全阐明，临床上也缺乏高效的早期诊断手段。早期诊断和及时干预对延缓AD进展、改善临床症状至关重要。因此，积极探索能够用于AD早期诊断的特异性影像学生物标志物显得尤为重要。

       近年来，MRI技术取得了快速的发展，其中扩散MRI（diffusion magnetic resonance imaging, dMRI）技术在AD研究中的应用日益广泛和深入。与传统结构MRI相比，dMRI技术的核心优势在于可于细胞及亚细胞层面探测活体脑组织内水分子的微观扩散运动，从而敏感地检测AD病程中早于宏观脑萎缩的微结构异常，如白质纤维完整性破坏、神经突密度降低及微循环灌注障碍等，为AD的早期诊断、病理机制解析及动态监测提供关键信息。具体来说，dMRI主要包括体素内不相干运动扩散加权成像（intravoxel incoherent motion-diffusion weighted imaging, IVIM-DWI）、水通道蛋白磁共振分子成像（aquaporin magnetic resonance molecular imaging, AQP-MRMI）、扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）、神经突方向离散度与密度成像（neurite orientation dispersion and density imaging, NODDI）以及沿血管周围间隙扩散张量成像分析（diffusion tensor image analysis along the perivascular space, DTI-ALPS）等技术。

       尽管近年已有综述对dMRI在AD中的部分应用进行了介绍，但大多侧重于技术原理与参数改变的描述，对技术标准化、多模态整合及临床转化路径等关键问题关注不足。本文在上述基础上对dMRI技术在AD中的应用现状与最新研究进展进行了综述，并围绕技术标准化、多模态整合、临床转化及未来技术创新等方向提出了具体建议，以期为dMRI技术在AD临床诊疗中的推广应用提供有价值的参考。

1 文献检索方法

       为系统梳理dMRI在AD诊断中的研究进展，本文遵循系统性综述的文献检索原则。检索数据库包括：PubMed、Web of Science、中国知网（CNKI）和万方数据知识服务平台等。检索时间范围覆盖dMRI技术首次提出至2026年1月，其中针对AD临床应用研究重点检索近10年（2016~2026年）文献，同时对关键原始方法学文献进行补充追溯。英文检索公式：（“Alzheimer's disease” OR “Mild cognitive impairment”）AND（“diffusion magnetic resonance imaging” OR “diffusion tensor imaging” OR “intravoxel incoherent motion” OR “aquaporin” OR “neurite orientation dispersion and density imaging” OR “DTI-ALPS”）；中文检索公式：（“阿尔茨海默病” OR “轻度认知障碍”）AND（“扩散磁共振成像” OR “扩散张量成像” OR “体素内不相干运动” OR “水通道蛋白” OR “神经突方向离散度与密度成像” OR “沿血管周围间隙扩散张量成像分析”）。检索策略采用主题词与自由词相结合的方式，并根据各数据库特点进行适当调整。

       纳入文献类型包括原始研究、基于Meta分析的系统综述等，排除会议摘要、个案报道及非英文或非中文文献。对初检获得文献进行去重、标题与摘要初筛、全文复筛后，最终纳入与AD或MCI直接相关的dMRI研究文献47篇。

2 IVIM-DWI在AD研究中的应用

       IVIM-DWI这一概念最早由LE BIHAN等在1986年提出^[5]。该技术通常采用单次激发自旋回波-平面回波序列，通过采集至少三个不同b值的扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）图像，从而能够有效区分组织中水分子的真实扩散与微循环灌注效应，其中低b值对微循环灌注的贡献更为敏感。其主要的定量参数包括：纯扩散系数（D），主要反映水分子的自由扩散能力；伪扩散系数（D^*），用以表征微循环灌注的影响；以及灌注分数（f），表示微循环灌注所贡献的信号比例。目前，IVIM-DWI已广泛应用于肝脏、肾脏、脑肿瘤及脑血管病等多个领域的研究^{[6, 7, 8]}，不过，它在AD诊断领域的应用尚处于初步的探索阶段。

       邢培秋等^[9]的研究发现，与正常对照（normal control, NC）组相比，AD组及MCI组患者的海马头及海马体区的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值与IVIM-D值均呈现升高的趋势（P<0.05），且各感兴趣区的IVIM-D值与患者简易精神状态检查（Mini-Mental State Examination, MMSE）评分的相关性普遍高于传统的ADC值；此外，联合双侧海马头及海马体的IVIM-D值构建的预测模型的曲线下面积（area under the curve, AUC=0.961）显著高于基于ADC值的预测模型（AUC=0.888）。这提示IVIM-DWI对AD及MCI患者海马区水分子扩散变化的检测效能可能优于传统的DWI技术。VAN DER THIEL等^[10]的研究则揭示，在NC组、MCI以及AD患者的海马体和正常表现白质中，IVIM-f值与海马体积呈现负相关关系。该现象可能反映细胞丢失及微结构破坏所致间质液增多，提示间质液积聚与海马萎缩相关。XIA等^[11]发现AD患者右侧楔前叶及左侧小脑的快速扩散系数与MMSE评分存在显著相关性。BERGAMINO等^[12]通过比较老年人群灰质与白质的基于体素的形态学测量、ADC及IVIM-DWI参数，观察到MCI患者丘脑的ADC和IVIM-D值已经出现显著的改变（P<0.05），而基于体素形态学分析（voxel-based morphometry, VBM）技术则主要在AD晚期才显示出明显的差异。基于横断面数据，IVIM-DWI与ADC在MCI阶段即显示出参数改变，而VBM差异主要在AD晚期显现，提示IVIM-DWI可能具有更高的早期敏感性。该团队后续12个月纵向随访进一步证实，认知障碍组多个脑区的ADC和IVIM-DWI参数在随访期间显著增加，而NC组的变化则非常微小^[13]。这表明IVIM-DWI对认知功能下降的动态监测具有较高的敏感性，这可能与疾病进展过程中伴随的微结构退变及灌注异常有关。

       现有研究初步证实了IVIM-DWI在AD早期诊断中的潜力，其核心优势在于能同时捕获组织扩散（IVIM-D）与微循环灌注（IVIM-f，IVIM-D^*）的双重信息，相关参数在MCI阶段即已出现改变，敏感度可能优于传统DWI和结构MRI。然而，该技术在AD领域的应用仍处于探索阶段，存在以下主要问题：参数采集与后处理缺乏标准化；在AD研究中，IVIM-f值的升高或降低与病理状态（如灌注减少、细胞丢失后间质液增多）之间的关系尚存争议。未来研究还需致力于IVIM-DWI参数采集与后处理的标准化，并结合灌注成像或病理学证据对IVIM-f值变化的确切生理病理意义进行深入验证。

3 AQP-MRMI在AD研究中的应用

       传统观点通常认为水分子在生物体内主要遵循自由扩散的规律，而水通道蛋白（aquaporins, AQPs）的发现则揭示了水分子还存在主动跨膜转运的方式^[14]。AQP-MRMI正是一种基于AQPs理论的磁共振分子成像技术。相关研究表明^[15]，在高b值条件下（通常超过2000 s/mm²），灌注及自由扩散对信号衰减的影响会显著减弱，此时的信号衰减主要受限于细胞内水分子通过AQPs介导的跨膜主动转运过程。通过双指数或三指数模型对多个高b值（>2000 s/mm²）的DWI数据进行拟合，可以计算出与AQPs功能相关的扩散参数，即AQP-ADC值或超高ADC（ultra-high ADC, ADCuh）值，从而实现定量检测AQPs的功能。目前，AQP-MRMI已应用于帕金森病、卒中及肿瘤等疾病的研究^{[16, 17, 18]}，但在AD领域的相关报道仍然相对较少。

       研究表明^[19]，在AD的病理进程中，水通道蛋白4（aquaporin-4, AQP4）作为清除脑内代谢废物的关键驱动因子，其功能若出现障碍，则与AD的发生和发展密切相关。在AD患者和动物模型中，AQP4表达的降低会加剧Aβ和tau蛋白的积累，因此，对AQP4功能的监测或许能为AD的诊断提供一种全新的思路。XUE等^[20]对比分析了AD患者的超高b值DWI与扩散峰度成像特征，发现ADCuh能够反映AD患者特定脑区（如颞叶白质）水分子扩散异常，这种异常可能与AQP4表达变化相关，并且联合使用常规ADC与ADCuh（AUC=0.897）显著优于单独使用ADCuh（AUC=0.766）（P<0.05）。邱艳华等^[21]的研究发现，在MCI组与NC组之间，常规ADC值差异无统计学意义，而AQP-ADC值却在额叶皮层、海马、丘脑及左侧颞叶白质区域升高（P<0.05）。施黎炜等^[22]在此基础上对海马亚区进行了更为精细的划分，发现与NC组相比，MCI组仅在左侧海马CA1-3区出现AQP-ADC值的升高（P=0.026），而AD组则在双侧海马DG-CA4、CA1-3区、左侧下托、双侧海马旁回及左侧内嗅皮层等多个亚区都出现了AQP-ADC值的升高（P<0.05）。回顾既往的研究，我们知道海马CA1区是AD病理过程中神经元丢失最早且最显著的亚区。因此，CA1-3区AQP-ADC值的变化对于鉴别正常衰老与MCI或许具有一定的参考价值，并有望成为AD早期诊断的一个潜在影像学生物标志物。

       AQP-MRMI是目前少数能做到无创探测AQPs功能的技术，其生物学特异性较强，直接关联到AD核心病理（Aβ、tau）的清除机制。在常规DWI无显著异常时，AQP-ADC值已在MCI阶段特定脑区（尤其是海马CA1区）出现显著改变，显示出其作为超早期诊断标志物的巨大潜力。然而其对于成像技术要求较高，且参数特异性还需进一步验证。未来还需开发更高信噪比和稳定性的超高b值成像序列，以及探索AQP-MRMI在鉴别AD与其他AQP4通路可能相对完好类型痴呆（如额颞叶痴呆）中的鉴别诊断价值。

4 DTI在AD研究中的应用

       DTI技术最初由BASSER等^[23]提出，它是在DWI基础上发展起来的一种无创MRI技术，能够量化水分子在组织中的各向异性扩散程度，进而反映脑白质微观结构（如轴突、髓鞘）的完整性。与传统的海马体积测量相比，DTI通常能够更早、更敏感地检测到白质的微结构损伤，并且大量证据表明白质的完整性与认知功能的衰退显著相关。DTI常用的参数包括：各向异性分数（fractional anisotropy, FA），它反映了水分子扩散的各向异性程度，其降低往往提示白质完整性受损；平均扩散率（mean diffusivity, MD），代表水分子的整体扩散能力，升高通常提示组织内自由水含量增加；轴向扩散系数（axial diffusivity, AxD）和径向扩散系数（radial diffusivity, RD），其中AxD值主要代表水分子沿神经纤维主轴方向的扩散速率，而RD值则代表垂直于主轴方向的扩散速率，两者数值的高低分别与轴突和髓鞘的完整性密切相关^[24]。

       大量研究已经证实，AD患者的脑白质显示出广泛的FA降低和MD升高，值得注意的是，这种变化同样可能发生在AD早期阶段的部分脑区^[25]。MAGALHÃES等^[26]发现与NC组相比，MCI患者已经呈现出广泛性的白质改变，具体表现为FA降低和MD升高。提示在AD病理进程中，白质损伤的发生比全脑皮质萎缩更早、更广泛。OHLHAUSER等对NC组、主观认知功能下降（subjective cognitive decline, SCD）、MCI及AD患者进行研究，发现与NC组相比，SCD组在双侧皮质脊髓束、上下纵束、额枕束、胼胝体、海马体、丘脑前辐射束及小脑等区域的FA值存在弥漫性降低，而MD值则在双侧皮质脊髓束、上下纵束、上放射冠和胼胝体等区域普遍升高（P<0.05）^[27]。BRUGGEN等的研究显示，与NC组相比，SCD组前放射冠、上下纵束、扣带回及胼胝体体部的FA值降低，MD值则在上下纵束、扣带回及上放射冠区升高（P<0.01）^[28]。提示在某些特定脑区中FA与MD的变化能够作为反映AD早期脑白质损伤的指标，这对于区分有潜在可能发展为AD的SCD及MCI患者也许具有较大意义。在此基础上，YU等^[29]进一步指出，在揭示AD早期脑白质微结构改变方面，MD改变的敏感性与特异性要优于FA。

       以往的多数DTI研究主要采用FA和MD作为核心指标，而一些新兴的研究表明，AxD和RD相较于FA和MD或许能更敏感地反映潜在的组织病理变化。这是因为AxD和RD与脑组织的轴突和髓鞘结构完整性密切相关。在正常的脑组织中，由于轴突和髓鞘结构完整，AxD值相对较高，而RD值则相对较低^[30]。GIULIETTI等^[31]通过分析AD和MCI患者T2加权图像上表现正常的白质区域，发现其AxD值相较于NC组有所升高（P<0.05），而FA值却未显示出显著差异。这一发现似乎提示，AxD值可能比FA更早地反映出脑组织的微结构变化，从而有助于评估疾病的进展情况。BOESPFLUG等^[32]的研究发现，MCI患者的穹窿区FA值降低，MD和RD值升高（P<0.05），且这些变化与认知功能下降显著相关；而在颞叶干区域，AxD值升高（P=0.003），FA、MD、RD则未见明显改变。这提示MCI不同白质区域可能存在异质性的病理机制，穹窿区FA降低伴RD升高提示髓鞘损伤为主，而颞叶干AxD单独升高可能提示早期轴突代偿性改变，这种参数模式的差异使得AxD和RD的联合分析能够助于区分区域特异性的病理改变。SHIH等^[33]的研究则发现，AD患者海马齿状回的AxD值进一步降低并伴随RD值的持续升高，这反映了该区域广泛的轴突变性及髓鞘破坏。认知功能的衰退程度与AxD、RD值的变化模式呈现出显著的相关性。具体而言，AxD值下降越明显的脑区往往伴随着更严重的认知功能损害；而RD值升高越显著的部位，通常也意味着白质微结构损伤更为严重。由此我们可以推断，AxD值的降低可能指向轴突完整性受损，而RD值的升高则或许更直接地反映了髓鞘脱失的病理过程。但两者并非完全独立，轴突丢失与髓鞘破坏在AD病理进程中常伴随发生。这些参数的变化有助于我们深化对AD病理机制的理解，并可能辅助区分AD的不同病理阶段。

       DTI是目前应用最广、研究成果最成熟的dMRI技术，大量研究一致表明AD患者存在广泛的FA降低和MD升高，且这种白质微结构损伤在SCD和MCI阶段即已出现，早于全脑萎缩。然而，传统DTI还存在图像分辨率、参数特异性较低，早期微结构改变的敏感性弱于新兴技术等不足；未来研究还需进一步提升其分辨率，并采用更高级的模型解决参数估计偏差，以及结合多模态dMRI技术，从不同角度验证微结构改变的病理基础。

5 NODDI在AD研究中的应用

       NODDI由ZHANG等^[34]提出，该技术采用了一个包含细胞内、细胞外和脑脊液（cerebro-spinal fluid, CSF）三个微观结构区室的生物物理模型。由于各区室对水分子扩散行为的影响各不相同，因此会产生不同的磁共振信号^[35]。NODDI主要通过三个关键参数量化神经纤维的微观结构：神经突密度指数（neurite density index, NDI），它反映了单位体积内神经纤维（包括轴突和树突）的密度；神经突方向离散度指数（orientation dispersion index，ODI）用于表征神经纤维方向的离散程度，其值越高，表明纤维方向越分散；以及各向同性水分子体积分数（volume fraction of isotropic water, Viso），表示CSF在所测体素中所占的信号比例^[36]。目前普遍认为，在评估神经突密度和纤维方向离散度方面，NODDI相较于常规DTI具有更高的敏感性和特异性，因此已被广泛应用于神经系统疾病的研究中。

       VOGT等^[37]研究发现，MCI患者的颞叶和顶叶皮质区NDI明显降低，而AD患者则在顶叶、颞叶和额叶区均出现NDI和ODI的降低（P<0.001）。这表明NODDI指标确实是皮层微结构的敏感标志物，可能为MCI和AD的灰质神经退行性变提供早期的指示。FU等^[35]的研究显示，与NC组相比，MCI组和AD组的NDI和ODI降低，Viso升高（P<0.01），而FA仅在AD组才出现降低。这一对比结果提示，相较于DTI，NDI和ODI对AD早期患者脑内微结构的变化可能更为敏感。PARKER等^[38]的研究发现，NDI和ODI与AD病理及认知表现的关联强度显著高于FA和MD。中介模型的分析进一步表明，NDI是认知功能与AD病理特征之间关系的重要中介因子。PILLAI等^[39]对NC组和MCI患者进行研究后，发现海马体和杏仁核NDI值的下降与记忆评分显著相关；而ODI值在海马体、海马旁回、梭状回等多个区域的下降也与记忆评分显著相关。与此同时，特定脑区中较低的NDI和ODI与患者后续的记忆衰退存在关联，这提示NDI和ODI可能是预测记忆衰退的潜在指标。LAVROVA等^[40]进一步指出，联合使用DTI和NODDI指标能够有效反映AD相关TDP-43蛋白病所致的脑微结构改变，因此有望作为诊断AD相关TDP-43蛋白病变的潜在影像学生物标志物。

       NODDI的优势在于其核心参数对于脑白质微观变化的敏感性优于DTI，且与认知功能及AD核心病理（Aβ/tau）的关联性更高。但其目前尚存在以下不足：首先，NODDI技术通常需要采集多个高b值和多方向扩散加权图像，导致其扫描时间较长；其次，NODDI的区室模型对细胞内、外及CSF信号做了简化假设，在严重水肿、神经元大量丢失或炎症等病理状态下，这些假设可能不完全成立，从而导致参数估计偏差；再次，NDI/ODI与神经突密度及方向离散度的对应关系主要来自动物实验和小样本、横断面研究，在AD患者中尚缺乏直接的组织病理学证据。未来研究应致力于技术加速与标准化、模型优化以及病理验证。

6 DTI-ALPS在AD研究中的应用

       2012年，ILIFF等^[41]首次提出了“类淋巴系统”的概念。该系统的结构基础主要包括动脉周围间隙、静脉周围间隙以及高度表达AQP4的星形胶质细胞终足，这些结构共同协作，促进了CSF与脑间质液（interstitial fluid, ISF）之间的水分子交换。具体而言，CSF沿着动脉周围间隙进入脑实质，与ISF混合后，会携带代谢废物（如Aβ、tau蛋白等）通过静脉周围间隙排出，最终经由脑膜淋巴管引流至颈部淋巴结，从而完成脑内代谢废物的清除过程。研究表明^[42]，类淋巴系统的功能会随着年龄的增长而逐渐衰退，这与AQP4极性丧失、血管搏动减弱等因素有关。其功能的障碍与AD的发病密切相关，这也为AD的早期诊断与干预提供了一个崭新的视角。因此，发展能够精准评估类淋巴系统结构与功能的影像学技术，便成为当前研究的一个热点。

       DTI-ALPS是一种基于DTI的无创评估类淋巴系统功能的技术，由TAOKA等^[43]于2017年首次提出。该方法主要通过评估水分子在血管周围间隙（perivascular spaces, PVS）方向上的扩散率，来间接反映类淋巴系统的活性。在侧脑室体部水平，PVS的走行方向（左右方向，x轴）与邻近的投射纤维（头足方向，z轴）和联合纤维（前后方向，y轴）是相互垂直的。通过计算投射纤维和联合纤维在x轴方向的平均扩散率与投射纤维在y轴方向和联合纤维在z轴方向的平均扩散率的比值，就可以得到DTI-ALPS指数，其计算公式为：DTI-ALPS指数=(Dxproj+Dxasso)mean/(Dyproj+Dzasso)mean，其中Dxproj和Dxasso分别表示投射纤维和联络纤维在x轴方向上的扩散率，Dyproj表示投射纤维在y轴方向上的扩散率，Dzasso表示联合纤维在z轴方向上的扩散率。该指数可用于评估PVS内水分子的扩散功能。TAOKA等研究发现，在b=1000 s/mm²时，投射纤维和联合纤维在x轴方向的扩散率与MMSE评分呈显著正相关。STEWARD等^[44]的研究也表明ALPS指数与MMSE评分显著相关，与此结论一致。ZHONG等^[45]研究发现，ALPS指数与MMSE和基础版蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment-Basic, MoCA-B）评估均呈显著正相关，且MoCA-B与ALPS指数的相关性更强，这提示ALPS指数在早期AD筛查中具有潜在的应用价值。LIANG等^[46]的研究进一步指出，AD和MCI患者的ALPS指数低于NC组（P<0.001），且AD患者的降低程度相较MCI患者更为显著（P=0.007）。HUANG等^[47]通过纵向研究发现，AD组的ALPS指数低于MCI组和NC组，而且ALPS指数的下降发生在CSF中Aβ42水平达到阳性阈值之前。这或许意味着，类淋巴系统的功能障碍可能早于Aβ的病理性沉积。

       DTI-ALPS技术提供了一种无创、便捷评估类淋巴系统功能的影像学方法，具有极高的临床转化潜力。该技术的核心优势在于可直接从常规DTI数据中计算得出，无需额外扫描。然而，该技术目前仍存在一些问题与挑战。首先，ALPS指数的生理特异性存在争议，其是否真正反映沿PVS的水分子运动，还是混杂了邻近纤维束的其他扩散成分，这始终是该领域讨论的焦点；其次，年龄、血管搏动、睡眠姿势、麻醉药物等因素均可能影响ALPS指数，而标准化的采集条件尚不明确；此外，分析方法敏感度也有待提升。未来研究应着重于以下几方面：结合动态对比剂增强的类淋巴系统成像“金标准”进行直接验证，从而明确ALPS指数的生物学内涵；开发自动化、全脑体素水平的分析方法，以提高客观性和可重复性；开展更多纵向研究，明确ALPS指数在AD症状出现前多久开始下降，并全面评估其作为早期筛查工具的风险预测价值。

7 小结与展望

       本综述系统性地总结了IVIM-DWI、AQP-MRMI、NODDI、DTI及DTI-ALPS等dMRI技术在AD中的研究进展，各种dMRI技术在AD中的应用场景、价值和优缺点比较见表1。DTI作为目前最常用的扩散成像技术，多数研究对其在认知障碍患者脑区中FA和MD值变化的结论较为一致，但在早期AD患者中的敏感性相对有限。通过联合使用AxD与RD，可提升早期诊断效能。NODDI和DTI-ALPS对AD早期（MCI阶段）的脑微结构改变和类淋巴系统功能障碍具有较高敏感性，有望用于早期筛查与疾病进展监测。AQP-MRMI可无创探测AQPs功能，反映AD核心病理清除机制，具有较强的生物学特异性。IVIM-DWI可同时评估组织扩散与微循环灌注信息，对AD相关脑区变化敏感。但目前参数采集与后处理尚缺乏统一标准，可重复性待提升。总体来看，dMRI技术在揭示AD发病机制、实现早期诊断、监测疾病进展及评估治疗效果等多个方面展现出巨大的潜力。然而，要真正推动这些技术从研究走向临床常规应用，未来研究可在以下几个关键方向上实现突破。（1）技术标准化：推进多中心扫描参数（如NODDI的b值、DTI-ALPS后处理流程）标准化，建立基于年龄、性别的正常参考值范围；（2）多模态整合：联合dMRI指标与CSF/血液生物标志物、PET分子影像、结构MRI、认知量表，构建“影像-生物学-临床”多维诊断预测模型；（3）临床转化：开发自动化后处理软件，缩短分析时间，推动DTI-ALPS、NODDI进入临床常规筛查流程；（4）技术创新：探索7.0 T超高场强dMRI与人工智能结合，提升微小脑区分辨率，实现AD病理亚型精准区分。

       随着磁共振技术的持续进步和临床研究的不断深入，我们有理由相信，dMRI技术有望在AD的临床诊断与研究中发挥更广泛、更可靠的作用。

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表1  各种dMRI技术在AD中的应用场景、价值和优缺点比较
Tab. 1  Comparison of application scenarios, values, and advantages/disadvantages of various dMRI techniques in AD