在人体组织中，水分子扩散情况因组织结构的不同而产生差异。若水分子在各个方向上扩散程度相同，则表现为高斯分布，称为各向同性扩散；若水分子在各个方向上扩散程度不同，则表现为非高斯分布，也称各向异性扩散。扩散加权成像（diffusional weight imaging, DWI）与扩散张量成像（diffusional tensor imaging, DTI）技术的理论基础是假定水分子扩散符合高斯分布模型^[1]，然而在人体大多数复杂的组织结构中，由于细胞中、细胞周围复杂微环境等因素不同程度改变水分子的扩散，导致其分布表现为非高斯特征^[2,3,4,5]。扩散峰度成像（diffusional kurtosis imaging, DKI）以非高斯分布模型为基础^[2]，相比DWI及DTI，能更加真实、准确地把握人体组织微观结构信息，为临床提供更丰富的诊断信息^[6,7,8,9,10]。

1　DKI基本原理

       DKI技术由Jensen等^[2]于2005年首次发表，其主要公式为：

       公式（1)中S(b)为不同回波时间的信号强度；0(b³）为b的三阶无穷小项；Kapp与Dapp分别表示某个扩散敏感梯度方向的峰度系数与扩散系数，前者描述水分子在生物组织内受限扩散的程度，后者描述扩散加权成像中不同水分子扩散运动的速度^[2]。公式(2）中K代表无单位参数，可定量分析水分子扩散偏离理想高斯分布的程度，描述水分子扩散受阻程度与扩散的不均质性。当K=0时，表示水分子扩散为高斯分布；K值越大，则偏离高斯分布越显著，微细结构越复杂。D代表经非高斯分布校正过的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值。与DWI相比，DKI对水分子扩散受限更加敏感^[11]。DKI可定量分析真实水分子扩散受限程度与非均匀性，进而评估生物组织细微结构的复杂程度^[2]。

       与DWI序列相比，DKI序列以DWI序列为基础，采用高b值（通常b >1 000 s/mm²)，且至少需要15个弥散方向以及3个b值^[1]。

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2　DKI主要参数

       DKI技术可获得的主要参数包括平均峰度(mean kurtosis, MK)、峰度各向异性（kurtosis anisotropy, KA)、轴向峰度（axial kurtosis, AK)、径向峰度（radial kurtosis, RK)，不仅如此，它还可获取扩散张量成像常用参数，如平均扩散率（mean diffusion, MD)、轴向扩散率（axial diffusion, AD）和径向扩散率（radial diffusion, RD)、各向异性分数(fractional anisotropy, FA)，为临床提供更多信息。

2.1　平均峰度（MK)

       MK是DKI技术最关键的参数，代表空间各梯度方向的扩散峰度平均值^[12]，是衡量组织结构复杂程度的指标^[13]。MK值与组织复杂程度呈正比，结构越复杂（如癌细胞分化程度越低、细胞密度越大），水分子运动阻碍则越显著，MK值越大^[14]。

2.2　峰度各项异性（KA)

       KA在一定程度类似于FA，根据峰度标准差演变而来。KA值代表水分子趋向于各向异性性扩散的程度，即数值越大，趋向程度越明显。

2.3　径向峰度(RK)及轴向峰度(AK)

       AK和RK指与扩散张量平行及垂直方向上扩散峰度的平均值，其大小量化了此方向水分子弥散受阻程度^[15,16]。

3　DKI在肿瘤中的应用

       2015年中国预计有429.2万新发肿瘤患者和281.4万死亡病例，肿瘤发病率总体表现为增长趋势^[17]。准确诊断是治疗的前提，DKI对组织细微结构变化更易观察，可提供丰富的量化参数^[18]，为临床医师对患者的诊治提供更多有价值的信息。近年来，DKI研究的开展逐渐深入于人体各部位肿瘤诊治的预测和效果评价，并获得相应成果。

3.1　中枢神经系统

       脑胶质瘤是颅内最常见的肿瘤，约占神经系统肿瘤的36%，接近颅内肿瘤的一半之多^[19]。脑胶质瘤的术前正确诊断及精确分级对治疗方案的制定与预后评价非常关键。胶质瘤级别的确定是根据肿瘤内侵袭性最高的区域，但肿瘤高度不均质，因此影像学对胶质瘤的初步分级具有重要意义，传统评价有肿瘤灌注增强特征、FA值，但FA值受组织特征影响较明显，敏感性及特异性不高，所以DTI在此领域的价值一直具有争议。DKI技术可对组织细微结构的复杂程度进行评价，并能提供相应的指标，在胶质瘤的诊断及分级上，DKI能对量化组织细微结构的复杂程度进行分析，并提供更多参数，是对传统扩散成像技术的良好补充。Raab等^[20]首先将DKI运用在星形细胞瘤，对34例患者感兴趣区（region of interest, ROI)MK、ADC及FA值进行分析，结果表明MK值与肿瘤恶性程度呈正相关，ADC值与肿瘤恶性程度呈负相关性，而FA值与肿瘤恶性程度无相关性。Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级星形细胞瘤两两对比MK值差异明显。最终得出MK对胶质瘤的高、低级鉴别能力最佳[曲线下面积（area under the curve, AUC)=0.972]的结论。该结果显示出DKI在胶质瘤分级中具有优势。Van等^[21]对36例胶质瘤感兴趣区MK、ADC及FA值进行分析得出了相似的结论。Bai等^[22]对69例胶质瘤研究后认为，MK值相比于传统弥散参数，能提供更多的信息，更准确地对胶质瘤进行分级。Jiang等^[23]对胶质瘤与DKI参数之间的相关性进行了更为全面的研究，结果表明，DKI在对胶质瘤分级的鉴别诊断、预测肿瘤增值程度均较传统弥散成像有明显优势。Tan等^[24]采用DKI技术对31例高级别胶质瘤与20例单发脑转移瘤进行定量分析，发现瘤周水肿区MK、KA、RK值高级别胶质瘤明显高于脑转移瘤，MD值脑转移瘤明显高于高级别胶质瘤，瘤周水肿区FA值两者差异无统计学意义。接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve, ROC曲线)分析显示，KA、MK、RK值AUC(1.000、0.889、0.880）显著高于MD、FA值（0.793、0.472)。表明在鉴别高级别胶质瘤与单发脑转移瘤方面，峰度参数比传统弥散参数更具有优势。

       DKI在对胶质瘤分级的鉴别诊断、预测肿瘤增值程度以及鉴别胶质瘤与转移瘤均比DWI有明显优势，有较好的诊断效能。目前DKI技术应用于中枢神经系统肿瘤的研究表明，相比于DWI，DKI拥有巨大优势，具有很大应用前景，随着DKI技术的不断发展及在临床应用的推广，其将成为脑肿瘤评估不可或缺的工具。

3.2　头颈部：鼻咽

       鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）是头颈部最常见的恶性肿瘤之一，在新确诊为鼻咽癌的病例中，约有60%～70％为Ⅲ-Ⅳb期，单纯放射治疗疗效并不理想^[25,26]。近期研究表明，新辅助化疗在晚期鼻咽癌患者中耐受性良好，能增加总体生存率，减少远处转移^[27,28,29]。

       早期预测新辅助化疗患者的治疗反应有助于临床医师拟定针对性治疗方案以及避免全身毒性反应。Chen等^[30]对59例Ⅲ-Ⅳb鼻咽癌分别于新辅助化疗前、化疗第4、21、42天行DKI及DWI扫描，测量并分析新辅助化疗有效组及无效组D值（校正扩散系数）、K值（超额峰度系数)及ADC值。结果显示，新辅助化疗有效组化疗前D值显著低于无效组，所有参数内，化疗第4天ADC值与ΔD(day4)[ΔD(dayX)= D(dayX)- D(pre)]值区别有效组与无效组价值最大，当ADC (day4)>1.063 × 10^-3 mm²/s、ΔD(day4)> 0.036 × 10^-3 mm²/s曲线下面积分别为0.761、0.895，ΔD(day 4)值预测新辅助化疗疗效较化疗第4天ADC值更加敏感。DKI与传统DWI均可预测新辅助化疗疗效，DKI在预测局限性晚期鼻咽癌新辅助早期化疗疗效优于DWI。

3.3　乳腺

       乳腺病变行磁共振检查时，加扫DWI序列可避免假阳性结果，还可以行磁共振引导下的穿刺活检^[31]。相比于DWI，DKI以非高斯模型为基础，DKI可更加真实准确的反映人体微环境变化。

       Nogueira等^[32]对36例女性乳腺病人进行DKI与DWI扫描，依据病灶良恶性、病理类型进行分组，测量各组平均ADC、MD和MK值，分析各组间差异与相关性。结果表明恶性病灶MK数值较良性大，良性病变ADC与MD数值较恶性小。纤维腺瘤的MK、ADC、MD值与浸润性导管癌进行对比，均显示出显著区别(P<0.05)。纤维腺瘤和纤维囊性改变仅MK值具有差异(P=0.016)。该研究认为扩散在乳腺疾病中符合非高斯分布。初步研究认为MK值在浸润性导管癌、纤维腺瘤和纤维囊性的区分上具有优秀的鉴别能力，对更进一步了解乳腺细小组成部分的变化有帮助，但还需更大样本量的研究进一步证实。

       Wu等^[33]对103例病人行DKI扫描，分别测量良性病灶及恶性病灶的MK及MD值，结果表明MK值在恶性病灶显著高于良性病灶，MD值在良性病灶显著高于恶性病灶，当阈值取MD/MK 1.58 (10^-3 mm²/s)/0.69 ，MD/MK敏感性与特异性为79.3%/84.2％与92.9%/92.9%。MD/MK AUC为0.86/0.92。表明DKI技术能提供有价值的肿瘤微环境的扩散信息，增加乳腺肿瘤的诊断信心。

       Sun等^[34]回顾性分析97例乳腺癌病人DKI参数（峰度系数与扩散系数）与DWI参数(ADC)。结果显示峰度系数在恶性病灶显著高于良性病灶，扩散系数与表观弥散系数在恶性病灶明显低于良性病灶；相比于表观弥散系数，峰度系数和扩散系数具有与前者相同的敏感性（95%)，但却有更高的特异性（83%、83% vs 76%)。在浸润性乳腺癌患者中，峰度系数、肿瘤病理分级同KI-67蛋白表达存在显著正相关性；扩散系数与肿瘤病理分级、KI-67蛋白表达无明显相关性。他们认为，与DWI相比，DKI鉴别乳腺病变良恶性具有更高特异性，III级乳腺癌伴随KI-67高表达表现为高峰度系数和低扩散系数；然而，这些结论仍需更多探索来加以证实。

3.4　腹部

3.4.1　肝脏

       在肝内原发性恶性肿瘤中，肝细胞癌最为常见^[35]。影像学方法在肝细胞癌疗效评估（肿瘤的坏死、残留、进展及复发情况）及进一步治疗方案的制定起着重要作用。Goshima等^[36]对62例（112个病灶）富血供肝细胞癌患者行DKI及DWI扫描，测量并分析所有病灶中有活性组及无活性组的MK及ADC值。结果显示MK值在有活性组明显高于无活性组，ADC值在有活性组显著低于无活性组。评价干细胞癌活性的敏感性、特异性及AUC值，MK(85.7%, 98.0%, 0.95）均优于ADC(79.6%, 68.3%, 0.77)。因此DKI可成为新型肝细胞癌疗效评估方法。

3.4.2　胆管

       肝外胆管癌术前准确分级对治疗方案的适当拟定、患者预后的合理评估影响重大。徐蒙莱等^[37]对35例（高分化组11例，中分化组11例，低分化组13例）肝外胆管癌患者行DKI扫描，对比不同分化程度肝外胆管癌的D、K值发现，各组间D、K值均具有显著统计学差异，且K值与癌组织分化程度相关性高，展现出DKI在肝外胆管癌分级的良好应用价值。

3.5　盆腔

3.5.1　前列腺

       前列腺癌发病率居男性恶性肿瘤第二位^[38]，常用筛查方法为血清前列腺特异性抗原（prostate specific antigen, PSA）检查以及直肠指检，但早期难以检出，尤其无法有效区分前列腺癌与良性前列腺增生^[39]。相比于DWI，DKI能提供更多参数，反映更丰富组织信息。Rosenkrantz等^[40]回顾性分析47例前列腺癌DK图（非高斯扩散）、ADC图（高斯扩散）、补偿非高斯分布的校正图并测量ROI的K、D和ADC值，结果表明DKI在前列腺癌与前列腺增生以及前列腺癌高低级别的鉴别诊断价值显著优于DWI。Roethke等^[41]对55例外周型前列腺癌患者行DKI及DWI扫描，分别测量肿瘤发病区域及对侧正常组织的扩散系数（Dapp)、峰度系数（Kapp）及ADC值，结果显示病变区Dapp值显著小于对侧正常组织，Kapp值病变区显著大于对侧正常组织。Dapp值病变区及对侧正常区都明显高于ADC值。DKI参数（Dapp、Kapp）与DWI参数（ADC）均能很好地区分癌组织与正常组织、高低级别前列腺癌，但二者诊断效能无明显差异。

       目前研究认为DKI在前列腺癌、前列腺增生、前列腺炎、正常前列腺与前列腺癌分级的鉴别诊断方面具有良好的敏感度与特异度，较DWI具有优势，然而相关研究还较少，其应用价值仍需更多大样本量研究进一步证实。

3.5.2　膀胱

       膀胱癌病理分级与其生物学行为密切关联，对治疗方案选择及预后评价具有重要指导意义。Suo等^[42]对21例膀胱癌患者（高分化12例，低分化9例）与17例正常成人行DKI及常规DWI扫描，测量并分析ADC、Dapp及Kapp值。结果显示膀胱癌ADC与Dapp值均明显低于正常组，Kapp值明显高于正常组。高级别组Kapp值显著高于低级别组。与其他参数值相比，Kapp值在鉴别高级别膀胱癌方面具有最佳鉴别诊断效能。膀胱癌扩散特点符合高斯分布，Kapp值可成为膀胱癌分级的一个新的评价指标。

4　结论与展望

       综上所述，相对比传统弥散序列（DWI、DTI)，DKI以更接近人体真实环境的非高斯模型为基础，并能采集更多参数，因此能较传统弥散序列提供更多、更真实、准确的组织结构的细微变化，为临床提供更加有价值的信息。DKI在肿瘤良恶性评价、鉴别诊断、疗效评估等方面具备巨大应用潜力。

       目前，DKI在肿瘤中的研究尚处于初级阶段，很多部位尚未涉及，其相关价值尚待进一步证实。DKI在实际运用中亦面临诸多问题，如不同部位合适的b值的选择、弥散方向数目的确定、扫描时间较长等。随着磁共振技术的进步以及研究的不断深入，这些问题都可能得到解决，DKI在肿瘤中的应用将会更加广泛。