背景与目的:　　 胶质瘤是成人最常见的原发性脑肿瘤，发病率约为4～7/100000。根据世界卫生组织（WorldHealthOrganization，WHO）2007年的分类标准将其分为四级，Ⅰ级和Ⅱ级为低级别胶质瘤，Ⅲ级和Ⅳ级为高级别胶质瘤，级别越高则恶性程度越高。临床上针对不同级别的胶质瘤所采取的治疗策略有着很大的不同，故术前对于胶质瘤级别的准确评估对于治疗方案的选择有着非常重要的临床意义。　　 目前，有多种磁共振技术可用于高、低级别胶质瘤的分级，除了T1加权成像(T1weightedimaging，T1WI)、T2加权成像(T2weightedimaging，T2WI)、液体衰减反转恢复(fluidattenuatedinversionrecovery，FLAIR)成像和基于钆对比剂(Gd—DTPA)的传统增强T1WI等常规磁共振成像方法外，还包括扩散加权成像(diffusionweightedimaging，DWI)、扩散张量成像(diffusiontensorimaging，DTI)、动态磁敏感对比成像(dynamicsusceptibilitycontrast，DSC)、动脉血质子自旋标记(arterialspinlabeling，ASL)和磁共振波谱(magneticresonancespectroscopy，MRS)等高级磁共振成像技术。但是迄今为止，上述磁共振技术都存在着各自的不足，病理学检查依然是决定胶质瘤级别的“金标准”。故探索脑胶质瘤分级的无创性MRI新方法一直是研究的方向。　　 DWI是一种利用水分子随机和微观的运动即布朗运动对活体组织进行成像的无创性磁共振技术。以前的研究通常采用单指数模型的磁共振扩散加权成像和定量的表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient，ADC)对胶质瘤进行分级。但是由于单指数模型计算出来的ADC值整合了活体组织中扩散和灌注的信息，因此其定量准确性受到活体组织中血管内微循环的影响。近年来新提出的双指数模型的DWI，即体素不相干运动(intravoxelincoherentmotion，IVIM)成像，可将活体组织内水分子的扩散和毛细血管内的微循环区别开来，提高了定量测量的准确性，同时也能分别反应出组织扩散和灌注两方面的信息;而拉伸指数模型(stretched-exponentialmodel)可以描述体素内扩散速率的不均匀性(theheterogeneityofintravoxeldiffusion)和扩散分布指数(distributeddiffusioncoefficient，DDC)，从而提供更多的组织生物学特性方面的信息。　　 磁共振扩散张量成像(diffusiontensorimaging，DTI)是可以在三维空间内测量活体组织中水分子扩散的方向和强度的磁共振技术。DTI生成的参数主要包括部分各项异性(fractionalanisotropy，FA)和平均扩散系数(meandiffusivity，MD)，它们可以分别测量水分子扩散的方向和强度，从而反应脑组织内白质纤维束完整性等微结构特征。　　 此前的一些研究曾利用DTI生成的主要参数FA和MD对高、低级别胶质瘤进行研究，但得出的结论并不一致，这可能是由于DTI只能测量近似于高斯分布的水分子扩散运动，不能用于测量符合非高斯分布的水分子扩散运动，而微结构非常复杂的活体生物组织内水分子的扩散更接近于非高斯分布。所以，DTI这种扩散成像技术在反应生物组织复杂程度方面可能还不够准确。　　 近年来，磁共振扩散峰度成像(diffusionkurtosisimaging，DKI)作为一种可以提供生物组织内非高斯分布水分子扩散信息的成像新技术而出现，它能够比DTI更加敏感的反应组织微环境的复杂性。作为DTI技术的扩展，DKI除了可以提供DTI所具有的MD、FA等参数外，还能够生成平均峰度(meankurtosis，MK)这一新参数。　　 本研究拟通过采用单指数、双指数、拉伸指数模型的磁共振扩散加权成像和磁共振扩散峰度成像的方法，研究和对比它们在高、低级别脑胶质瘤分级中的价值。　　 材料与方法:　　 纳入2012年4月～2013年2月间在河南省人民医院就诊并行磁共振检查的34例脑胶质瘤病人，包括19例(56％)高级别胶质瘤病人和15例(44％)低级别胶质瘤病人，其中男性18例，女性16例，年龄36～68岁，平均年龄47岁。　　 所有病人均在3.0T高场磁共振成像仪(DiscoveryMR750;GeneralElectricMedicalSystems，Milwaukee，Wisconsin)上进行扫描并采用8通道头部线圈(GEMedicalSystem)。对所有病人进行常规磁共振序列、扩散加权成像和扩散峰度成像序列的扫描。　　 DWI采用单次激发的平面回波序列(echo-planarsequence，EPI)，从0～5000sec/mm2范围中选取15个不同的b值进行轴位扫描(0,50,100,150,200,300,400,500,800,1000,1500,2000,2500,3000,4000,5000sec/mm2)，并通过后处理软件对数据分别进行单指数、双指数和拉伸指数模型的计算。通过单指数模型生成标准ADC（ADCstandard）图。通过双指数模型生成以下三个参数:假扩散系数（pseudo-diffusioncoefficient，ADCfast）、真实扩散系数(truediffusioncoefficient，ADCslow)和灌注分数(fractionofperfusion，f)。水分子扩散异质性指数(waterdiffusionheterogeneityindex，α)和扩散分布指数(distributeddiffusioncoefficient，DDC)由拉伸指数模型获得。DKI扫描采用6个b值(0，500，1000，1500，2000和2500sec/mm2)，每个b值均为25个扩散编码方向。利用扩散峰度模型除了可以获得常规DTI扫描得到的主要参数FA和MD外，还可以获得新的参数MK。　　 通过在高、低级别胶质瘤的实质区域选取感兴趣区(ROI)来比较各个参数在胶质瘤分级中的价值。将高、低级别胶质瘤的各个参数分别同对侧正常表现脑白质进行标准化后再次进行对比。　　 利用受试者特征曲线(ROC)对上述各个参数进行分析。　　 结果:　　 1.高、低级别脑胶质瘤的ADCstandard、ADCfast、ADCslow、α、DDC和MK值均具有显著的统计学意义。以上各参数经过与对侧表现正常的脑白质(NAWM)进行标准化后依然具有显著统计学意义。　　 高级别胶质瘤的ADCstandard、ADCslow、α和DDC值低于低级别胶质瘤，而ADCfast和MK值高于低级别胶质瘤。　　 在对高、低级别脑胶质瘤的分级中，f、FA和MD值均无统计学意义。以上各参数经过与对侧表现正常的脑白质(NAWM)进行标准化后仍无统计学意义。　　 2.在高、低级别脑胶质瘤中，ADCslow值均显著低于ADCstandard(p＜0.001)。　　 3.在所有胶质瘤病人中，ADCslow和DDC呈明显正相关(r=0.842，p＜0.05)，MK和α之间呈显著负相关(r=-0.760，p＜0.05)。ADCstandard和DDC之间的Pearson相关系数在高、低级别胶质瘤中分别为:r=0.853和r=0.985(p＜0.05);α和DDC之间的Pearson相关系数在高、低级别脑胶质瘤中分别r=0.462和r=0.781(p＜0.05)。　　 4.ROC曲线分析　　 在对高、低级别脑胶质瘤的分级中，ROC曲线下面积最大的参数是MK值(0.996)，后面依次是α(0.986)、标准化的MK(0.982)、标准化的α(0.972)、ADCfast(0.968)，标准化的ADCfast(0.947)、标准化的ADCslow(0.930)、ADCslow(0.905)、标准化的ADCstandard(0.888)、ADCfast(0.884)、标准化的DDC(0.870)、ADCstandard(0.867)和DDC值(0.832)。　　 结论:　　 1.双指数、拉伸指数模型的DWI和DKI有助于脑胶质瘤的分级。　　 2.在通过单指数、双指数、拉伸指数模型的DWI和DKI获得的参数中，MK值可能是在区分高、低级别胶质瘤中最敏感的参数。　　 3.在脑胶质瘤的分级中，双指数、拉伸指数模型的DWI和DKI可能优于传统的单指数模型的DWI和DTI。