换一批扩散张量成像联合人工智能在脑小血管病中的应用进展
Advances in the application of diffusion tensor imaging combined with artificial intelligence in cerebral small vessel disease
摘要脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)是导致血管性认知障碍和卒中复发的最主要病因之一,其起病隐匿,常规MRI在疾病早期往往表现正常,难以捕捉白质微结构的隐匿性损伤,因而常延误最佳干预时机.扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)凭借各向异性分数、平均扩散率以及衍生指标,如扩散张量成像-血管周围间隙分析、骨架化平均扩散率峰值宽度、自由水等,能够在磁共振常规序列未见明显异常时即敏感检出脱髓鞘、微观水肿及类淋巴系统功能异常,已成为目前评估CSVD最重要、最敏感的无创技术.本文系统综述了DTI的成像原理、核心及衍生参数在CSVD全谱系中的最新应用成果,重点阐述其在早期诊断、病理机制解析、亚型鉴别、认知损害预测及预后评估中的临床价值,指出了当前研究的局限性,并结合人工智能(artificial intelligence,AI)与多模态影像融合的研究动态进行展望,提出了今后研究的方向,旨在为临床医师和影像科医生更全面地理解DTI联合AI在CSVD评估中的作用提供参考,为后续研究方向提供思路.
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关键词
脑小血管病脑白质微结构人工智能多模态成像磁共振成像扩散张量成像cerebral small vessel diseasewhite matter microstructureartificial intelligencemulti-modal imagingmagnetic resonance imagingdiffusion tensor imaging
栏目名称
DOI
10.12015/issn.1674-8034.2026.01.025
发布时间
2026-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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