《NeuroImage》：Detection of Perivascular Spaces at the Gray-White Matter Interface Using Heavily T
2-weighted MRI at 7T
编辑推荐：
本研究针对皮质血管周围空间（PVS）成像技术瓶颈，通过优化7T磁共振三维涡轮自旋回波序列，实现了对健康人群灰白质交界区白细胞皮质PVS段的高对比度检测。研究人员开发半自动处理流程，发现约70%的PVS体积来自具有白细胞皮质段的WM PVS，且岛叶皮质密度最高。该技术为神经系统疾病中皮质PVS变化的定量评估提供了新方法。
大脑中的血管周围空间（Perivascular Spaces, PVS）是环绕脑实质内血管的液体充盈腔隙，作为脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）与组织间液交换的通道，在免疫监视和代谢废物清除中起关键作用。随着人口老龄化进程加速，PVS扩张现象已被证实与阿尔茨海默病、脑小血管病等神经系统疾病密切相关。然而，由于皮质区PVS结构纤细且对比度低，传统磁共振成像技术难以实现对其精准观测，导致皮质PVS负荷与神经退行性病变的关联研究长期处于空白状态。
为解决这一技术难题，美国国立卫生研究院研究团队在《NeuroImage》发表最新研究，通过优化7T超高场强磁共振的T2加权三维涡轮自旋回波（3D Turbo Spin Echo, 3D-TSE）序列参数，将CSF与组织的信噪比提升至180:1，实现了0.5毫米各向同性分辨率下的全脑PVS成像。研究人员创新性开发了结合Frangi血管滤波器和局部Z值计算的半自动处理流程，首次实现对灰白质交界区白细胞皮质PVS段的精确量化。
关键技术方法包括：针对17名健康志愿者（年龄23-67岁）的7T多模态MRI扫描方案优化；基于扩展相位图算法的序列参数仿真；MP2RAGE高分辨率组织分割与266个皮质区域配准；以及结合块匹配4D滤波的去噪处理和基于局部信噪比的PVS提取算法。
3.1 TSE参数优化实现最佳PVS检测
通过系统测试回波时间（TE）与回波链长度（ETL）组合，发现TE=500ms时CSF与灰白质对比度最优。采用恒定100°重聚角与较短ETL（108）策略，在保持10分钟扫描时限内显著改善图像锐度，使去噪后CSF-组织信噪比达到180:1，为微小PVS检测奠定基础。
3.2 全脑半自动PVS定量
基于Z值>2.58（对应单侧高斯分布99.5%分位数）的局部信噪比阈值，成功提取平均Z值达6±1的PVS网络。通过MP2RAGE与TSE图像精确配准（边缘对齐误差<0.5毫米），实现PVS在解剖区域的精确定位，为后续区域化分析提供技术保障。
3.3 灰白质交界区PVS特征
研究发现20±3%的WM PVS簇具有白细胞皮质段，这些PVS贡献了总PVS体积的74±5%。典型案例如Fig.5所示，PVS沿髓质动脉分布，在岛叶区常呈簇状排列（Fig.6）。线扫描分析证实部分PVS段深入皮质层，但其与蛛网膜下腔的连接因部分容积效应难以完全追踪。
3.4 不同脑区PVS密度差异
定量分析显示WM、深部灰质和皮质PVS密度分别为4.3±1.5%、2.6±1.7%和0.74±0.4%。扫描重测可靠性分析表明WM和深部灰质测量具有高重复性（ICC>0.93），皮质区稍低（ICC=0.63）。区域分布上，岛叶前无颗粒皮质复合体（AAIC）密度最高达6.2%，而初级听觉皮质（A1）密度不足0.04%，提示PVS分布与血管解剖结构密切关联。
本研究通过技术创新实现了三个突破：首次建立7T超高场强下白细胞皮质PVS的定量方法；发现PVS体积主要集中于具有皮质段的WM PVS；揭示PVS密度在岛叶等区域的特异性分布模式。尽管存在皮质边界界定挑战和MP2RAGE对比度局限，该研究为探索神经系统疾病中皮质PVS动态变化提供了重要技术平台。未来结合高分辨率血管成像和并行射频发射技术，有望进一步揭示PVS在脑类淋巴系统功能评估中的生物标志物价值。
