脑小血管病的MRI 研究与临床价值

李芳菲 裴禹淞 徐志华 苗延巍 张清 杨本强 段阳*

脑小血管病（cerebral small vessel disease，CSVD)是指各种病因作用于脑小动脉、微动脉、小静脉及毛细血管所致的一系列病理、影像及临床综合征[1-2]。CSVD 引起的缺血性卒中（ischemic stroke，IS）占15%～25%，而在我国这一比例为25%～50%[3]，明显更高。

CSVD 病人的临床表现各有不同，目前主要依靠神经影像技术诊断，MRI 是检查CSVD 最重要的工具和手段[3]。CSVD 在MRI 上有多种共同的标志性改变，目前公认的有：近期皮质下小梗死（recent small subcortical infarcts，RSSI）、血管源性白质高信号(white matter hypertensities，WMH)、血管源性腔隙、脑微出血（cerebral microbleeds，CMB）、血管周围间隙（perivascular spaces，PVS）和脑萎缩等[1-2]。有时不同标志物的分布差异和影像学形态差异还可能反映CSVD 的病因不同。针对临床最常见的散发性CSVD，本文在上述表现基础上，增加了CSVD 的MRI 总负荷和深部髓质静脉（deep medullary veins，DMV）改变分析，从神经影像学角度讨论CSVD 的影像特征以及相应的临床意义，为进一步探究CSVD提供思路。

1 近期皮质下小梗死（RSSI）

RSSI 是由于脑穿支小动脉急性缺血或闭塞，造成相应供血区新发小梗死，同时可表现出局灶性神经功能缺损症状。RSSI 在横断面MRI 上的直径＜20 mm，T1WI 为低信号，T2WI 为低于脑脊液的稍高信号，在扩散加权成像（DWI）上常呈高信号，可依以上差异与陈旧性梗死灶相鉴别。

CSVD 病人左右脑RSSI 的空间分布及数量无明显差异，但单发RSSI 与多发RSSI 的空间分布存在差异。Rutten-Jacobs 等[4]研究发现，在一组平均年龄56.7 岁的卒中病人中，单发RSSI 常存在于双侧基底节，而多发性RSSI 更好发于半卵圆中心，并常与周围的WMH 汇合、共存。

RSSI 通常有以下3 种结局：①病灶消失，几乎不可见；②与周围的WMH 融合；③演变为腔隙。最近的研究[5]显示RSSI 还可以发展为CMB，约1/3 的CMB 是由RSSI 演变而来。目前关于RSSI 不同结局演变率的报道差异较大，但有证据表明演变结果与病变大小、随访时间及应用的影像学检查手段相关。以腔隙化为例，Moreau 等[6]发现随访时间越长，RSSI 的腔隙化率越高；不同MRI 序列检出能力也不同，T1WI 序列显示腔隙化最为敏感，而T2-液体衰减反转恢复（FLAIR）序列最不敏感。另外王等[7]认为RSSI 的直径越大，其最终腔隙化的可能性就越大。

2 血管源性腔隙

血管源性腔隙是位于脑皮质下的充满液体的小圆腔，横断面MRI 上直径在3～15 mm 之间，一般由穿支小动脉供血区域的RSSI 或小的出血灶演变而来。血管源性腔隙在T1WI、T2WI 上近似脑脊液信号，在T2-FLAIR 影像上中央为低信号、边缘可见环形高信号，部分也可呈均一高信号。

血管源性腔隙优先发生在WMH 相关穿支动脉的附近，表明血管源性腔隙易受WMH 周围缺血半暗带的影响。Vermeer 等[8]发现在无临床症状的成年人中，存在腔隙的人群较无腔隙人群未来临床卒中发病率升高，且腔隙的存在与高血压明显相关。Benjamin 等[9]发现在急性腔隙性梗死的病人中，基线腔隙的数目和体积与病人的执行功能和整体认知功能显著相关，并且是预测未来认知能力下降的重要指标。另外，腔隙的分布还可能与病因有关，Tsai 等[10]认为在脑出血（intracerebral hemorrhage，ICH）病人中，脑叶的腔隙与脑淀粉样血管病（cerebral amyloid angiopathy，CAA）性ICH 具有更高的关联，而非高血压性ICH。

3 血管源性WMH

血管源性WMH 是脑室周围和/或深部白质的异常改变，T2WI 或T2-FLAIR 上表现为高信号，而在T1WI 上表现为等或低信号，因WMH 严重程度及扫描条件的差异而表现不同。

CSVD 病人中，WMH 与血脑屏障（blood-brain barrier，BBB）破坏及脑血流灌注不足有关[11]。血管源性WMH 的空间分布有助于鉴别不同类型的CSVD，发生于脑室周围并可向深部延伸的WMH 常见于年龄及高血压相关性CSVD；而发生于双侧颞极、外囊的WMH 是大脑常染色体显性动脉病合并皮质下梗死及脑白质病(cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy，CADASIL）的特征性影像表现[12]。van den Berg 等[13]认为WMH 的空间分布与相应的认知和行为能力的下降都存在关联。具体而言，脑室周围WMH 或毗邻侧脑室前角的额叶WMH 与执行功能的关系强于深部WMH，而颞叶旁WMH 与记忆衰退相关。另外WMH 还是IS 发病率上升的独立相关因素，甚至可以预测血管性事件的复发率和死亡率[8]。

4 脑微出血（CMB）

CMB 是在T2* 梯度回波（GRE）序列以及磁敏感加权成像（susceptibility-weighted imaging，SWI）上可见的小圆形出血灶。CMB 的直径为2～10 mm。从病理学角度出发，CMB 是脑内微血管破损并造成相应部位含铁血黄素沉积，最终被巨噬细胞吞噬所引起的，因此CMB 标志着弥漫的血管和神经性脑损伤的存在。另外，BBB 破坏和血管内皮损伤可能是CMB 的重要发病机制。Shams 等[14]研究发现，严格的脑叶CMB 和深部或幕下CMB 的危险因素不同，这提示了不同部位CMB 潜在的发病机制也有所不同，并且严格的脑叶CMB 通常反映出晚期CAA 的存在，而其他类型的CMB（包括混合型）则与高血压密切相关。

Akoudad 等[15]发现在普通人群中，高CMB 负荷与认知功能恶化和痴呆的风险增加密切相关。一项荟萃分析[16]显示，CMB 与IS 或短暂性脑缺血发作（transient ischemic attack，TIA）后卒中风险增加相关，随着CMB 负荷的增加，发生ICH 的风险比IS的风险变高，但整体IS 的发生率仍高于ICH 的发生率。另一项荟萃分析[17]指出，接受静脉溶栓治疗的IS 病人中，治疗前存在CMB 高负荷与治疗后ICH独立相关，较高的CMB 负荷应该纳入预测溶栓后ICH 风险的个体风险分层评分中。

5 血管周围间隙（PVS）

PVS 作为脑脊液引流系统的一部分，一方面通过中心的血管波动和收缩变化可以促使脑内排除代谢物，另一方面还可以通过调节血压变化来维持大脑的正常功能，在大脑中具有模拟淋巴系统的功能[18]。通常PVS 直径约0.3 mm，在MRI 上并不可见，但随着年龄的增长以及神经退行性疾病和脑血管疾病的发生，脑组织间液交换受阻，血管周围液体潴留，这些微小的PVS 逐渐扩大，从而在MRI 上显示出来，因此有时将在MRI 上可见的PVS 称为扩大的PVS。PVS 在各MRI 序列中均表现为脑脊液样信号，其形状多呈线形或小圆形，并与小血管相伴行，以双侧基底节及半卵圆中心最为多见，一般直径＜3 mm，无占位效应。

在MRI 上，PVS 需要与RSSI 及腔隙相鉴别[2]，除了在T2-FLAIR 及DWI 序列上信号存在差异，病灶的大小也有较明显的区别。虽然病理学研究没有界定绝对的范围，但直径＜3 mm 的病灶更可能是PVS 而非腔隙或RSSI。另外，腔隙的最大直径为15 mm，而RSSI 的最大直径为20 mm，这是由于陈旧病灶中组织萎缩、坏死并且具有真空效应，而新发病灶会有水肿效应，因此腔隙通常较RSSI 略小。

当前研究[19-20]认为PVS 与BBB 功能障碍、血管周围炎性反应以及颅内血管搏动增加有关，表明PVS 可以间接反映脑损伤的多种病理过程。Duperron 等[21]发现在社区老年人群中，全脑PVS 负荷的增加与IS 以及ICH 的发病率增加相关。另外，PVS 的解剖分布可能反映了不同病因的CSVD。Banerjee 等[22]认为，MRI 上半卵圆中心可见的PVS严重程度与临床诊断的AD 独立相关，而双侧基底节可见的PVS 与临床诊断的皮质下血管性认知障碍相关。

6 脑萎缩

脑萎缩即MRI 上显示的脑体积减小，其特征表现是对称性或者不对称性的脑总体积或特定部位的脑体积减小，另外还可以通过观察脑室扩大以及局部或整体脑沟、脑裂增宽来进一步证实脑萎缩的存在。

既往对脑萎缩的评定标准有多种形式，较为常用的有线性测量法和目测法。线性测量法是根据脑组织特定位置的线性长度以及不同位置的长度比来评估脑萎缩程度；目测法是根据视觉评级的方法来评估脑组织整体或者局部区域的萎缩程度；但这两种方法均受评定者主观影响较大，不具有客观说服力。近年来，随着人工智能技术的不断发展，应用计算机后处理技术可以轻松地获得脑组织容积与颅腔容积比值，并将该比值作为脑萎缩评估的定量标准，大大提高了脑萎缩评估的可靠性。

Su 等[23]认为在CSVD 病人中，上肢运动不良与全脑萎缩之间存在显著的关联，另外单纯的丘脑萎缩在CSVD 对老年人步行速度的影响中起中介作用。Jokinen 等[24]发现在CSVD 病人中，脑萎缩和WMH 负荷与病人未来的认知能力下降独立相关，颞叶内侧萎缩、皮质下和皮质萎缩似乎也间接增强了WMH 和腔隙对认知功能的损害作用。总之，脑萎缩反映了进行性的、累及全脑的功能下降的改变。其与年龄相关，与WMH 及PVS 相伴随，常造成运动障碍、认知功能下降。

7 CSVD MRI 总负荷

CSVD 的影像学标志物常相互伴随存在，对卒中、认知障碍等的发病风险增加具有联合作用，并且各种影像学标志物反映的小血管病变及其相关的病理过程可能相似或相同，因此应将CSVD 作为一种全脑性疾病对待[8，24]。然而，以往仅针对单种或2 种影像学标志物进行分析，不能完全反映CSVD的整体严重程度，因此CSVD MRI 总负荷评分这一概念应运而生。

2013 年，Huijts 等[25]提出了CSVD MRI 总负荷这一概念来反映CSVD 病人的病情严重程度，它整合了4 种CSVD 影像学标志物，较单一影像学标志物更好地反映了CSVD 对脑组织的总体影响，但目前不同研究对于CSVD MRI 总负荷的命名及评估方法尚未统一，称为总小血管病评分、小血管病负担等。另外，目前CSVD MRI 总负荷的评分标准也不统一，较为通用的评分规则为：开始汇合或完全融合的深部WMH（DWMH-Fazekas 分级≥2）和/或脑室周围WMH 延伸至深部白质（PWMH-Fazekas分级=3）为1 分；存在腔隙为1 分；存在CMB 为1分；基底节中重度PVS，即单侧基底节PVS 存在最多的层面时PVS 数＞10 个为1 分；总分为4 分[25-26]。

研究[27-28]发现CSVD MRI 总负荷与BBB 完整性破坏以及全脑低灌注相关，进一步表明BBB 功能障碍以及脑血流灌注减低可能是CSVD 的发病机制。Lau 等[29]研究发现，CSVD MRI 总负荷还与急性腔隙性梗死病人的卒中后抑郁、急性IS 病人发病3 个月后较低的健康生活质量以及较高的卒中复发率相关。CSVD MRI 总负荷在预测功能结局方面优于单一的CSVD 影像学标志物，在卒中病人的临床管理中非常有价值，这强调了考虑由CSVD 引起的整体脑损伤的重要性。

CSVD MRI 总负荷还与认知功能下降相关。Uiterwijk 等[30]发现在高血压病人中，CSVD MRI 总负荷可以预测未来的认知功能下降，特别是在执行功能方面。Xu 等[31]将认知障碍病人与对照组进行对比分析，最终的研究结果也显示出了CSVD MRI 总负荷与全脑的认知功能减低，尤其是与执行能力以及语言和视觉功能受损之间存在显著相关性。

8 深部髓质静脉（DMV）

CSVD 病人小血管的病理学改变先于影像学标志物，SWI 技术作为一种无创性脑部静脉成像序列，可以为CSVD 病人的诊疗提供更多静脉信息。DMV 是位于脑室周围白质区域的细小静脉，多垂直于侧脑室走行，在SWI 影像上易于观察与评估，且与多种CSVD 影像学标志物间可能存在关联，因此逐渐受到关注。

目前针对DMV 的评估方法不尽相同。Shaaban等[32]将静脉曲度比定义为总曲折小静脉长度除以总直小静脉的长度，并发现在患有CSVD 的老年人群中，DMV 曲度增加可作为CSVD 脑血管完整性下降的影像学标志物来进行评估与跟踪。De Guio 等[33]应用7 T MRI 观察到在CADASIL 中，病人的WMH 区域内可见DMV 的密度及数量均显著减少。而Zhang等[34]提出了一种全新的基于视觉评估DMV 连续性的评分方法，该方法依据SWI 影像上DMV 的解剖学分布将双侧大脑的DMV 分为6 个区域，并根据每个区域DMV 的显示程度及连续性分别进行0～3级的评定，6 个区域评分相加即为总的DMV 评分，最高为18 分。该研究证明了该DMV 评分与WMH体积，尤其是脑室周围WMH 体积之间独立相关。在随后的一项对CSVD 病人的研究[35]中进一步证实了该评分标准的可行性以及合理性，还发现较高的DMV 评分与CMB 的存在，特别是非严格脑叶CMB的存在及数量相关。Ao 等[36]研究发现DMV 的数量随着年龄的增长而显著减少，且较少的DMV 与脑萎缩密切相关，但与WMH、腔隙、CMB 或PVS 等CSVD 其他影像学标志物以及传统的血管危险因素之间没有发现联系。这可能暗示DMV 与衰老过程中的神经退变过程有潜在的关系。无论应用哪种评定方法，都表现出CSVD 病人DMV 改变与CSVD病理和微循环改变密切相关，同时与CSVD 病人临床预后和病程进展有关。另外，相关研究[37-38]发现DMV 改变不仅局限于CSVD 病人中，还存在于TIA和IS 等疾病状态。

9 小结与展望

CSVD 诊断的金标准是病理学活检，但由于其费用高昂且有创，难以应用于所有病人。另外，CSVD 病人的临床表现具有强烈的异质性，仅凭临床症状很难诊断。以MRI 为代表的神经影像学已成为诊断与评价CSVD 的最佳检查技术。探讨CSVD影像学标志物的分类、分布不仅可以帮助临床评估病人的病情，还能为不同病人选择特异性的治疗方案提供有力依据。进一步分析CSVD 的影像学特点，完善各影像学标志物的诊断与分级，并深入研究它们的临床价值尤为重要。今后应在不断探索新的影像学标志物基础上，与人工智能技术相结合，从而实现客观、真实地评价CSVD 的严重程度，进一步稳固神经影像学在CSVD 诊断、评估中的地位。