磁共振ESWAN序列对建立脑微出血病变等级制度的定量研究

摘要：目的 "应用磁共振三维增强多梯度回波T2*加权血管成像（ESWAN）序列的相位值（PV）完善脑微出血（CMBs）影像诊断的分级标准。方法 "回顾性分析2021年5月～2022年5月在中南大学湘雅医院行ESWAN序列扫描的100例患有CMBs的脑小血管病（CSVD）患者、29例脑内无异常影像表现且无其他基础疾病的健康志愿者。根据病变诊断结果将CSVD组分为CMBs组、腔隙性脑梗死（LI）组（CMBs单独合并LI）、脑白质病损（WML）组（CMBs单独合并WML）、LI＋WML组。将局限于两个脑区内且LI的病灶数小于3个的定义为散发LI，否则为多发LI；Fazekas I级定义为轻度WML，否则为重度WML。采用医院后处理软件勾画并测量CSVD组各CMBs病灶以及健康组红核与黑质的PV值，分析CMBs病灶PV值与健康红核黑质的差异以及LI、WML病变发生状况与CMBs PV值的关系。结果 "CSVD组各脑区CMBs病灶与健康组红核、黑质的平均PV值差异均有统计学意义（F=65.599，Plt;0.001）；不同WML病变程度、LI病灶个数时CMBs平均PV值间的差异均有统计学意义（Plt;0.05）且呈负相关关系（P=0.027、0.047）。根据影响程度初步将CMBs I级定义为PV值gt;-0.74，CMBs II级定义为PV值-0.81～-0.74，CMBs III级定义为PV值-0.84～-0.81，CMBs IV级定义为PV值-0.89～-0.84，CMBs V级定义为PV值lt;-0.89。结论 "CMBs病变与LI、WML病变程度相互影响；磁共振ESWAN序列的PV值能量化反映CMBs的病变程度，以此为依据建立CMBs的病变等级制度，有望取代目前相对主观的人工计数评估方式，辅助实现CMBs早期病灶的精准检出、CSVD疾病初期的快速诊断。

关键词：脑微出血；三维增强多梯度回波T2*加权血管成像；磁共振；定量诊断

A quantitative study of magnetic resonance ESWAN sequence on the establishment of a hierarchy of cerebral microbleeds lesions

SONG Shiqian1， LÜ Yueqin1， ZHANG Qiongfang1， RUAN Wenle1， ZHANG Yinping1， ZENG Wei1， CHEN Wei2， ZHANG Hui3

1School of Medical Imaging， 3Department of Human Anatomy， Changsha Medical College， Changsha 410219， China; 2Department of Radiology， Xiangya Hospital， Central South University， Changsha 410028， China

Abstract： Objective To enhance the grading criteria for cerebral microbleeds （CMBs） imaging diagnosis by applying the phase value （PV） of magnetic resonance enhanced gradient echo GRE T2-star weighted angiography （ESWAN） sequences. Methods A retrospective analysis was conducted on 100 patients with cerebral small vessel disease （CSVD） presenting CMBs and 29 healthy volunteers without any abnormal brain imaging findings or underlying diseases，who underwent ESWAN sequence scans at Xiangya Hospital of Central South University from May 2021 to May 2022. The CSVD group was divided into CMBs group， lacunar infarction （LI） group （CMBs with LI only）， white matter lesions （WML） group （CMBs with WML only）， and LI + WML group based on the lesion diagnosis results. LI confined to two brain regions and with fewer than three lesions was defined as scattered LI， otherwise as multiple LI; Fazekas grade I was defined as mild WML， otherwise as severe WML. Hospital post-processing software was used to outline and measure the PV of each CMBs lesion in the CSVD group and the red nucleus and substantia nigra in the healthy group， analyzing the differences in PV values between CMBs lesions and the healthy red nucleus and substantia nigra， and the relationship between LI， WML lesions occurrence and PV values of CMBs. Results Statistical significance was found in the differences between the average PV values of CMBs lesions in various brain regions of the CSVD group and the red nucleus and substantia nigra of the healthy group （F=65.599， Plt;0.001）; Differences in average PV values of CMBs were statistically significant across different degrees of WML lesions and numbers of LI lesions （Plt;0.05）， showing a negative correlation （P=0.027， 0.047）. Based on the degree of impact， preliminary definitions were established： Grade I CMBs as PV values gt;-0.74， grade II CMBs as PV values between -0.81 and -0.74， grade III CMBs as PV values between -0.84 and -0.81， grade IV CMBs as PV values between -0.89 and -0.84， and grade V CMBs as PV values lt;-0.89. Conclusion CMBs lesions and the severity of LI and WML lesions mutually influence each other; PV values from magnetic resonance ESWAN sequences can quantitatively reflect the severity of CMBs lesions. Based on this， a grading system for CMBs lesions is established， helping to replace the currently more subjective manual counting assessment method. This aids in the precise detection of early CMBs lesions and rapid diagnosis of CSVD at its initial stages.

Keywords： cerebral microbleeds; enhanced gradient echo GRE T2‑star weighted angiography; magnetic resonance; quantitative diagnosis

脑小血管病（CSVD）的发病率正在逐年增加，其所致的血管性认知功能障碍可高达70%［1］。CSVD早期隐匿发病，无明显的临床症状导致疾病初期常被临床忽视，后期发现时已伴有认知障碍甚至痴呆［1］。早期CSVD的诊断多基于影像学检查，其中腔隙性脑梗死（LI）、脑白质病损（WML）、脑微出血（CMBs）是最常见的3种影像学标志物，LI、WML的病变程度与CMBs的病灶数量以及分布部位息息相关，CMBs病灶检出的同时可预估其他两种病变严重程度，或警示病变未来的发生［2-4］。CMBs正呈年轻化趋势发展，血管性认知功能障碍患者中CMBs的发病率高达84.9%，起到关键性作用［5］，故早期检测出CMBs病灶对于CSVD的早期诊疗有极大的临床意义，有望及时干预认知功能障碍的发生发展，提高患者未来的精神状态与生活质量。CMBs病理机制的特异性，使CT及常规MRI序列中很难检测出该微小病变甚至完全不可见，随着MRI磁敏感新序列的不断涌现，对CMBs病灶的了解逐渐深入。但临床上缺少统一的CMBs病变等级制度，仍采用人为计数的评估方式，极易受到人为因素的影响，造成误诊漏诊，错失干预的最佳时机。而三维增强多梯度回波T2*加权血管成像（ESWAN）序列是近年来新发展的磁敏感序列，对局部磁场强度的变化极为敏感，有助于检测出每一时期的CMBs病灶［6］。相比于目前临床诊断CMBs常用的SWI序列，ESWAN独有的多回波采集方式和后处理技术大大提高了CMBs的检出率，且在定量诊断CMBs上存在巨大的潜能［7］。经其扫描后测量所得的相位值（PV）能预测局部正相位的偏离大小，从而精确反映CMBs病灶内的铁含量，已被认为是测量铁含量最敏感的参数，敏感性达其余参数的数倍［7-8］。本研究利用ESWAN序列研究CMBs病灶PV值与健康灰质核团的差异以及LI、WML病变发生状况与CMBs PV值的关系，首次探讨ESWAN序列PV值对于建立CMBs病变等级的诊断价值，以期更为客观、精准地评估CMBs病变，进一步完善当前的CSVD总负荷评分，同步实现CSVD的早期诊断。

1 "资料与方法

1.1 "一般资料

回顾性收集2021年5月～2022年5月在中南大学湘雅医院神经内科就诊的100例CSVD患者的临床资料以及磁共振图像（CSVD组）。CSVD组纳入标准：由中南大学湘雅医院临床工作10年以上的影像医师参照《中国脑小血管病诊治专家共识2021》CSVD诊断标准［9］，且经头颅MRI检查证实CSVD[CSVD影像学总负荷评分项目包括LI病灶数≥1个，深部或幕下CMBs病灶数≥1个，基底节区中重度血管周围间隙扩大，脑室旁白质高信号（PWMH）Fazekas评分为3分和（或）脑深部白质高信号（DWMH）≥2分。各项目计1分，总负荷≥1分并结合危险因素及临床症状诊断CSVD]；MRI扫描序列至少包含T1WI、T2WI、ESWAN等序列；经磁共振序列扫描发现CMBs病灶至少1个；患者年龄≥18岁。CSVD组排除标准：合并有除CMBs、LI、WML外的CSVD影像学标志物；合并有大血管动脉粥样硬化或心源性脑栓塞等其他病因所致的脑出血、脑梗死等脑血管疾病；存在脑内占位性病变、脑外伤等其他脑部病变患者；存在其它脏器恶性肿瘤、自身免疫性疾病或血液系统疾病；具有MRI检查禁忌证或无法配合扫描未完成成像者。另外收集同一时间段就诊的年龄、性别构成与CSVD组差异无统计学意义的29例健康人作为对照组，对照组纳入标准：MRI扫描序列至少包含T1WI、T2WI、ESWAN等序列；无明显的心脏疾病、高血压等基础疾病以及恶性肿瘤；MRI扫描结果显示脑内无异常影像表现者。对照组排除标准：既往诊断患有脑出血、脑梗死等脑血管疾病者；MRI扫描结果显示脑内有异常影像表现者；具有MRI检查禁忌证或无法配合扫描未完成成像者。CSVD组中，男60例，女40例，年龄56.39～75.17（65.78±9.39）岁；对照组中男14例、女15例，年龄53.87～70.55（62.21±8.34）岁。两组性别和年龄的差异无统计学意义（Pgt;0.05）。本实验经长沙医学院医学伦理委员会批准（审批号：2022043）；研究分析过程中所有涉及研究对象的数据资料及个人隐私信息均受到严格保护。

1.2 "研究方法

1.2.1 "诊断标准与分级 " 将左、右大脑半球分别分为皮层区、皮层下白质区、内囊/外囊区、丘脑区、基底节灰质区、脑干区、小脑区，根据相对应的影像图像对患者脑内的病灶进行诊断。

CMBs：在ESWAN序列上呈直径lt;10 mm的圆形或类圆形低信号灶，边缘清晰，且病灶在相位图与幅值图上均表现为与血管同等信号，并根据上下多个层面排除钙化灶、血管截断影等相似的低信号灶。记录CMBs的分布部位以及病灶个数。

LI：影像表现为直径3～15 mm的腔隙灶，边界清晰，在T1WI序列上呈低信号，在T2WI序列上呈高信号。局限于2个脑区内且LI的病灶数小于3个的定义为散发，否则定义为多发。

WML：主要分布在脑白质区，包括DWMH和PWMH，在T2WI或FLAIR序列上表现为高信号，在T1WI序列上表现为边界模糊的稍低信号。根据Fazekas量表对WML的严重程度进行评分与分级。DWMH的评分标准：无病变为0分，点状病变为1分，斑片状开始融合的病灶为2分，大片融合为3分。PWMH的评分标准：无病变为0分，帽状或铅笔状薄层病变为1分，光滑圈晕状病变为2分，不规则的脑室旁高信号为3分。Fazekas总分0分为Fazekas 0级，总分1～2分为Fazekas I级，总分3～4分为Fazekas II级，总分5～6分为Fazekas III级。将Fazekas I级定义为轻度WML，Fazekas II级、III级定义为重度WML。由中南大学湘雅医院临床工作10年以上的影像医师对LI和WML分别进行诊断与分级。

1.2.2 "实验分组 " 根据病变的诊断结果将CSVD组进一步分为4个亚组：仅患有CMBs无伴发LI、WML的为CMBs组，CMBs单独合并LI的为LI组，CMBs单独合并WML的为WML组，三者同时存在的为LI+WML组。

1.3 "影像设备以及PV值的测量

CMBs病灶PV值的测量：使用美国GE Signa HDx 3.0T磁共振设备，在GE Medical Systems工作站上选取ESWAN序列扫描所得的相位图与幅值图，选择Functool 9.4.05软件打开图像，在相位图上对诊断为CMBs的所有低信号病灶进行手工圈画感兴趣区，测取并记录各个病灶的PV值（图1）。

对照组红核、黑质PV值的测量：采用同样的方法打开相位图，在显示红核与黑质最大的解剖层面上分别进行感兴趣区的圈画并记录PV值（图2）。

尽量减小误差，所有PV值的测量由3位研究者独立完成，最终结果经有经验的影像医师检查校对后，取3次测得的平均值。

1.4 "统计学分析

采用SPSS26.0统计分析软件，符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，非正态分布的计量资料以中位数（四分位数间距）表示。正态计量资料组间差异的比较采用独立样本t检验，多组间的差异分析采用单因素方差分析的LSD检验；非正态计量资料组间差异的比较采用非参数检验（U检验）；计数资料以n（%）表示，组间比较采用χ2检验；相关性分析如变量服从正态分布采用Pearson相关检验，非正态分布则采用Spearman检验。以Plt;0.05为差异有统计学意义。

2 "结果

2.1 "CSVD组CMBs病灶与健康组红核、黑质平均PV值的比较

CSVD组100例患者CMBs病灶PV值范围为-1.58～0.42，平均PV值为-0.85±0.22，7个脑区CMBs的平均PV值与健康组红核、黑质的平均PV值的差异有统计学意义（F=65.599，Plt;0.001，表1）。

2.2 "CSVD组4个亚组间CMBs病灶的分布情况比较

100例CSVD患者共检出302个CMBs病灶，包括CMBs组40个病灶（13.25%），LI组10个病灶（3.31%），WML组119个病灶（39.40%），LI+WML组133个病灶（44.04%），4组间病灶检出率的差异有统计学意义（χ2=189.828，Plt;0.001）。

2.3 "WML病变等级与CMBs PV值的关系

2.3.1 "不同WML病变等级时CMBs病灶平均PV值的差异性 " 轻度WML时CMBs平均PV值为-0.74±0.20，重度WML时CMBs平均PV值为-0.84±0.23，差异有统计学意义（P=0.027）。

2.3.2 "WML病变等级与CMBs PV值的相关性 " WML的病变等级与CMBs的PV值呈负相关关系（r=-0.203，P=0.027，图3）。

2.4 "LI、WML病变共存时与CMBs PV值的关系

2.4.1 "LI+WML组CMBs病灶的分布 " LI+WML组患者共检出133个CMBs病灶，根据WML病变等级分组，LI+WML I级组21个病灶（15.8%），LI+WML II级组64个病灶（48.1%），LI+WML III级组48个病灶（36.1%），3组间病灶检出率的差异有统计学意义（χ2=31.962，Plt;0.001）。根据LI的病灶个数分组，LI散发+WML组45个病灶（33.8%），LI多发+WML组88个病灶（66.2%），两组间病灶检出率的差异有统计学意义（χ2=27.805，Plt;0.001）。

2.4.2 "LI、WML病变共存时两者不同病变程度下CMBs病灶平均 PV值的差异性 " 将WML I级归为轻度WML，WML II级、III级归为重度WML。LI+轻度WML组CMBs平均PV值为-0.88±0.25， LI+重度WML组CMBs平均PV值为-0.87±0.22，二者差异无统计学意义（P=0.818）。LI散发+WML组CMBs平均PV值为-0.81±0.18， LI多发+WML组CMBs平均PV值为-0.89±0.24，二者差异有统计学意义（P=0.046）。

2.4.3 "LI、WML病变共存时不同LI病灶个数与CMBs PV值的相关性 " Pearson相关性分析显示，当伴有WML病变时，LI的病灶个数与CMBs平均PV值呈负相关（r=-0.173，P=0.047，图4）。

2.5 "建立CMBs病变等级制度

根据轻度WML组、重度WML组、LI散发+WML组、 LI多发+WML组CMBs平均PV值，初步划分CMBs病变等级制度：CMBs I级为PV值gt;-0.74，CMBs II级为PV值-0.81～-0.74，CMBs III级为PV值-0.84～

-0.81，CMBs IV级为PV值-0.89～-0.84，CMBs V级为PV值lt;-0.89。

3 "讨论

CMBs在病理上为红细胞破裂漏出后被巨噬细胞吞噬所形成的含铁血黄素的堆积，为具有不同程度的顺磁性物质，易改变血管周围的磁敏感性，形成不均匀的磁场信号强度[2]。局部磁场强度改变后，顺磁性物质将发生负向位移，反磁性物质将发生正向位移［10］。而经ESWAN序列扫描后所得的PV值可以反映此种相位位移变化，研究表明PV值可以预测局部正相位的偏离大小，从而反映组织内重金属的含量，因脑内以铁为主，故脑内铁含量的多少决定了该区域PV值的大小［7， 11］，此值有望成为定量诊断CMBs的重要评估参数。且PV值是符合高斯分布的线性变量，在相同的信噪比条件下，其敏感度可高达其余参数的数倍［8］。在以往的研究中，实验多采用病灶数目来评估CMBs，还未建立更精准的定量评估方式，因此本实验首次将ESWAN序列PV值应用于CMBs的诊断中，以测值的方式获取脑内各个CMBs病灶的铁含量，为建立统一的CMBs等级制度提供新的评估数据。国外有研究显示，正常脑内铁的分布并不均匀，其中红核、黑质以及苍白球部位极富含微量元素铁［12］。本次实验研究对象年龄为53.87～70.55（62.21±8.34）岁，在苍白球内易发生生理性钙化，影响所测PV值的准确性，故本实验选取正常脑组织的红核和黑质作为对照组测量部位。研究发现CSVD组各脑区CMBs病灶的平均PV值均显著低于健康组的红核、黑质，各组数值与既往研究［10］相近。本实验结果提示CMBs病灶内沉积的病理性铁打破了脑内铁含量的平衡，且铁含量远远高于正常灰质核团内的铁含量，为ESWAN序列PV值量化诊断CMBs病灶奠定了基础。

在长期高血压、糖尿病等危险因素或遗传因素的作用下，若管壁变化、微动脉瘤形成、淀粉样物质沉积引起小血管破裂则可能发生CMBs；此时周围炎性细胞浸润可致使血脑屏障遭到破坏，慢性缺血则可能发生WML；血流减少后，自动调节功能受损引起急性局部严重缺血则可能发生LI［13］。多项研究认为深部CMBs数量与PWMH严重程度及DWMH严重程度相关，与LI严重程度亦相关，三者拥有相似的病理机制［14-16］，却少有研究同时分析三者并存时的影响关系。本实验在CSVD各亚组间病灶检出率的差异性分析中发现，CMBs病灶少单独合并LI病变，而常单独合并WML，更易与LI、WML两种病变同时发生。推测CMBs病变早期可能易影响WML的病变程度，中晚期易影响LI的病变程度，而此时WML病变已经发生。既往研究表明CMBs的出现提示广泛的WML受损［17］，且与其他脑区相比，CMBs更常伴有重度基底节区的WML病变［18］；而本实验LI＋WML组中LI＋重度WML组占84.2%，进一步证明CMBs同时合并LI和WML病变时的WML病变多已严重受损，反映出CMBs病变进展迅速，被临床诊断出时脑小血管可能已经恶化严重，因而利用ESWAN序列PV值研究CMBs定量评估标准，提高CMBs病灶早期检出率意义重大。应重视CMBs病灶的早期检出，同时重点关注常规序列中同个部位其他病变的发生状况，快速做出相应治疗方案，干预病变的发生发展。可进一步结合CMBs PV值动态观测出血程度的变化，以此辅助评定治疗效果。

近期研究表明，CMBs的严重程度与WML的严重程度相互作用，且脑室旁额叶、颞叶、顶枕叶 WML 严重程度与 CMBs的严重程度呈正相关［19-20］。更有研究发现，结合分析WML病变体积的大小以及其他因素可以预测不同部位CMBs的发生率［21-23］。本研究发现不同WML病变程度时CMBs平均PV值间的差异有统计学意义，且WML的病变等级与CMBs PV值呈负相关，提示CMBs PV值的下降可以反映WML病变程度的加重，故根据CMBs对WML病变的影响程度将CMBs PV值大于-0.74归于轻度CMBs病变范围，CMBs PV值-0.84～-0.74归于中度CMBs病变范围，CMBs PV值小于-0.84归于重度CMBs病变范围。

研究显示LI的严重程度与CMBs严重程度一致，两者甚至有共同的好发部位，均以皮层-皮层下区以及基底节-丘脑区多见，其次是幕下区，而且病变分布的部位呈中度正相关［24-26］。有研究发现，患有LI组的PV值明显低于无LI组的PV值［8］，结合本实验结果证实，当伴有WML病变时，CMBs PV值的下降反映LI病灶个数的增加，同时受累的脑小血管数增加。而LI+轻度WML组与LI+重度WML组间CMBs平均PV值的差异无统计学意义，进一步证明CMBs早期多影响WML病变的严重程度，晚期时已伴发广泛的WML病变而更易影响LI病变的发生。故将中、重度CMBs以LI病变散发、多发的出现进一步细分，将CMBs PV值-0.81～-0.74归于中度初期CMBs病变范围，CMBs PV值-0.84～-0.81归于中度后期CMBs病变范围；将CMBs PV值-0.89～-0.84归于重度初期CMBs病变范围，CMBs PV值小于-0.89归于重度后期CMBs病变范围。

目前临床多采用SWI序列对CMBs进行评估，而ESWAN序列独有的多回波采集方式以及多个回波幅度图幅度平均的后处理技术，使其获得的图像质量更高，大大提高CMBs的早期检出率，且测量后所得富含磁敏感信息的PV值在定量诊断CMBs病灶上有极大的潜能。如今多采用CSVD总负荷评分方式对CSVD严重程度进行分级，该评分体系给予CSVD的4种影像学表现同等的权重，未考虑每个病变实际严重程度，故本实验在排除其他CSVD影像学表现影响的情况下，对LI、WML不同病变程度时CMBs PV值的改变进行研究，从而建立严谨的CMBs等级制度。当前临床上缺少统一的CMBs病变等级制度，本实验首次应用ESWAN序列的PV值开展相关研究，为如何定量诊断CMBs病灶提供了新思路，同时后续联合多种序列的对比研究，从而为建立统一标准提供参考。实验根据LI、WML病变的影响程度初步将CMBs I级定义为PV值gt;-0.74，CMBs II级定义为PV值-0.81～-0.74，CMBs III级定义为PV值-0.84～-0.81，CMBs IV级定义为PV值-0.89～-0.84，CMBs V级定义为PV值lt;-0.89。据此建立CMBs严重程度的评估方式：应用ESWAN序列测量各CMBs病灶的PV值，取所有病灶PV值的平均值，辅助临床医师根据量表对其严重程度进行快速诊断。相比于人工计数的评估方式极易受到人为因素的影响，出现误诊漏诊，本研究建立的评估方式以测量CMBs病灶内铁含量为依据，可以将CMBs病变程度进行量化，以具体的PV数值来反映出血程度，取代相对主观的数病灶数的方式，能更为科学地对其严重程度进行诊断。实验后期经检验发现实验结论分级与临床诊断CMBs病变程度（轻、中、重度3级）间的一致性（χ2=2.257，P=0.133），且临床诊断轻度病例数多于量化诊断轻度病例数（临床诊断轻度32例、中度4例，量化诊断轻度I级26例、中度II级14例），实验结论分级（轻度I级，中度II、III级，重度IV、V级）更为精确，有利于实现病灶的早期诊断。CSVD总负荷评分中，以出现深部或者幕下CMBs计1分，WML、血管周围间隙则有其自身的评分标准及等级制度进行衡量，实验所得的CMBs等级制度有望进一步完善当前的CSVD总负荷评分。细化分级同时有助于临床上对微小病灶加强重视，同步关注到CSVD其他病变的发生状况，实现CSVD的早期诊断并及时针对疾病严重程度进行下一步治疗。更早期的识别并检测CMBs病灶，做到精准医疗可以延缓甚至逆转疾病的发生发展，大幅度提高患者未来的生存质量。

本研究仍存在一些不足：LI组随机选取的病例数不足，无法单独研究CMBs与LI的关系；另外，实验后期已检验实验结论分级与临床诊断CMBs病变程度间的一致性，但检验的样本量较少。今后将继续扩大病例采集，同时跟进患者实时的认知功能等级测评进行研究，进一步精确病变分级的数值；并在现有研究结果基础上，统计学分析由SWI序列所测得的PV值建立的等级制度与本次实验结论的一致性，并联合基于MR相位的脑铁定量技术的定量磁敏感图对比研究，建立CMBs病变量化诊断的统一标准。

综上所述，本研究发现CMBs病变早期易影响WML的病变程度，中晚期易影响LI的病变程度；ESWAN序列的PV值可用于量化诊断CMBs病灶，并据此建立统一的CMBs病变等级制度，有效辅助临床及时检测出CMBs病灶，同时实现CSVD的早期诊疗，具有一定的临床价值。

参考文献：

［1］ " 于 "淼. 脑小血管病患者MRI总负荷评分与认知功能的相关性［D］. 大连： 大连医科大学， 2020.

［2］ " "刘 "丽， 王丽华. 脑微出血相关危险因素研究［J］. 中风与神经疾病杂志， 2022， 39（6）： 568-70.

［3］ "Charidimou A， Boulouis G， Haley K， et al. White matter hyperintensity patterns in cerebral amyloid angiopathy and hypertensive arteriopathy［J］. Neurology， 2016， 86（6）： 505-11.

［4］ " Low A， Mak E， Rowe JB， et al. Inflammation and cerebral small vessel disease： a systematic review［J］. Ageing Res Rev， 2019， 53： 100916.

［5］ " "黄慧琴， 杨期明. 脑微出血的研究进展［J］. 中国实用神经疾病杂志， 2021， 24（16）： 1458-64.

［6］ " "朱娇艳. 原发性高血压脑微出血磁敏感成像ESWAN序列的初步研究［D］. 长沙： 中南大学， 2014.

［7］ " "白小曦， 张立欧， 黄丽萍. 磁共振ESWAN成像技术进展及其临床应用［J］. 现代肿瘤医学， 2019， 27（9）： 1621-4.

［8］ " "彭旭红， 雷苑麟， 赖碧玉， 等. MR ESWAN序列对高血压患者脑微出血的定量诊断价值［J］. 临床放射学杂志， 2019， 38（6）： 1143-6.

［9］ " "中国研究型医院学会脑小血管病专业委员会《中国脑小血管病诊治专家共识》编写组. 中国脑小血管病诊治专家共识2021［J］. 中国卒中杂志， 2021， 16（7）： 716-26.

［10］ "闫 "蕾. 磁共振ESWAN序列对高血压患者脑微出血的研究［D］. 太原： 山西医科大学， 2016.

［11］ "Yang JH， Yang ZX， Wu HZ， et al. Quantification of iron deposition in the brain of hypertensive patients using3D‑enhanced susceptibility-weighted angiography （ESWAN）［J/OL］. Curr Med Imag Former Curr Med Imag Rev， 2023. doi： 10.2174/1573405620666230627112146.

［12］ "Pfefferbaum A， Adalsteinsson E， Rohlfing T， et al. MRI estimates of brain iron concentration in normal aging： comparison of field-dependent （FDRI） and phase （SWI） methods［J］. NeuroImage， 2009， 47（2）： 493-500.

［13］ "付建辉， 赵 "辉. 脑小血管病研究进展［J］. 中华脑血管病杂志： 电子版， 2011， 5（5）： 355-61.

［14］ "高中宝， 赵杏丽， 王振福， 等. 脑微出血与脑白质病变及腔隙性梗死关系研究［J］. 中国卒中杂志， 2015， 10（10）： 822-6.

［15］ "Gao ZB， Zhai YZ， Zhao XL， et al. Deep cerebral microbleeds are associated with the severity of lacunar infarcts and hypertension： a retrospective analysis［J］. Medicine， 2018， 97（23）： e11031.

［16］ "Luo Q， Tang HD， Xu XX， et al. The prevalence and risk factors of cerebral microbleeds： a community-based study in China［J］. Ther Clin Risk Manag， 2021， 17： 165-71.

［17］ "Yamada S， Saiki M， Satow T， et al. Periventricular and deep white matter leukoaraiosis have a closer association with cerebral microbleeds than age［J］. Eur J Neurol， 2012， 19（1）： 98-104.

［18］ "舒俊龙， 黄一宁， 李 "凡， 等. 脑血管病患者脑微出血的危险因素分析［J］. 中国全科医学， 2019， 22（23）： 2793-7.

［19］ "吕晓培. 缺血性脑血管病微出血与脑白质病变的临床特征及相关性研究［D］. 石家庄： 河北医科大学， 2016.

［20］ "Zhou YN， Gao HY， Zhao FF， et al. The study on analysis of risk factors for severity of white matter lesions and its correlation with cerebral microbleeds in the elderly with lacunar infarction［J］. Medicine， 2020， 99（4）： e18865.

［21］ Poels MMF， Ikram MA， van der Lugt A， et al. Incidence of cerebral microbleeds in the general population： the Rotterdam Scan Study［J］. Stroke， 2011， 42（3）： 656-61.

［22］ "Beaman C， Kozii K， Hilal S， et al. Cerebral microbleeds， cerebral amyloid angiopathy， and their relationships to quantitative markers of neurodegeneration［J］. Neurology， 2022， 98（16）： e1605-e1616.

［23］ Wang PN， Chou KH， Peng LN， et al. Strictly lobar cerebral microbleeds are associated with increased white matter volume［J］. Transl Stroke Res， 2020， 11（1）： 29-38.

［24］ "韩建成， 高培毅， 林 "燕， 等. 缺血性脑卒中患者脑内微出血的磁共振成像研究［J］. 中华老年心脑血管病杂志， 2008， 10（3）： 181-4.

［25］ Kato H， Izumiyama M， Izumiyama K， et al. Silent cerebral microbleeds on T2*‑weighted MRI： correlation with stroke subtype， stroke recurrence， and leukoaraiosis［J］. Stroke， 2002， 33（6）： 1536-40.

［26］ "Fan YH， Mok VCT， Lam WWM， et al. Cerebral microbleeds and white matter changes in patients hospitalized with lacunar infarcts［J］. J Neurol， 2004， 251（5）： 537-41.

（编辑：熊一凡）