数据处理和分析

数据处理包括非模型法和模型法，前者处理技术简单，但得到的是半量化的数据，后者可得到量化的灌注参数。

（一）非模型法

该方法是基于对肝实质或肿瘤内对比剂通过导致的信号变化的观察，病变的特征是肝脏或肿瘤的强化，因此可以通过组织的强化率估计灌注情况，大多数非模型法均采用那些源于组织信号强度-时间曲线或对比剂浓度-时间曲线的初始斜率的参数。

肝动脉灌注指数（hepatic perfusion index，HPI）是常用的一个半量化指标，它是指肝动脉灌注量占全肝灌注总量的比率，计算公式为HPI=HAP/HAP 其中HAP为肝动脉灌注量（hepatic arterial perfusion），HPP（hepatic portal perfusion）为门静脉灌注量。以脾脏强化达峰值作为区分肝脏动脉期和门脉期的时间点，之前为动脉期，之后为门脉期。肝动脉灌注量通过肝脏动脉期最大斜率除以主动脉强化峰值而估得，门静脉灌注量通过肝脏门脉期最大斜率除以主动脉强化峰值而估得（图3-5-1）。从肝脏灌注曲线中减去肝动脉灌注曲线，即可得到消除肝动脉灌注影响的门静脉灌注曲线。与HPI相对的即是门静脉灌注指数（portal perfusion index，PPI）。

（二）模型法

所有的模型均基于这样一个假设，即每个像素内均包含一个无通透性的供血动脉、毛细血管和引流静脉，毛细血管具有通透性，对比剂可以由此进入组织间隙，示踪剂通过无通透性的引流静脉清除。示踪剂动力学模型是用数学曲线拟合以描述组织的对比剂浓度-时间曲线。一旦知道动脉输入函数（AIF），通过各种卷积或去卷积算法即可得到量化的灌注参数。量化的参数包括肝动脉血流、门静脉血流、肝动脉血流分数、毛细血管通透面积（PS）、血管内容积百分比（V1）、组织间隙容积百分比（V2）、MTT等。需要注意的是，由于采用的数学模型、假设的生理状态不同，计算出的参数值存在差异。

富血供的肿瘤主要由肝动脉供血，且V1＞V2，像素内对比剂浓度主要取决于血管内对比剂浓度，动脉期表现为迅速且明显的强化，平衡期对比剂主要分布于组织间隙，病变血管内对比剂浓度明显减低，从而表现为对比剂的流出。乏血供肿瘤一般由肝动脉和门静脉供血，且V2＞V1，像素内对比剂的平均浓度主要反映的是组织间隙内的对比剂浓度，动脉期对比剂弥散进入大的组织间隙相对缓慢，而表现为轻度强化；在门脉期随着持续的血流，更多的对比剂进入组织间隙致浓度不断增高，平衡期，尽管血管内的对比剂浓度下降，但仍高于肿瘤组织间隙内的浓度，因此组织间隙内对比剂为净流入，表现为进行性强化。尽管这种解释比较简单，但有助于理解各种病变由于病理生理的不同对影像表现的影响。

图3-5-1 肝脏的对比剂浓度-时间曲线

注：t为脾脏对比剂达峰值的时间，其前肝灌注曲线的最大斜率（ga）用于计算肝动脉灌注，其后肝灌注曲线的最大斜率（gp）用于计算门静脉灌注

目前有几个模型用于评价肝脏灌注，它们间的不同主要表现为以下几个方面。①单输入和双输入，单输入模型假定血液供应仅源于肝动脉，双输入模型则假定血液输入源于肝动脉和门静脉，后者更符合生理状态，不过在主要由动脉供血的病灶，单输入模型可能已非常符合供血状态；②单室模型和双室模型，前者假定对比剂仅位于一个空间（血管）内，计算简单，较接近正常肝脏的灌注，后者假定对比剂动态分布于两个空间（血管和组织间隙）内，计算较复杂，但可更好地反映病理状态下的微循环；③常规室（conventional compartment，CC）模型和分布参数（distributed parameter，DP）模型，前者假定对比剂在血管内立即混合达到平衡，后者则考虑到血管内存在对比剂浓度梯度，前者计算简单，后者则很复杂。

评价组织间隙相关的参数，包括V2、PS等时，须用双室模型。单室模型可以评价血流、分布容积和MTT。模型的选择取决于很多因素，如可获得的软件、对病变病理生理的理解、MRI数据质量等。