多TE扩散磁共振成像数据集：探索扩散-弛豫联合方法在微结构成像中的应用价值

本研究针对传统单TE扩散磁共振成像(dMRI)无法区分微结构与成分差异的局限，开发了包含8个TE(62-132ms)的多TE dMRI数据集，通过固定扩散时间(δ/△=15.2/25.2ms)的双b值(700/2000 s/mm2)采集方案，结合DTI/NODDI/MSMT-CSD模型分析，揭示了TE对FA/MD/NDI等参数的显著影响，为开发扩散-弛豫联合建模方法提供了重要数据基础。

　　

在神经科学研究领域，扩散磁共振成像(dMRI)犹如一把打开大脑微观世界大门的钥匙。然而这把钥匙存在明显缺陷——传统单TE(回波时间)采集方式就像戴着固定色差的眼镜观察组织，无法区分信号变化究竟源于微结构差异还是T₂弛豫效应。这种局限性导致FA(各向异性分数)、NDI(神经突密度指数)等重要参数出现TE依赖性波动，严重制约了研究成果的临床转化。

浙江大学医学院附属医院的科研团队在《Scientific Data》发表的研究，通过精心设计的3T多TE dMRI数据集破解了这一难题。研究人员采用西门子Prisma扫描仪，对3名健康志愿者进行10个TE会话(62-132ms)采集，每个会话包含30个梯度方向的双b值(700/2000 s/mm²)数据。关键技术包括：基于BIDS格式的数据组织、MRtrix3去噪、TOPUP/EDDY头动校正，以及跨TE会话的FLIRT配准。特别值得注意的是，研究在最短(62ms)和最长TE(132ms)设置了重复测量，为模型验证提供关键锚点。

技术验证部分显示：

• 视觉检查确认所有TE会话均无伪影，
  
  直观展示TE延长导致的信号衰减。
• tSNR分析揭示WM(白质)和GM(灰质)信号随TE增加呈指数下降，
  
  量化了这一规律。
• 头动参数显示所有会话RMS位移<0.5mm，
  
  确保数据可靠性。

模型分析获得突破性发现：

• DTI参数呈现显著TE依赖性：FA在胼胝体压部下降15%，MD在SLF(上纵束)增加12%，
  
  证实传统单TE测量的局限性。
• NODDI模型显示NDI在TE延长时增加23%，而ODI(取向分散指数)保持稳定，
  
  提示其更强的抗TE干扰能力。
• MSMT-CSD重建的FODs(纤维取向分布)
  
  清晰显示交叉纤维结构，验证数据对复杂微结构的解析能力。

这项研究通过标准化预处理流程和严格质控，建立了首个包含重复测量的多TE dMRI开放数据集。其创新价值在于：首次量化了TE对多种扩散模型参数的系统性影响，为开发校正算法提供基准；30梯度方向的设计使数据支持CSD等高级分析方法；固定扩散时间的方案确保参数变化仅反映T₂效应。该数据集将加速扩散-弛豫联合建模技术的发展，推动建立更可靠的神经退行性疾病生物标志物。未来研究可基于此优化采集协议，在更大样本中验证发现。