【深度解析】ADNI4 MRI 协议：阿尔茨海默病影像诊断的技术革新与临床价值

阿尔茨海默病（AD）的早期诊断和病情监测一直是医学界的重大挑战。作为全球最具影响力的神经影像研究项目之一，阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）的第四阶段（ADNI4）于 2023 年正式启动，其核心任务是在保持近 20 年数据纵向一致性的同时，引入前沿成像技术，为 AD 的研究和临床实践提供更精准、高效的影像工具。本文将深入解读 ADNI4 MRI 协议的设计理念、技术革新及临床价值，为领域内同行提供全面参考。

一、ADNI4 的核心目标：平衡传承与创新

ADNI 项目自启动以来，始终致力于标准化神经影像采集流程，为 AD 的早期诊断、病情进展追踪及药物研发提供高质量的影像数据。ADNI4 在延续这一传统的基础上，进一步明确了三大核心目标：

1. 保持数据连续性：确保与 ADNI1-3 的近 20 年数据可纵向对比，为长期研究提供稳定的基线。
2. 引入前沿技术：整合压缩感知（CS）、多延迟动脉自旋标记（ASL）等创新技术，提升影像质量与生物标志物检测能力。
3. 优化临床实用性：缩短扫描时间、简化流程，推动技术向临床转化，支持 AD 药物试验中的安全监测（如淀粉样蛋白相关影像异常（ARIA）评估）。
   ADNI4 的所有序列均采用厂商提供的标准化产品序列，避免了研究模式下的技术壁垒，确保全球研究中心的可及性和数据一致性。

二、ADNI4 的关键技术革新：从 “更快” 到 “更准”

ADNI4 的技术升级围绕提升效率与拓展生物标志物两大主线展开，以下为五大核心技术突破：

1. 压缩感知（CS）：将结构成像时间缩短 50% 以上

压缩感知技术通过数学算法实现数据的 “欠采样” 重建，在保证图像质量的前提下，将传统 T1 加权（T1w）序列的扫描时间从 6 分钟压缩至 2-4 分钟（加速因子 4.8-6 倍）。ADNI4 中，CS 技术主要应用于：

• CS T1w MP-RAGE 序列：采用 1mm³ 各向同性分辨率，与传统 MP-RAGE 序列相比，形态测量结果一致性达 90% 以上，尤其适用于患者筛查和 ARIA 监测。
• CS 3D T2 加权序列：匹配 T1w 和 FLAIR 的覆盖范围，为多模态组织分割提供支持。
  技术亮点：不同厂商（GE、Philips）采用差异化实现方案（如 GE 结合 CS 与并行成像），但均以 “保持图像质量” 为核心目标，而非强制统一加速方式。

2. 多延迟动脉自旋标记（multi-PLD ASL）：精准量化脑血流

ASL 是测量脑血流（CBF）的无创技术，ADNI4 将传统单延迟（PLD）升级为多延迟方案，通过 5 个时间点（1000-3000ms）的标记 - 采集，解决了血流到达时间（ATT）个体差异导致的测量偏差。其技术设计考量包括：

• 分序列采集：每个 PLD 作为独立序列，避免单次采集失败导致的整体数据丢失，提升抗运动干扰能力。
• 跨厂商标准化：在 GE、Siemens、Philips 平台均实现伪连续 ASL（pCASL），基础版与高级版分别采用 PASL 和 pCASL 技术，兼顾兼容性与精度。
  临床价值：可同时生成 CBF 和 ATT 定量地图，为 AD 早期脑灌注异常提供更敏感的生物标志物。

3. 1mm³ 各向同性 3D FLAIR：提升白质病变检测精度

FLAIR 序列是评估白质高信号（WMH）、脑梗死及 ARIA 的关键工具。ADNI4 的改进包括：

• 分辨率升级：从 ADNI3 的 1.2mm 层厚提升至 1mm³ 各向同性，匹配 T1w 和 T2w 序列，减少部分容积效应。
• 参数优化：有效回波时间（TE）从 119ms 降至 104ms，以补偿高分辨率带来的信噪比（SNR）损失，同时通过 NIST 体模校准，确保不同厂商设备的对比度一致性。
  验证结果：ADNI3 与 ADNI4 的 WMH 地图一致性良好，证明参数调整未影响临床诊断效能。

4. 多回波 T2 * 加权成像：兼顾微出血检测与定量磁化率 mapping（QSM）

T2 * 序列在 AD 研究中主要用于检测微出血和铁沉积。ADNI4 将回波数量从 3 个增加至 5 个（TE=6.71-22.35ms），实现两大突破：

• 提升 QSM 精度：多回波数据支持更准确的磁化率计算，为脑内铁代谢异常提供量化指标。
• 保留临床实用性：维持 0.5×0.5×1.8mm³ 的分辨率，优先保证微出血检测灵敏度（AD 药物试验的核心安全指标）。
  技术妥协：为平衡 QSM（需 1mm³ 分辨率）与微出血检测（需高平面分辨率），保留 ADNI3 的矩阵大小，实现 “临床需求优先” 的设计理念。

5. 多壳扩散加权成像（dMRI）：解析脑微结构复杂性

ADNI4 在 ADNI3 基础上扩展了扩散成像能力：

• 多壳采集：高级方案包含 b=500、1000、2000 s/mm² 三个壳，支持扩散峰度成像（DKI）、神经突方向分散与密度成像（NODDI）等高级分析。
• 畸变校正优化：在 Philips 和 Siemens 平台增加反向相位编码序列（约 90 秒），提升图像配准精度；GE 平台通过在体重建校正，简化流程。
  兼容性设计：基础方案保留 b=1000 s/mm² 单壳，确保与 ADNI3 数据可比，同时高级方案可向下兼容提取基础数据。

三、ADNI4 序列技术细节全解析

ADNI4 包含 9 个核心序列，各序列参数、用途及技术考量如下：

序列名称	分辨率	关键参数（TR/TE/TI）	扫描时间	核心用途	技术亮点
T1w MP-RAGE	1mm³	2300ms / 最小 TE/900ms	5:12	结构分析、脑萎缩测量	跨厂商标准化，GE 首次纳入
CS T1w MP-RAGE	1mm³	2300ms / 最小 TE/900ms	1:44	快速筛查、ARIA 监测	4.8-6 倍加速，图像质量与传统序列相当
3D T2w FLAIR	1mm³	5000ms/104ms/1526-1700ms	6:20	白质病变、ARIA 检测	各向同性分辨率，TE 优化补偿 SNR 损失
结构 3D T2w	1mm³	2500/3200ms/75/106ms	4:53/6:42	血管周围间隙量化、多模态分割	匹配 T1w/FLAIR 覆盖范围，提升异质性人群分析
多 PLD 3D ASL	1.9×1.9×4/4.5mm	基础：PASL，TI=1000-3000ms高级：pCASL，PLD=1025-3025ms	7:31-8:20	CBF 和 ATT 定量	分序列采集，提升运动鲁棒性和可及性
T2 * 加权 GRE	0.5×0.5×1.8mm³	37ms/6.71-22.35ms	5:37-8:44	微出血检测、QSM、SWI	5 回波设计，兼顾临床需求与科研精度
扩散 MRI（高级）	2mm³	3400ms/82ms	7:13	微结构分析（DKI、NODDI 等）	多壳采集 + 反向相位编码校正
静息态 BOLD	2.5/3mm³	1500/600ms/30ms	5:00	功能连接分析	多带加速，TR 从 3s 缩短至 1.5s/0.6s
海马高分辨率成像	0.34×0.34×2mm	8020ms/48ms	4:33	海马亚区体积测量	斜位采集，保持与 ADNI3 一致性

四、从 ADNI3 到 ADNI4：关键升级对比

ADNI4 的改进并非颠覆性革新，而是基于临床需求的精准升级。与 ADNI3 相比，核心变化如下：

序列	主要升级点	临床意义
T1w 成像	新增 CS T1w 序列，扫描时间缩短 60%	提升患者依从性，支持大规模筛查
FLAIR	分辨率从 1.2mm 层厚提升至 1mm³ 各向同性，TE 调整	更精准的白质病变量化，减少部分容积效应
ASL	从单 PLD 升级为多 PLD，引入 pCASL 跨厂商标准化	首次实现 ATT 定量，提升 CBF 测量准确性
T2 * 成像	回波数量从 3 个增至 5 个	支持 QSM 高级分析，保留微出血检测灵敏度
扩散 MRI	普及多壳采集，新增反向相位编码校正	拓展微结构分析维度，提升数据可靠性
静息态 BOLD	缩短扫描时间至 5 分钟，引入多带加速	在有限时间内保留功能成像价值
新增序列	结构 3D T2w	提升对血管性病变的敏感性，支持异质性人群研究

五、ADNI4 的临床与科研价值

1. 推动 AD 早期诊断：多模态影像（结构 + 功能 + 灌注）结合 AI 算法，有望实现 AD 临床前期的精准识别。例如，CS T1w 与多 PLD ASL 的联合应用，可同时评估脑萎缩和血流异常。
2. 优化药物临床试验：标准化 ARIA 监测流程（FLAIR+CS T1w）为抗淀粉样蛋白药物试验提供关键安全指标；多 PLD ASL 可量化治疗对脑血流的改善效果。
3. 支持 AI 与机器学习研究：ADNI4 数据库将提供高质量、标准化的影像 - 临床关联数据，为算法训练（如自动分割、病变检测）提供 “金标准” 数据集。
4. 关注人群异质性：新增的 3D T2w 序列和多模态分析方案，专门针对脑血管病高发的老年人群，提升对混合性痴呆的鉴别能力。

六、总结与展望

ADNI4 MRI 协议通过 “技术创新与临床需求的平衡”，为阿尔茨海默病研究提供了新一代影像工具。其核心贡献在于：

• 引入压缩感知、多 PLD ASL 等技术，在缩短扫描时间的同时拓展生物标志物维度；
• 保持与前期数据的兼容性，支持长达 20 年的纵向研究；
• 强调标准化与可及性，推动技术从科研向临床转化。
  未来，随着 AI 重建技术的成熟，ADNI4 将进一步整合超快成像方案，为 AD 的精准诊疗和药物研发持续赋能。

参考文献

Arani A, Borowski B, Felmlee J, et al. Design and validation of the ADNI MR protocol. Alzheimer’s & Dementia. 2024;20:6615-6621. https://doi.org/10.1002/alz.14162.

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