NODDI在临床研究中的应用

       扩散MRI (Diffusion MRI, dMRI)已被证明是临床诊断和研究神经组织微观结构的有效成像方法，有助于我们更好地理解许多疾病的神经生理机制。虽然扩散张量成像(DTI)长期以来一直是临床研究中分析dMRI数据的默认工具，但高级临床扫描设备使获得比DTI更强的扩散权重成为可能，可以更详尽描述组织微观结构。为了利用这些数据，研究提出，通过生物物理建模将dMRI信号与组织特征联系起来。采用NODDI技术研究其潜在临床效用的文献数量与日俱增。与此同时，临床医生逐渐认识到NODDI的缺陷及局限性，以及微结构建模的一般挑战。dMRI微结构建模是一个发展迅速、前景广阔的领域，来自不同学科背景(如物理学、医学、生物学、神经科学和统计学)的研究人员正在合作构建有助于改善人类医疗保健的新工具。在此，我们回顾了NODDI在临床研究中的应用，并讨论dMRI微结构成像在临床实践中的研究前景。本文发表在Journal of Neuroscience Methods杂志。

1.前言

      扩散MRI (dMRI)可在微米尺度上探测组织结构，在临床诊断和研究领域具有显著价值。其中，扩散张量成像(DTI)作为重要研究工具，在神经及精神心理疾病研究中提供重要见解。然而，目前高端扫描仪可达到比常规DTI更高的弥散权重，其b值可达到2000–3000 s/mm2，这些数据可进一步提高我们对大脑及疾病的认识。

      从dMRI数据中提取信息主要有两种方法:信号表征及生物物理模型。信号表征（如：DTI，扩散峰度成像DKI）提供所观察到的信号的汇总及统计，不依赖于对组织基础的假设。相反，生物物理模型特异性地通过将dMRI信号作为生物物理意义参数(如轴突密度)所组成的函数进行参数化。近年来，以临床可行数据采集为明确目标的生物物理模型显著增多(单扩散编码，b值高达2000 3000 s/mm2，扩散时间20-100 ms)。神经突方向离散和密度成像(NODDI) 就是这样一种生物物理模型，可以说是目前最流行的模型。本文综述了NODDI的应用原理，探讨和总结了其在临床研究中的应用，并对其未来的研究前景进行了展望。

2. 临床研究中NODDI的应用原理

       在疾病研究中引入一种新的成像技术有两个主要原因：提高对病理靶标的敏感性以及对观察到的异常提供更好的解释。信号表征方法与第一个原因相一致，可提高对病理靶标的敏感性，但需要注意的是，该方法缺乏明显的生物学解释。相反，生物物理模型如NODDI与第二个原因相符，通过增加具有特定临床意义组织属性的特异性，为观察到的异常提供更好的解释。在解释这些生物物理模型提供的结果时需要谨慎，因为实现并证明其特异性非常具有挑战性。由于这些模型通常是基于一些假设，而这些假设甚至在正常大脑中都尚未得到证实，研究人员必须意识到在对数据的解释中存在被误导的风险。

2.1 NODDI模型

       为了描述体素内的微结构，NODDI使用三个标量参数神经突密度指数：（NDI，也称为神经突内分数[fi]），方向离散度指数（ODI，0表示完全直线排列的纤维，1表示完全各向同性），和自由水分数（ffw）（图1）。NODDI属于一类模型，该类模型假定每个隔室内的扩散都可以用高斯分布（即扩散张量椭球体）很好地描述，而NODDI是一个三室模型，其中特定b -矩阵的信号来自于：B = bggt 的信号来自于：

       S0是无扩散加权的信号，fi和ffw分别表示神经突内和自由水隔室的信号分数。注意，NODDI采用隔室分数的分级描述。Ai，Ae和Afw是神经突内、外以及自由水隔室的标准化信号，来自于：

       di,|| 代表神经突内隔室的平行扩散率，De(n)为神经突外隔室主方向为n的扩散张量，平行扩散系数de,||,垂直扩散系数de,⊥。P(n)为方向分布函数。神经突内隔室代表轴突，可能包含树突，通常被称为神经突，是一个由无穷细“棒”组成的集合的建模（忽略垂直方向的信号衰减，即di,⊥≈0 μm2/ms)）。自由水隔室采用各向同性扩散表示，扩散系数dfw=3μm2/ms。神经突外隔室包含除神经突与自由水以外所有细胞及组织，如：小胶质细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞、神经元胞体、室管膜细胞、细胞外基质和血管结构。在NODDI中，方向分布函数受限于沃森分布，一种以单一参数为特征的轴对称分布。此外，为了估计稳定性，施加如下限制条件：（i）di,||= de,||=1.7μm2/ms，（ii）de,⊥=(1-fi) de,||（弯曲模型）。固定的平行扩散系数的选择（1.7μm2/ms）是基于胼胝体体素中最小拟合残差。关于模型假设和参数限制背后的基本原理的更多细节，以及NODDI的后续发展，我们将在本期特刊中引导读者阅读Zhang等人文献。

图1.NODDI模型与参数限制的示意图

2.2 NODDI具有特异性吗？

      虽然生物物理模型的目标是建立特异性，但只有当模型恰当的描述与给定参数相关的物理效应，且模型参数能够被稳健的估计才可实现。目前，模型假设的有效性还处于争议阶段，甚至在非常基本的假设，如隔室的数量，依然存在争议。同时，对多个高斯隔室的假设意味着忽略了一些潜在的重要因素，如隔室间交换和隔室内的非高斯效应。此外，为了拟合稳定性，对模型参数进行了修正和/或限制，作为必要的折中办法。这个限制的有效性同样存在争议，甚至在正常大脑中，有研究指出NODDI与扩展数据采集的不兼容性。需要注意的是，常用的multi-shell dMRI数据信息有限，只能估计少数参数。在自由度上，NODDI具有5个参数（NDI、ODI、ffw，纤维束主方向的极角与方位角），比DTI少一个参数。尽管如此，NODDI较DTI可更好的描述multi-shell dMRI数据，说明针对数据采集恰当建模的优势。我们还强调，对于假设的依赖适用于所有提出的生物物理模型，不一定会破坏NODDI的价值。尽管针对模型参数的无限制估计提出扩展采集，然而目前扫描时间的增加阻碍前沿技术的临床应用。

       当应用于临床研究时，使用不同的限制条件有时会产生与它们的相对趋势一致的结果，但并不能确保得到这样的一致性，也不能证明其有效性。(Lampinen et al，2019) 澄清固定参数带来的偏差风险，不同的限制条件导致脑区之间神经突密度的等级差异。为特定的数据采集确定适当的限制是至关重要的。最近的一份报告指出固定的扩散率假设，而不是弯曲模型，是NODDI与b-张量编码不兼容的主要原因。此外，即使在常用的multi-shell采集(线性张量编码)中，di,||的最佳值在新生儿和成人之间，以及在白质(WM)和灰质(GM)之间似乎是不同的。一些研究发现，基于拟合残差优化di,||有助于揭示NODDI的皮层细胞结构，尽管其方法依赖于等弥散系数（di,||= de,||）的假设。

       为了更进一步复杂化解释，正确的模型选择可能因解剖结构（如白质vs.灰质；脑vs.脊髓，大脑vs.小脑）及生物环境的不同而不同。此外，模型参数与病理（如，轴突萎缩和丧失，脱髓鞘，小胶质细胞激活）的关系并非一一对应，真实情况下，不同的病理改变往往是共存的而非独立的。病理种类往往过于多样，单一模型无法充分捕捉，且模型不仅仅在健康状态下，同时需要在目标疾病中进行验证。

       关于模型特异性与稳定性的争论，使得对模型不熟悉的临床医师在研究中是否使用NODDI产生了困惑。虽然没有简易的回答，但是简单的回答是，NODDI的使用与否取决于研究目的，其特异性是相对而言的。正如Zhang等人2012年原始研究发现，NODDI相较于DTI的FA更具有特异性，具有不同NODDI参数的体素可以产生完全相同的FA值。方向离散度指数（ODI）较FA与组织学测量的方向离散度具有更强的相关性，提示NODDI至少在一定程度上解决了方向离散的影响。为了进一步理解对于限制条件的依赖对特定研究目的所造成的潜在偏差，尝试放开限制条件或改变固定值，以及在已知真实情况的基础下在虚拟MRI信号上测试NODDI，可能是有用的。

2.3 NODDI可靠吗？

        NODDI的特异性并非没有限制，在临床应用中，绝大多数通过阐释疾病或治疗的假定影响，追求可用于诊断或预测神经系统后遗症的定量指标。尽管我们期待直观的组织学特异性参数会更好，但在这里，准确估计组织特性是一种手段而非目的。在临床应用中，扫描患者的精度与简易性比准确性更重要。

       当设计临床研究时，研究人员需要知道拟使用的指标在主体内及主体间的变异性。幸运的是，有大量关于NODDI的可重复性及可再线性研究。扫描-再扫描研究已报道NODDI在脑研究中极好的重复性，其中NDI及ODI在受试者内部的变异系数（CoV）基本低于5%，可与DTI参数相媲美，但在高FA区域如胼胝体及内囊，其变异系数大于FA。GM的ODI通常比WM表现出更大的变异系数，这是可以预料的，因为对更高的ODI估计不甚准确。ffw的稳定性低于NDI及ODI，其扫描-再扫描的变异系数约为10%-40%。颈髓同样报道了相似的可重复性，尽管ODI与ffw在GM的变异系数更高，反映扩散磁共振成像在脊髓的挑战（如：体积小，磁场不均匀性，脑脊液波动与生理噪声）。2012 Zhang et al.研究采用在体数据发现如果每一个shell具有2个以上b值及30个以上方向，在单个扫描仪内NODDI的采集协议间的变化是稳健的。然而，与DTI一样，当比较来自不同扫描设备的数据时应谨慎：场强对NODDI参数有显著影响，即使场强相同，不同扫描仪间的可重复性低于同一扫描仪。

3. NODDI在疾病研究中的应用

3.1 阿尔兹海默症（AD）

      AD是包含痴呆在内的最常见的神经退行性疾病，其潜在病理包括：淀粉样蛋白-β沉积及tau蛋白过度磷酸化，导致β淀粉样蛋白斑块及细胞内神经纤维缠结的形成，最终导致神经元死亡。年龄增长、载脂蛋白E 4等位基因、父母家族史是主要危险因素。

     采用NODDI，研究发现E4+及E4-早发型AD患者顶枕区白质NDI较对照组降低。顶枕区白质NDI同样与视空间及视觉感知认知表现相关，该认知功能是顶叶皮层功能的标志。此外，Slattery et al. 研究发现在一些WM区域，未观察到FA变化，但存在NDI及ODI并行减少，证实NODDI比DTI具有更高的灵敏度。尽管多数DTI研究报道了AD中FA值减低，在纤维交叉及分散的区域，特定纤维的选择性保留（或选择性退变）导致剩余纤维束排列增加，导致FA不发生改变甚至增高（图2）。

图2. 在纤维分散和/或交叉存在的情况下，轴突的选择性保留/退化可导致FA的虚假增加，限制了FA作为疾病标志物的敏感性。NODDI可能通过分离方向分散效应来揭示潜在的神经退行性变。

       NODDI之所以具有较高的敏感性源于其能够分解对具有FA相似影响的2个因素（即NDI减低，ODI减低），在早发型AD患者GM中，颞叶皮层及楔前叶皮层NDI及ODI减低，且NDI值减低与认知障碍加重相关。有趣的是，研究发现中央前回NDI减低，该区域通常无宏观萎缩，但易受AD病理影响，且与临床缺陷相关。在一项轻度认知障碍研究中，患者ODI值增高而NDI值减低，但DTI对组间差异更为敏感。FA及NDI值减低，MD与ODI值增高与神经心理评分变差相关。另有研究发现，对比对照组，轻度认知障碍患者及AD患者，NDI具有更高的组间差异敏感性，NDI、ODI及ffw均与认知评分相关。

       在tau病理小鼠模型中，WM及海马NDI减低，灰质NDI与tau蛋白过度磷酸化水平呈正相关。相似的是，在其他AD小鼠模型研究中，WM及海马区域观察到NDI及ODI增高。这些研究发现与人类研究结果相悖，而造成不一致的原因尚待阐明。一些人体及动物实验研究报道扩撒磁共振成像参数的非单向变化与白质及灰质淀粉样蛋白沉积相关。这种非单向改变过程的特点为中等淀粉样蛋白负荷时扩散受限较强而在高负荷时扩散受限较弱，表明在疾病的不同阶段存在不同的微结构变化机制（如：神经炎症早期出现，随后为神经退行性改变），因此，未来研究需采用纵向观察，并采用可分解特定微结构效应的方法与技术。

3.2 帕金森病（PD）

       PD是神经系统退行性疾病中第二常见疾病，其组织-病理改变以黑质多巴胺能神经元退变及脑内路易氏小体聚集为特征。

     采用NODDI研究发现，PD患者黑质及壳核NDI及ODI减低，该减低主要发生在与症状相对的一侧（对侧）。此外，壳核NDI与ODI与运动症状的严重程度及病程相关，这与纹状体树突变性参与PD晚期运动症状的临床-病理假说一致。在灰质中，纹状体、额叶、颞叶、边缘系统及边缘系统周围灰质NDI减低及ffw增加在显著萎缩前被发现。NODDI研究所示异常改变的皮层分布与组织学研究具有较好的一致性（图3）。

图3. 帕金森病的NODDI。

顶层：与健康对照相比，PD患者大脑皮层神经突密度指数减低(NDI;蓝色)和自由水分数增加(ffw；红色)；

底层：帕金森病相关病理进展。

      在白质，沿黑质纹状体通路纤维束分析发现纹状体近端纤维束NDI减低，与轴突逆行退变的组织学证据一致。具有神经认知及精神症状的患者与无该类症状的患者相比脑白质NDI更低。该研究融合多参数分析发现，在所研究的MRI参数（DTI、NODDI、GM体积）中，NDI对诊断相关的影像学贡献中所占比重最大。此外，NODDI在对PD的鉴别方面也具有较大潜力，研究发现进行性核上性麻痹和多系统萎缩的NODDI比帕金森病表现出更大的异常。

      尽管以上结果令人鼓舞，但其普适性仍有待确定。采用几乎与NODDI相同的模型在PD患者及对照组间仅发现微小差异。此外，黑质ffw增加与自由水成像所发现的部分结果一致。这些差异是由于队列中真正的生物学差异(如，疾病持续时间、用药、疾病亚型)还是仅仅是方法上的差异，仍有待阐明。疾病纵向比较及不同亚型比较NODDI改变，以及动物模型的组织学验证，是必要的。

3.3 多发性硬化（MS）

        MS是年轻成年人中最常见的慢性炎症性、脱髓鞘及神经系统退行性改变疾病。MRI在MS的诊断、疾病进展检测及治疗效果检测中发挥重要作用。然而，MRI可见病灶仅能部分解释患者神经系统恶化，有时被称为临床-放射悖论。这被认为是由于，至少部分是由于常规MRI对组织学证实的病理变化敏感性有限。MS存在的局灶性脱髓鞘病变内外发生进行性轴突变性，被认为是不可逆神经损害的基础。因此，在MS中采用NODDI期望其可显示正常外观下GM/WM轴突损伤以及对临床预后的预测价值。

      在MS的临床研究中，NODDI已被应用于脑及脊髓的研究。该类研究普遍认为，与健康对照组相比，MR可见病变中WM的NDI降低，而在正常WM中NDI降低程度较低，且NDI比FA显示更突出和更广泛的异常（图4）。相比之下，ODI各个方向的变化（增加、减少或没有显著变化）均有报道。

图4. 多发性硬化症患者脊髓内的NODDI改变

左:两名多发性硬化症患者(中、下)和一名健康对照者(上)的代表性图像。在第一个患者(中)，在解剖图像看起来正常的区域，如右背柱(箭头)，可以观察到神经突内分数(Vin，主文本中为神经突密度指数[NDI])降低。方向离散度指数(ODI)的广泛增加并不局限于解剖图像上可见的病变。

右:病变与正常白质(NAWM)的对比及体素值的直方图。

       在灰质中，研究观察到临床残疾与NODDI参数之间的相关性，且继发性进展型MS患者比复发缓解型MS患者表现出更广泛的NDI降低，这表明NODDI在预测从复发缓解型MS向继发性进展型MS的转变方面具有潜在的价值。在另一项研究中，患者中外观正常的GM与健康对照组皮层的差异并不显著，但左侧运动及感觉皮层ODI增高与更严重的生理残疾相关。尸检发现，MS患者脊髓病灶ODI减低，并与组织学改变之间相对应。

      总的来说，临床研究已证明NODDI能够敏感地检测具有潜在临床相关性的病理改变。NODDI监测和预测疾病的纵向进展和治疗效果的能力值得在未来的研究中进一步研究。然而，我们必须谨慎将NODDI与MS病理联系起来。对死后脊髓尸检的研究也显示，对NDI的解释应与神经突密度和髓鞘密度有关联。虽然这并不奇怪，因为髓磷脂的损失(由于T2非常短，在dMRI上几乎不可见)通过调节MR可见分隔室的相对比例来影响NDI，然而该研究提示我们应将NODDI参数与多种组织学染色技术进行比较，以全面探索潜在的生物学意义。此外，临床前研究的结果因靶结构和使用的特定动物模型而异。在环己酮草酰二腙诱导小鼠模型中，胼胝体NDI和ODI改变与髓鞘和神经元密度的组织化学分析结果吻合良好，并且对溶髓磷脂模型中脊髓WM的重鞘化敏感。相反，在脱髓鞘的炎症模型(实验性变态反应性脑脊髓炎)中，NODDI未能捕捉组织学证实的海马亚区变性，而DTI与树突长度和交点数相关。此外，该研究发现NDI与树突标记物之间存在弱负相关，这与“神经突密度指数”的名称相反。

3.4 肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）

       ALS以进行性萎缩和四肢、延髓和呼吸肌无力为特征，这是由于上下运动神经元受损。ALS的一个关键病理特征是运动神经元和神经胶质细胞中TAR DNA-结合蛋白43的胞质定位错误和聚集。ALS的诊断是一个漫长的过程，人们一直希望找到一种早期可靠的影像学生物标志物，由于ALS是一种致命的、进展迅速的疾病，早期诊断可以帮助我们尽早进行神经保护治疗。

      在常规MRI上，ALS患者的异常通常是细微的和非特异性的，不同研究报告的敏感性差异很大。NODDI研究发现沿皮质脊髓束(CST)和初级运动皮质间的跨胼胝体纤维的NDI减少，这与组织学报告的这些区域轴突变性一致。此外，研究发现双侧肢体和球部受累的患者NDI比单侧肢体受累的患者NDI降低的空间范围更大。同时也发现NDI减低的区域大于FA减低区域，表明NODDI比DTI更敏感，并且中央前回ODI的减少与疾病病程相关，可能代表树突密度及分支减少。白质NDI的减低同样被发现在c9orf72突变的携带者的前临床患者中，c9orf72突变是ALS的主要遗传因素。动物研究表明，ALS小鼠的大脑和脊髓的NDI进行性减少，这些发现与组织学测量的轴突内空间的减少很好地吻合。在这些小鼠模型中同样观察到ODI及ffw增加。

       尽管NODDI在早期检测运动神经束退变具有潜在价值，可能发现ALS中更为广泛的神经退变，包括疾病控制(模拟ALS)在内的纵向研究是有必要的，以确定NODDI是否真的是一种可行的生物标志物，应在临床试验中进一步检验。

3.5 癫痫

       大约三分之一的癫痫患者难以接受药物治疗，而其中1/2为局灶性癫痫，可能适合手术治疗。在癫痫手术中，局灶性皮质发育不良(FCD)是儿童最常见的病理诊断。Winston et al., 2014报告NDI图像比其他成像方法(即T1 / t2加权图像和DTI图像)对FCD的描述更清晰。随后更多的研究报告称NODDI可用于FCDs的视觉检测。然而对此仍存在争议，认为以上发现的FCDs同样可轻易在常规T1/T2图像中检测到。与其他常用的FLAIR和双反转恢复序列相比，NODDI对FCDs的检测价值有待进一步评价。

       以上对FCD研究的报道均未于手术病理结果相对比。FCD以异常皮层分层伴或不伴大而奇异的神经元和球囊细胞为病理特征。未来的研究将NODDI与组织学进行比较，可能通过模型调整来最好地捕捉FCD病理，将是有趣的。一例研究报道一例结节性硬化患者，其皮层结节与FCD Ⅱb型具有相同的组织学特征。实际上，大量研究表明结节性硬化与FCD涉及相同的信号通路障碍。近期一项纳入11例结节性硬化患者NODDI研究表明结节内NDI减低。与对照组相比，结节性硬化症患者整个WM内也表现出较小的NDI，但未观察到与智力障碍或癫痫的严重程度相关。

      颞叶癫痫（TLE）作为成人中最常见的癫痫，发现颞叶NDI减低，并在致痫灶同侧半球异常更明显。值得注意的是，TLE患者NDI减低，但结构MRI未发现异常，其减低程度低于MRI阳性的TLE患者（图5）。在一项连接组学研究中，采用以NODDI参数作为大脑网络结构连接束的权重，发现在左侧和右侧TLE之间存在不同的网络改变模式。纤维束追踪与网络分析均有其局限性，结合NODDI的局限性，在解释数据时应加倍谨慎。尽管如此，研究采用multi-shell MRI在局灶性癫灶外脑损伤及其与术后癫痫控制的关系的研究值得鼓励。

图5. 颞叶癫痫的NODDI研究

A.1例MRI阴性的左颞叶癫痫患者。在致痫灶(圆圈)同侧的颞尖观察到神经突密度指数(NDI)下降。

B. MRI阳性右侧颞叶癫痫(海马硬化)患者。海马区NDI和ODI降低(箭头)。

3.6 脑缺血

      迄今为止，dMRI最广泛和成功的临床应用是对急性缺血性梗死的检测。已有研究报道称在急性脑缺血性梗死病灶中，NDI、ODI增高，ffw减低。采用分隔室特异性示踪剂对急性脑缺血的临床前研究显示，细胞内和细胞外间隙的弥散性显著降低，表明NODDI关于固定扩散系数和弯曲度约束的假设最有可能被打破。尽管如此，NODDI仍有可能比DTI/DKI对疾病相关组织变化具有更好的敏感性。

      在卒中病人中，病变外的非局部效应，无论是继发性退变还是代偿性再生长，以及它们与恢复的关系是临床关注的问题。亚急性期观察到在病变远端CST中ODI增加，这种增加持续到慢性期。该区域的NDI在亚急性期与对侧无差异，在慢性期降低，可能代表了沃勒变性。在纵向随访中，首次就诊时内囊后支的ODI可预测5周随访时的上肢运动功能。在围产期中风引起的脑瘫患儿中，与对侧CST相比，病灶侧CST的NDI和ODI均降低，且NDI越高，握力越强。另有研究表明，CST dMRI参数不对称性越高的个体，在接受神经调节/运动训练干预后，改善程度越高。此外，研究发现左后扣带皮层ODI与卒中后抑郁的严重程度和恢复有关，这与扣带皮层在情绪加工和社会行为中的功能作用一致。

      烟雾病(一种以Willis环进行性闭塞为特征的疾病)患者中，GM和WM中的NODDI参数与采用15O-gas PET测量的血流动力学活动及神经认知障碍相关，提示NODDI对慢性缺血所造成的损伤是敏感的（图6）。NDI和ODI降低，ffw增加与更严重的缺血性负担和认知障碍有关。总的来说，尽管模型假设的有效性存在争议，尤其是在急性期，但NODDI已显示出追踪由缺血引起的脑改变的能力，且它对于预测慢性残疾的具有潜在价值。

图6. 烟雾病的NODDI研究

     同侧大脑动脉狭窄时，NDI、ODI降低，ffw升高，同时脑血流量(CBF)、脑氧代谢比(CMERO2)降低，脑血容量(CBV)、平均运输时间(MTT)、氧提取分数(OEF)升高(箭头)。

3.7 脑外伤

      虽然大多数创伤性脑损伤(TBI)被归类为“轻度”，但其症状(如头痛、神经认知缺陷、情绪问题)可持续数十年。此外，有创伤性脑损伤病史的个体患痴呆、神经退行性疾病、精神疾病甚至死亡的风险更高，这表明亚临床病理的长期进展仅在中老年表现出来。虽然目前还没有成熟的成像技术能够检测TBI神经元损伤，但轴索损伤通常被认为是主要的神经病理学特征，因此从dMRI获得轴突密度的参数被认为是有价值的。

       在车祸伤中，研究已报道伤后短期内发生广泛白质NDI减低。对于骨科创伤的纵向随访显示伤后2周白质ffw增加及NDI减低，从2周至6月NDI及ffw减低。对脑震荡运动员的纵向随访发现，伤后存在症状早期白质NDI减低，这种减少在恢复比赛时仍持续。此外，在症状早期和重返赛场时，ODI增加，FA降低。有趣的是，一项关于运动相关脑震荡长期影响的研究报告称，与对照组相比，运动员在最后一次脑震荡后9-120个月，NDI增加，ODI减少，而在那些自最后一次脑震荡后更长时间所观察的影响更大。对重复头部撞击运动员的研究发现，与非运动员和非接触性运动员相比，GM和WM的NDI、ODI和ffw均增加。

       创伤后NDI增加的生物学解释各不相同，从急性期轴突肿胀到恢复期适应性轴突再生。TBI中WM损伤的组织病理学特征为损伤初期轴突肿胀，随后出现轴突退变、脱髓鞘和神经炎症伴小胶质细胞激活。一些受损的轴突随着重鞘化而恢复，而另一些则进入不可逆阶段，以轴突断裂和断开为特征。在这些过程中，髓鞘在轴突易损性方面起着重要作用。总的来说，TBI的NODDI研究中对结果的报告和假设的解释需要考虑损伤后时间、损伤生物力学和个体损伤前基线的情况。

3.8 Ⅰ型神经纤维瘤病

       在患有1型神经纤维瘤的儿童和青少年的大脑中，经常会遇到T2加权图像上的高信号病灶，称为“不明原因亮点”(UBOs)。尽管大多数患者UBOs是短暂的，随着患者年龄的增长会消失，有些可能会持续。研究表明，这取决于它们的解剖位置(例如，丘脑)，UBOs可能与认知缺陷有关。将NODDI与T2多指数弛豫时间结合发现，与正常WM相比，细胞水隔室内（包括细胞内/细胞外水）NDI减低，T2延长。ODI, ffw，髓鞘水分数，或神经突内或外水分数未观察到显著的差异。经过仔细讨论，并考虑到方法上的局限性，Billiet等人从组织学上推测为髓鞘内水肿(髓鞘层之间形成空泡)，可能是T2加权高信号UBOs的来源。这项工作强调了将NODDI与其他成像对比相结合的优点。尽管所有的成像技术不可避免地依赖于简单的模型，并且在其特异性方面受到限制，但结合互补的技术使我们能够超越单一模型的限制来推断疾病的生物学基础。

3.9 特发性正常颅压脑积水（iNPH）

        iNPH是一种以步态障碍、认知障碍和尿失禁为特征的老年疾病，重要的是，至少部分iNPH患者在进行脑脊液分流手术后恢复良好。术后改善的程度在个体之间差异很大，因此研究关注能够预测治疗反应的量化指标。与对照组相比，iNPH患者DTI研究发现CST FA增高，少数研究报道术后有部分正常化的趋势。在NODDI中，患者CST内轴突水分数和方向离散度均较小，表明方向效应占主导地位，掩盖了轴突退变导致FA增大的假设效应。术后，方向参数部分正常化，而减少的轴突水分数保持不变（图7）。虽然作者推测这种不变的减少代表慢性不可逆的神经元损伤，但其与神经预后的相关性还有待评估。在iNPH的研究中，一般需要注意的是，其高发生率的共病，如脑血管疾病和神经退行性疾病，以及由于缺乏明确的检查，临床诊断的高度不确定性。Espay et al., 2017指出有超过25%的iNPH患者的初始诊断后来被修订(修订诊断：阿尔茨海默病、路易体痴呆或进行性核上性麻痹)。此外，iNPH主要是一种脑脊液动力学紊乱，导致大脑平衡失调、灌注不足和代谢低下，因此，神经退行性变被认为是一种后果而不是致病因素，目前还不确定神经退行性变在多大程度上解释了这些症状。

图7. iNPH的NODDI研究

与健康对照组相比，iNPH患者表现出更小的轴突水分数(fi)及方向离散度在皮质脊髓束的室周部分(冠状图中的紫色体素)。脑脊液分流术后轴突水分数降低不变，而离散度部分恢复正常。Cos2ψ是表示方向离散度的参数(各向同性分布为1/3，严格平行方向为1)由Watson分布的浓度参数计算得到。

3.10 精神分裂症

       精神分裂症，是一种以阳性症状（如：幻觉、错觉）及阴性症状（如：快感缺乏和情感平淡）为特征的严重精神疾病，基于影像学和尸检研究认为轴突破坏同时伴有髓磷脂水平降低和少突胶质细胞异常是关键病理改变。采用NODDI研究已发现在一些灰质区域NDI减低，包括颞极、前海马旁回和海马等区域。额颞叶皮层NDI减低与神经认知表现变差相关。此外，在首发精神错乱的患者中也发现NDI减低。扣带回NDI减低与精神分裂症遗传风险增加相关。对于无药物治疗患者的纵向随访发现全脑ODI与治疗反应成负相关。NODDI还被用于研究健康人幻听的机制，研究发现胼胝体的高ODI和左侧颞上回的低ODI与幻听倾向相关。该研究推测灰质ODI减低代表树突棘复杂性减低。虽然这一发现转化为精神分裂症的幻觉还没有报道，但研究发现，左颞上回体积缩小和异常激活与精神分裂症的幻听有关。

3.11 脑肿瘤

      虽然NODDI是用来描述正常神经组织的扩散，但它也被用于检查脑肿瘤。脱离模型的理论基础，肿瘤中的NODDI被认为是一种表征而不是模型。尽管如此，对其有效性研究可能存在价值的。已知DKI的平均峰度与肿瘤分级密切相关，这便是较号的研究基线。采用NODDI研究发现与正常WM相比，胶质瘤T2高信号病灶区NDI减低，ffw增高。在肿瘤内部，与周围非强化区域相比，强化区域NDI与ODI更大，NODDI对于肿瘤分级的价值与平均峰度值相近，在预测异柠檬酸脱氢酶-1基因突变状态方面，NODDI和DKI均未表现出比DTI更明显的优势。在胶质瘤中，增强区周围的T2加权高信号区域包含肿瘤浸润和非肿瘤水肿，该区域的NODDI可能有助于更好地描绘肿瘤浸润。也有人认为，在瘤周区域，NODDI对胶质瘤和转移瘤之间的差异很敏感，胶质瘤和转移瘤分别倾向于表现出更高的外神经突分数和更高的ffw（图8）。

图8. 脑肿瘤中的NODDI研究

      不同肿瘤肿瘤周T2加权高信号区域在NODDI图上表现出不同特征。左为胶质母细胞瘤的外神经突分数(fe)，右为转移性脑瘤的游离水部分(ffw)

3.12 重症脊髓型颈椎病

       脊髓型颈椎病是老年人残疾的常见病因，部分患者有手术指征。临床中经常存在临床严重程度和脊髓压迫程度之间的差异。此外，术前预测手术结果是困难的或几乎不可能的。虽然DTI显示脊髓受压区FA减少，但FA与症状和术后恢复的相关性仍存在争议。术后采用NODDI分析发现，NDI与MRI采集时神经评分呈正相关。术前评估中，在最强压迫层面，NDI值越高术后神经恢复越好。相反，FA与术前残疾相关，但与术后恢复无相关。在一项纵向随访研究中，NDI在术后6月可恢复至与无压迫层面相当的值，同时神经评估恢复。然而，观察到的NDI恢复的微观结构基础仍然不确定，因为很少有组织病理学证实。临床症状的缓解并不一定意味着轴突密度的恢复，正如一份尸检病例报告所示，手术后脊髓的病理改变仍然存在，与症状的缓解并不一致。

3.13 其他疾病

       NODDI已被用于检查许多其他疾病，包括亨廷顿舞蹈症，半乳糖血症，威尔逊病，镰状细胞性贫血，SYN1Q555X突变，双相情感障碍，高血压，2型糖尿病和肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征(表1)。

3.14 药物和药物滥用的影响

      锂：锂是目前治疗双相情感障碍的黄金标准药物。与使用其他情绪稳定剂治疗的患者相比，接受锂盐治疗的患者额叶皮层出现了更大的NDI，这可能与已知的皮质GM体积增加有关。

     α干扰素：虽然对丙型肝炎的治疗有效，α干扰素经常引起与重度抑郁症难以区分的症状，包括疲劳和情绪障碍。在接受干扰素α治疗的患者中，与基线相比，左侧纹状体的NDI增加，并与疲劳的发生有关。鉴于其他成像技术的发现，如谷氨酸增加/肌酐比值增加，18-氟脱氧葡萄糖摄取增加，观察到的NDI升高被解释为炎症过程。

     化疗：儿童骨和软组织肉瘤的幸存者，在平均化疗后10年，与对照组相比，中央区WM表现出广泛的ffw增加，可能代表间质水肿。相比之下，在乳腺癌幸存者中，在化疗结束后的3-4年，与健康对照组没有显著差异。

      酒精：一项针对青少年酗酒者的研究报告称，额叶皮质的ODI减少，顶叶皮质和纹状体的ODI增加。与对照组相比，在连接ODI减少区域的皮层下WM NDI增加。在有害使用酒精的受试者中，腹侧纹状体的ODI与狂欢（binge score）评分呈正相关。

4. NODDI在神经退行性疾病及老化研究中的应用

4.1 正常发育与老化：童年晚期至老年

      许多研究使用NODDI来研究衰老对大脑微结构的影响。虽然研究观察到ffw随年龄的增加而增加，但早期的研究对NDI和ODI的变化存在部分争议，可能反映了这些研究调查的年龄范围的异质性。在一个大样本的数据集中，研究证实了从中年到老年的NDI下降。ODI一般呈非线性增长至到60岁左右，随后开始下降。此外，研究发现dMRI参数，包括NODDI参数，在老年WM束中相关性越来越强，这可能反映了系统性损伤效应的聚集，使老年人的大脑区域差异不那么明显。最近，另一项包含7-84岁年龄段的大样本生命周期研究证实NODDI参数在生命轨迹中呈“U型”或“倒U型”（童年及青少年快速发展变化，随后逐渐放缓达到峰值，随之趋势逆转，在成年后期下降），已在DTI中显示（图9A）。其他研究进一步验证“后进先出”（last in，first out）假设最后发育的纤维束最易受到老化影响。在dMRI参数(FA、MD、NDI、ODI、ffw)中亦有相似的结果，其中MD对衰老的影响最为敏感。采用髓磷脂敏感的定量MRI数据(弛豫法和磁化转移)强调结合互补的技术充分揭示跨纤维束异时性与空间异质性。研究发现在灰质，新皮层ODI随年龄增加，与组织学发现树突复杂性和密度随年龄增长而减低相一致。然而，亦有研究报道，健康的青年和中年人的高智商与较低的皮层ODI有关，这表明皮层ODI和神经认知能力随年龄的下降之间的关系可能不是直接的。

4.2 正常发育与老化：围产期到儿童

       NODDI也被用于研究从婴儿到青春期的神经发育。在WM中，NDI与年龄呈显著正相关，但呈非线性增长，且在早期增长更快（图9B）。相比之下，WM的ODI在生命的前20年几乎保持稳定。NODDI还揭示了WM成熟的区域差异，这与已知的髓鞘形成和纤维发育的异步性是一致的；成熟一般由后向前发展，初级运动和感觉区域比高级功能区域发展更早。

       在GM，研究比较了早产儿的两个时间点(出生后不久和足月龄)，观察到在这两个时间点中，大脑皮层的ODI增加，丘脑的NDI增加。随后，25 ~ 38周的皮层发育以ODI增加为主，而38 ~ 47周的皮层发育以NDI增加为主，提示不同的成熟阶段（图9C）。近期，在一项足月婴儿的较大队列研究中发现，在37-44周，皮层NDI与ODI均与胎龄呈正相关。该研究进一步结合DTI、NODDI、表面形态学及髓鞘敏感T1/T2检验区域间相似性，发现模块化结构发展（如：为相同或不同的功能网络服务的大脑皮层区域逐渐相似或相异）。

       通过比较人体解剖和动物研究中发现的大脑组织微观结构发展与NODDI参数进行深入讨论，研究人员提出了可能的几种偏倚来源。NODDI最初是为检查成人大脑而开发的，很少有证据表明它适用于婴儿和更小的儿童。关注固定扩散率假设，研究提出，1.7 μm2/ms的默认值对于新生儿的大脑和GM来说可能不是最理想的，而且NDI和ODI的年龄依赖性受到固定扩散系数值的选择的影响。

图9. NODDI在大脑发育与老化中的研究

A. 7至84岁间胼胝体纤维中NODDI和DTI参数的生命轨迹。

B. 3岁前膝胼胝体参数的发展轨迹。cos2是一个表示方向离散的参数(1/3表示各向同性分布，1表示严格平行方向)，由沃森分布的浓度参数计算得到。

C. 新生儿皮质灰质与胎龄的关系。

4.3 发育异常

      多项研究使用NODDI来调查发育异常儿童的大脑。与足月儿童相比，极早产儿在6-7岁期间WM表现出更大的ODI。其中较低的NDI和较高的ODI均与较差的神经发育预后相关。与对照组相比，患有先天性心脏病的婴儿WM区域NDI减低和ODI增高，以及皮质GM中ODI减低，可能反映了氧气运输减少导致的大脑微结构发育成熟异常。WM中NDI的广泛减少也存在于出生时患有先天性心脏病的年轻人中。研究还表明，NODDI对1月龄WM微观结构的个体变化很敏感，这些变化与产前母亲的抑郁和焦虑症状相关。

      在患有发育障碍的儿童中，其语言相关皮层ODI及NDI与一种与典型发育控制相反方向的皮层褶皱测量指数相关，提示大脑皮层折叠过程异常与神经突形态彼此相关。此外，后胼胝体连接中的NDI与阅读技能呈负相关。尽管这种负相关可能看起来违反直觉，但这与许多研究报告的阅读困难个体的这一区域的FA更高，以及阅读困难的读者的阅读相关功能左侧偏侧化减弱的假设是一致的。另一项研究发现，对于早产和足月出生的孩子，WM NDI减低与较差的数学成绩有关，但与阅读成绩无关。最近，据报道，自闭症谱系障碍患者面部表情识别障碍与胼胝体和与观看人脸相关的皮层区域NDI和ODI减少有关。

5. 总结与展望

5.1 临床研究总结

      NODDI在临床研究中的应用大多报道了有前景的结果，即dMRI生物物理模型可能有助于改善患者分层和神经功能的预测。与其他先进的成像技术一样，迄今为止报告的大多数疾病研究都是横断面的，并包括来自单个中心的有限样本量。虽然每一项研究都是有意义的假设验证，但目前很难得出关于NODDI在个别患者护理中的实际效益的一般结论。在绝大多数研究中，与疾病相关的影响在生物学上是可信的，但是不能保证组织病理学的特异性。在讨论他们在生物学解释方面的工作时，许多研究小组花费了大量的精力将NODDI参数与组织特征联系起来，有时超越了模型的数学表达(这一过程被称为语言建模linguistic modeling)。表2总结了在本文讨论的文献中可以找到的代表性解释的案例。毕竟，即使这个模型是正确的，将特定的细胞结构分配给特定的隔室也存在模棱两可。例如，我们不能排除这种可能性，即“棒状”隔室只代表满足某些特定条件的轴突(有髓鞘的、薄的等)，或者它在其他“棒状”特征(如星形胶质细胞突起)中包含水。由于dMRI参数是对组织特征的间接测量，基础的微观结构只能推测，因此解释模型参数需要仔细考虑可能的混淆效应。一些研究已经证明将NODDI与其他互补成像方法相结合的优势，更有利于对基础微观结构进行更具体的推断。根据目前的临床研究综述，我们接下来讨论了未来基于模型的研究的三个方向： (i)检验NODDI作为临床工具的实际效益；(ii)通过建立更好的模型来提高特异性：(iii)寻找与dMRI以外的其他成像方法的有效结合。

5.2 走向临床应用技术

       dMRI微结构模型的主要问题之一是尚未被用于临床。与表观扩散系数和dMRI纤维追踪相比，其传播速度相对较慢。其主要原因不太可能是计算成本，因为目前的医疗实践在图像处理上花费很长时间，例如在手术计划期间。此外，通过凸面优化可以对NODDI进行加速计算。一个可能的解释是，微结构成像的诊断能力还没有积累足够的证据来说服临床医生肯定它的价值。在这里，我们从一个稍微不同但密切相关的观点来考虑：临床影像学生物标志物的要求。

     转化到实际临床实践的困难并不是dMRI独有的；这是所有生物标志物普遍存在的问题。为了将一个影像学生物标志物转化为临床，需要通过三个平行轨道的多个步骤：技术验证(精密度，准确性和可行性)，生物/临床验证(测量相关生物学特性或预测临床结果的性能)和成本效益。此外，影像生物标志物必须在目标人群中广泛使用，必须进行多中心研究，以评估各中心之间的可重复性和增强统计能力，特别是在罕见疾病的情况下。根据Connor et al., 2017影像生物标志物路线图（图10），NODDI仍处于第一步转化门槛（成为医学研究有用工具的门槛）。近期数据共享的趋势以及努力实现多中心数据同质化有望加快临床验证进程。值得注意的是，一种工具在临床研究中的频繁应用还不足以跨越转化鸿沟，特异性验证、技术验证和成本效益可能会成为NODDI临床应用的瓶颈。在临床实践中，没有所谓的完美验证，而是我们寻找策略来识别和最小化与临床决策相关的信息的不确定性，同时考虑理论的严谨性和可用性之间的平衡。最佳平衡随着硬件和采集协议的进步而动态发展，在当前采集水平上的研究和推动技术极限的研究都很重要。

图10. 影像生物标记物路线图

      我们可以用什么作为评估NODDI有效性的基准吗?虽然NODDI是一个简化模型，但与目前的临床标准(ADC表观扩散系数，即沿三个正交轴测量的扩散系数的平均值)相比，它已经很复杂。因此，需要为使用NODDI提供一个良好的论据。尽管已有多项研究报道NODDI的诊断性能优于DTI，但这可能不是一个公平的比较，因为multi-shell dMRI数据包含DTI中没有考虑到的高阶项的影响。因此，需要将NODDI与足以解释数据的表示进行比较，例如DKI。此外，需要将NODDI的临床价值与dMRI以外更容易获得的方法进行比较，并重点考虑成本效益。然而，值得注意的是，即使一种成像工具没有通过所有标准但成为临床常规的一部分，技术和生物学/临床验证过程中积累的证据仍然可以显示该工具在基础研究设置中的有效性。

5.3 NODDI以外的特异性

      对NODDI的解释取决于所检查的临床情况和我们相关的生物学假设。目前，我们还不确定哪些生物物理现象对dMRI信号有主导影响，尤其是在疾病状态下。因此，我们总是有可能发现NODDI与不同的组织学测量相关联，而不是参数名称所表示的那些，这可能会导致对先前发表的数据的重新解释。最近，通过动物模型和计算机模拟表明，ODI可能对小胶质细胞密度敏感(由于神经突外空间占用增加)，因此可能是神经炎症的潜在标志。越来越多的证据表明，慢性神经炎症在衰老过程中发生的神经退行性变以及包括阿尔茨海默病、帕金森病、多发性硬化、肌萎缩性侧索硬化症、中风、创伤性脑损伤和精神疾病在内的一系列疾病中发挥了重要作用。对神经胶质细胞敏感的成像技术在未来可能具有重要的临床意义，因为神经胶质细胞是几种新兴治疗策略的目标靶点。在存在神经炎症的情况下，应用NODDI研究报道结果不一，因此在解释两者之间的关系时应谨慎。例如，在接受干扰素α治疗的患者中，炎症细胞因子反应被血液检验证实，尽管NDI增加，ODI保持不变。在多种疾病中，神经炎症被推测为ffw增加的原因，包括脑外伤，精神分裂症，高血压，以及AD的小鼠模型。在共同表达TAR DNA-结合蛋白43和tau毒性变异体的大鼠模型中，尽管有小胶质细胞激活的病理证据，但没有任何NODDI参数显示出与对照组的显著差异。最有可能的是，需要一种专门针对胶质细胞的成像方法。最近提出的一个明确模拟细胞体的框架流程有望为未来对神经胶质病理成像和临床转化提供帮助。

        还有许多其他的因素在NODDI中没有被数学参数化，但可能具有生物学意义。最近的研究表明，这些因素中的一些将在不久的将来出现，至少在研究环境中。例如，T2可能在不同的隔室中是不同的，并受到神经炎症，脱髓鞘和髓鞘内水肿等病理因素的影响。在弛豫时间存在室间差异的情况下，通过NODDI估计的室间分数可能受到实际体积和弛豫时间的变化的影响。此外，独立估计隔室内扩散系数（di,||、de,||、de,⊥）若可行，可以提供重要的生物学依据。例如，衰老与轴突变性有关，其特征是细胞器的积累和轴浆中神经丝的增加，髓磷脂的分裂和变性，细胞碎片的增加，胶质细胞的增殖和活化。这些过程被认为导致轴突内和轴突外空间扩散的阻碍增加。病理如轴突串珠/肿胀和脱髓鞘也会影响隔间扩散系数。

      理清NODDI之外的这些因素有望进一步提高我们对大脑和疾病的理解，正如NODDI揭示了在阿尔茨海默病和iNPH等疾病中，除了DTI的局限性外假定的神经元损伤。最近提出的将NODDI扩展到b张量编码和多个TE的测量，显示了使用临床扫描仪估计隔室扩散系数和T2的能力，在不久的将来发现我们可能会看到一些证实和/或对NODDI先前研究结果的重新解释。

5.4 多重对比的融合

       一种有前景的微结构成像方法是将dMRI模型与其他MRI技术，甚至与其他模态相结合，以克服每种成像方法的个别局限性和有限的特异性。多参数联合分析有望通过揭示和利用参数间的重叠或互补信息来增强诊断能力。类似于表型与模型的思想，有两种主要的方法来组合微观结构的多种度量：数据驱动方法和模型驱动方法。数据驱动方法依赖于多元统计和/或机器学习方法，并试图得出混合指标(或组件)，以最好地汇总数据，并提高对感兴趣的生物效应敏感性。少数研究采用了该类型的结合NODDI的多参数分析，尽管其中大多数局限于与其他dMRI方法的结合。探索与其他成像和非成像生物标志物的组合，并进一步确定这些生物标志物的纵向轨迹和顺序，将会得到最有潜力的组合。与数据驱动方法相反的是模型驱动方法，它依赖于生物启发的模型来结合不同的成像技术。一个快速发展的领域是扩散和弛豫的联合建模。另一个著名的模型驱动组合是MRI g-ratio框架，结合了NODDI(或任何其他WM模型)与髓磷脂敏感技术来估计轴突内外直径的比率（g-ratio）。众所周知，g-ratio与沿轴突的传导速度有关，因此推断其与神经功能有关。NODDI和g-ratio框架的初步应用包括儿童时期大脑成熟的研究，年龄和性别对青年至成年晚期的影响和MS等疾病的影响和脊髓型颈椎病。更有研究在连接组学分析中以MRI g-ratio作为权重。目前，研究人员通常对每次采集分别应用一个模型(如dMRI或弛豫时间)，然后结合导出的参数来计算g-ratio。MRI g-ratio的一个重要限制是，每个参与模型或计算g-ratio的过程所引入的任何偏差都会以一种不可预测的方式影响到最终输出。

5.5 结论

      作为设计用于临床环境的新一代生物物理模型，NODDI取得了巨大成功，研究报告对疾病相关影响的敏感性和对dMRI数据的生物学上可信的解释证明了这一点。随着NODDI的广泛应用，越来越多的临床医生意识到dMRI生物物理模型的潜力。与此同时，对模型设计和验证的挑战也被逐渐关注。虽然仍有大量的工作要做，但我们相信NODDI代表着微结构成像在现实临床实践中的应用的重要一步。