在当前人口老龄化加剧的背景下，血管性认知障碍（vascular cognitive impairment，VCI）已成为全社会的沉重负担^[1]。分析早期VCI的神经病理学特点，对筛查高危人群及制订有效的预防策略至关重要。MRI是诊断VCI的重要方法^[2]，但常规MRI扫描难以对该病的细微病变特征进行有效量化。此外，VCI患者既有颅脑结构方面的变化，同时还伴神经元功能活性的异常，单一的量表评估或传统的影像检查难以准确诊断。随着技术的发展，多模态MRI概念被逐步引入VCI研究中，如高清结构MRI及fMRI已用于各类神经、精神疾病的脑影像学特征分析中^[3]。在结构MRI研究方面，基于体素的形态学测量（voxel-based morphometry，VBM）技术，可从结构角度对全脑灰质进行分割并开展亚区水平比较，在对局部病灶进行精准定位方面具有显著优势^[4]。在fMRI研究方面，比率低频振幅（fractional amplitude of low frequency fluctuations，fALFF）值等指标，可呈现VCI患者的脑功能异常活动模式，也可用于评估患者治疗前后的脑影像学变化^[5]。由于硬件限制，既往多数报道仅对受试者行结构MRI或fMRI分析，本研究则将VBM与fMRI技术结合，分析VCI患者的多模态脑影像学变化，并寻找有助于VCI筛查的神经影像学标志物。

招募2022年1月至2023年12月我院拟诊为VCI的患者110例，均行蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment，MoCA）评估后入组，评估工作由具有5年以上脑病诊断经验的医师独立完成。以MoCA评分结果分组：< 26分为有认知功能障碍，纳入观察组（56例）；≥ 26分为无认知功能障碍，纳入对照组（54例）。若患者受教育年限≤ 12年，可加1分，总分≤ 30分。本研究经医院伦理委员会批准（批号：2022-ky-zckt-003-25）。

① 符合《精神疾病诊断与统计手册第5版》^[6]中VCI的诊断标准；②年龄50~70岁；③小学以上文化程度；④右利手；⑤知晓本研究内容并签署知情同意书。

① 合并肿瘤、抑郁、药物依赖及其他能影响认知功能的疾病；②MRI检查显示缺乏血管损伤特征；③有幽闭恐惧症、心脏起搏器或助听器等MRI扫描禁忌证。

采用联影uMR 790 3.0 T MRI仪。患者取仰卧位，闭目保持清醒状态。扫描参数：TR 7.2 ms，TE 3.1 ms，翻转角10°，视野256 mm×256 mm，矩阵512×512，层厚1 mm，层数192层，体素1 mm×1 mm×1 mm。fMRI扫描参数：TR 2 000 ms，TE 30 ms，翻转角90°，视野224 mm×224 mm，矩阵64×64，层数33层，体素3.5 mm×3.5 mm×3.5 mm。扫描时间8 min 10 s。

采用CAT12软件处理结构像数据，主要步骤：①图像格式转换；②图形分割，采用DARTEL法将全部图像分割为灰质、白质和脑脊液；③图像标准化和配准；④质量控制，对标准化后的图像进行质量检查，排除分割、配准效果不佳的数据。后采用DPABI软件处理功能像数据，主要步骤：①图像格式转换，剔除前10个时间点数据；②时间层校正；③头动校正；④图像配准及标准化，将功能像与结构像进行配准并标准化，重采样大小为3 mm×3 mm×3 mm；⑤去线性漂移及滤波（0.01~0.08 Hz）。

VBM分析先以半高全宽为6 mm的高斯核进行空间平滑，后计算并提取患者的颅脑总体积（total intracranial volume，TIV）和灰质体积（gray matter volume，GMV）。将年龄和预处理过程中生成的TIV文件作为协变量用于后续组间分析。fALFF值计算在滤波之前进行。将0.01~0.08 Hz内的功率谱与全频率（0~0.25 Hz）功率谱的低频振幅（amplitude of low-frequency fluctuations，ALFF）值相比得到fALFF，再将每个体素fALFF值除以全脑平均fALFF值，得到标准化比率低频振幅（mfALFF）值用于统计分析。最后使用BrainNet Viewer（https://www.nitrc.org/projects/bnv/）软件展示差异脑区。

采用SPSS 25.0软件进行数据分析。符合正态分布的计数资料以x ± s表示，组间比较行两样本t检验；非正态分布的以M（Q_L，Q_U）表示，组间比较行非参数检验。性别和受教育程度组间比较行χ²检验。TIV、GMV和fALFF采用SPM12软件进行分析，行FDR校正，以体素数＞50，P < 0.01为差异有统计学意义。提取差异脑区的GMV和fALFF值，并与年龄、受教育程度、MoCA评分行相关分析。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2组年龄、性别、受教育程度差异均无统计学意义（均P＞0.05）。2组MoCA评分差异有统计学意义（P < 0.05）（表 1）。

表 1

表 1 2组基本资料比较

表 1 2组基本资料比较 组别 例数 性别（例） 年龄（岁，x ± s） 受教育程度[例（%）] MoCA评分（分，x ± s） 男 女 小学 初中 高中 大学及以上 观察组 56 36 20 61.16±6.88 2（3.6） 30（53.6） 20（35.7） 4（7.1） 16.87±2.95 对照组 54 30 24 59.41±5.41 3（5.5） 27（50.0） 19（35.2） 5（9.3） 27.35±1.30 统计值 0.47a 1.42b 1.61a 5.43b P值 0.29 0.25 0.41 < 0.01 注：MoCA为蒙特利尔认知评估量表。a为χ2值，b为t值。

观察组TIV为（1 339.87±135.24）cm³，对照组为（1 341.57±134.02）cm³，2组差异无统计学意义（t=3.69，P=0.28）。观察组GMV为（518.62±48.85）cm³，对照组为（536.84±62.53）cm³，2组差异有统计学意义（t=3.87，P＜0.01）。与对照组相比，观察组双侧内侧额上回、双侧额上回及右侧前扣带回灰质的GMV减小，未见GMV增高的脑区（表 2，图 1）。与对照组相比，观察组双侧距状回、双侧枕上回、左侧枕中回、左侧楔叶fALFF值增高，未见fALFF值降低的脑区（表 2，图 2）。

表 2

表 2 2组GMV和fALFF值的差异脑区

表 2 2组GMV和fALFF值的差异脑区 差异脑区 MNI坐标（mm） 体素数 t值 x y z GMV的差异脑区   右内侧额上回 9 51 30 82 -3.71   左内侧额上回 -6 51 21 55 -3.03   右侧额上回 22 31 44 65 -3.15   左侧额上回 -18 35 42 52 -2.98   右侧前扣带回 8 37 16 83 -3.09 fALFF值的差异脑区   左侧距状回 -7 -79 6 126 3.46   右侧距状回 16 -73 9 56 3.45   左侧枕上回 -17 -84 28 101 3.42   右侧枕上回 21 -93 21 72 3.56   左侧枕中回 -36 78 -8 68 3.43   左侧楔叶 3 -81 18 95 3.46 注：GMV为灰质体积，fALFF为比率低频振幅，MNI为蒙特利尔神经病学研究所。FDR校正，校正后P < 0.01，体素数＞50。

图 1

注：与对照组相比，观察组双侧内侧额上回、双侧额上回及右侧前扣带回灰质的GMV减小。蓝色表示GMV减小的脑区 图 1 2组灰质体积（GMV）差异脑区

图 2

注：与对照组相比，观察组双侧距状回、双侧枕上回、左侧枕中回、左侧楔叶fALFF值增高。红色表示fALFF值增高的脑区 图 2 2组比率低频振幅（fALFF）值差异脑区

提取上述差异脑区的GMV和fALFF值，并与2组年龄、受教育程度及MoCA评分行相关分析，未发现两类指标存在显著相关性（均P＞0.05）。

VCI起病较隐匿，早期诊断和病情评估有重要意义，临床诊断多依赖各类量表^[7-8]，但现有的量表对VCI的诊断均不够理想，如简易精神状态量表（minimum mental state examination，MMSE）中受教育程度对评分影响较大，在鉴定早期认知功能障碍及轻度认知功能受损方面不够敏感^[9]。MoCA评分也存在问题，如以26分作为临界值易提高假阳性率及题目复杂导致的地板效应等。而认知能力筛查测验（cognitive abilities screening instrument，CASI）、临床痴呆评定量表（clinical dementia rating，CDR）等多用于重度痴呆的评估和诊断，因此，目前仅MoCA对轻度VCI有较好的诊断敏感性^[10]。

本研究显示，VCI患者前额叶部分脑区和前扣带回皮质GMV下降。前额叶皮质主要负责对传入信息进行加工整合，以恰当的情绪和运动回应外界刺激，与人类认知能力的进步密切相关^[11]。有研究发现，帕金森病和皮质下痴呆等患者存在前额叶皮质灰质减少的现象，且灰质萎缩与视觉、注意等相关任务得分下降呈正相关^[12]。前额叶皮质厚度减低与VCI患者执行功能障碍有关^[13]。此外，既往研究利用PET成像发现，VCI患者前额叶区域代谢活动减弱^[14]。本研究中前扣带回也存在灰质减少的现象，提示前扣带回皮质的功能横跨情绪处理和记忆两大重要领域，同时在新皮质和海马区域间起桥梁作用。近年来研究发现，烟雾病和脑血管动脉粥样硬化等慢性缺血性疾病患者均存在前扣带回皮质GMV减少^[15]。另有研究发现，2型糖尿病伴VCI患者的前扣带回皮质灰质与枕叶皮质灰质间的功能连接下降^[16]。因此，前额叶灰质与前扣带回皮质灰质的GMV减少，可在某种程度上提示VCI患者出现认知功能下降、抑郁及淡漠等情绪的异常改变。需要注意的是，VCI患者存在颞叶、枕叶及尾状核等脑区灰质减少，可能是由患者年龄、受教育程度、病程等异质性因素所致^[12]。

本研究中fALFF值异常增高的距状回、枕上回与楔叶等与视觉功能密切相关，是视觉处理的关键部位，同时也是一个高度交互的系统^[17]。上述脑区在感知和理解复杂的现实世界场景方面具有重要作用^[18]。一项针对VCI的任务态fMRI研究提示，VCI患者的枕叶灰质较健康对照组异常激活，并出现视空间与执行功能下降，而当患者接受有氧训练后激活显著减少；另一项静息态fMRI研究则发现VCI患者枕叶和相邻楔叶的ALFF水平高于对照组^[19]。因此，枕叶灰质的异常激活提示VCI患者可能伴有潜在的视觉认知功能下降。本研究中GMV减小脑区与fALFF值异常脑区无重合，且上述功能及结构影像学指标与MoCA评分尚未发现显著相关性。近年来，许多fMRI相关研究尝试寻找特定群体脑区结构与功能之间的耦合^[20-22]，但基于脑结构、血流、血氧或葡萄糖代谢等不同原理的多模态fMRI研究提示，不同计算方法获得的结果较少存在重叠脑区，且各类不同指标之间的相关性较低^[23-26]。

本研究存在的局限性：未发现VCI患者GMV减小及fALFF值异常脑区与MoCA评分的相关性。现阶段暂未开展基于表面的形态学测量（surface-based morphometry，SBM）等深层次分析，同时基于fMRI的分析也仅选取了fALFF一个参数。后续研究需进一步挖掘更多的客观化脑影像学指标与临床表现之间的相关性，并借助SBM等技术继续分析VCI患者的灰质厚度、表面积、曲率和沟回指数等更精细化的指标。

综上所述，VCI患者在结构MRI与fMRI方面可能具有各自独立的神经影像学特征，为今后探索VCI的客观化诊断标志物及干预提供参考方向。