相位分辨功能肺MRI评估纤维化性间质性肺病通气与灌注

引言

纤维化性间质性肺疾病（F-ILD）是一个具有重要临床意义的亚组，其特征为进行性肺纤维化并伴有持续的炎症活动 [1, 2]。特发性肺纤维化（IPF）是 F-ILD 的原型且最具侵袭性的变体，其放射学和组织病理学模式具有特征性，与其他纤维化亚型不同 [2, 3]。这些疾病不可遏制地进展，以成纤维细胞增殖、细胞外基质异常沉积和肺实质不可逆的结构扭曲为特征，最终导致进行性呼吸功能不全，这凸显了早期诊断分层和纵向监测对指导治疗决策的迫切需求。

当前的诊断模式主要依赖于高分辨率计算机断层扫描（HRCT）和肺功能检查（PFT）。HRCT 在识别纤维化模式和监测疾病进展方面发挥着关键作用，定量 CT 指标现已能够客观评估纤维化范围并对疾病轨迹进行预测建模；然而，由于对辐射暴露的担忧，其频繁使用受到限制。常规 PFT 虽然对于整体功能评估必不可少，但在检测区域性肺实质改变方面灵敏度有限，且对于呼吸力学受损的危重患者尤其具有挑战性 [4, 5]。相位分辨功能性肺 MRI（PREFUL MRI）是一种新型功能成像技术，通过分析呼吸和循环周期中内源性质子信号的变化来评估肺灌注和通气 [6]。这种无辐射、自由呼吸的技术不需要吸入造影剂或注射钆剂，更容易被患者接受。PREFUL MRI 已在多种疾病的灌注和通气定量评估中得到验证，如慢性阻塞性肺疾病（COPD）[6–11]、肺栓塞 [12–14]、哮喘 [15] 和肺移植患者 [16]。此外，它在评估疾病严重程度和监测治疗反应方面也已被证明具有价值 [17]。据我们所知，目前尚无研究将 PREFUL MRI 用于间质性肺疾病（ILD）的评估。

本研究旨在使用 PREFUL MRI 评估 F-ILD 患者的肺灌注和通气情况，探讨其与纤维化病变及肺功能的相关性，并为 F-ILD 建立新的监测和评估指标。

材料与方法

研究设计与参与者

本前瞻性横断面研究经中日友好医院机构伦理委员会批准（IRB2024-KY-066），所有参与者均签署知情同意书。2024年1月至10月，纳入经多学科讨论确诊为F-ILD的患者。F-ILD诊断标准[18]：i. 静息/劳力性呼吸困难；干咳/存在Velcro啰音；ii. 肺功能检查提示限制性通气功能障碍和弥散功能异常；iii. HRCT显示纤维化特征，包括蜂窝影、网格影和牵拉性支气管扩张。排除标准：i. 体内有植入性医疗器械如支架；ii. 需要持续氧疗或合并呼吸系统感染；iii. 既往胸部手术史；iv. 无法完成PREFUL MRI或肺功能检查。同时招募年龄和性别匹配的健康对照组，纳入标准为肺功能、低剂量胸部CT（LDCT）和心电图正常，排除吸烟者、有冠状动脉支架/起搏器者、心肺手术史或血栓栓塞史者。所有参与者在48小时内完成HRCT（患者）/LDCT（健康对照）、肺功能检查和PREFUL MRI。图1为本研究流程图。

肺功能检查（PFTs）

肺功能检查采用MasterScreen™系统，遵循ERS/美国胸科学会指南[19, 20]进行。肺量计测定指标包括：用力肺活量（%预计值；FVC）、第1秒用力呼气容积（%预计值；FEV₁）、FEV₁/FVC比值（%预计值）、肺活量（%预计值；VC）、肺总量（%预计值；TLC）和一氧化碳弥散量（%预计值；DLCO）。单次呼吸法一氧化碳弥散量占预计值百分比（DLCO SB %pred），反映肺的整体气体转运能力。一氧化碳弥散量经肺泡容积校正后的占预计值百分比（DLCO/VA %pred），提供单位肺容积气体转运效率的指标。

HRCT扫描方案

所有患者均采用多层螺旋CT系统（LightSpeed VCT/64（GE）、Aquilion ONE TSX-301C/320、iCT/256和SOMATOM Definition Flash双源CT）进行HRCT检查。扫描时患者取仰卧位，双臂上举过头，深吸气末屏气。扫描范围覆盖全肺。成像参数如下：管电压范围100–120 kV，管电流范围100–300 mAs，层厚0.625–1 mm，进床速度39.37 mm/s，探测器旋转时间0.5 s，重建层厚1–1.25 mm。

HRCT图像分析

将数字成像与通信医学格式的HRCT图像传输至商用内部人工智能工作站（CT定量系统：SIMBIO-T，杭州智睿智能科技有限公司）进行HRCT异常的自动定量分析。该人工智能工作站内嵌的基于深度卷积神经网络的二维分类器用于弥漫性间质性肺病（ILD），可自动将影像特征分为五种亚型：蜂窝影、网格影、肺气肿、磨玻璃影（GGO）和实变影 [21–23]。经肺叶分割后，程序报告每种特征的绝对体积（mL）和占全肺体积的百分比。全肺纤维化病变百分比（%）= %蜂窝影 + %网格影。全肺非纤维化病变百分比（%）= %磨玻璃影 + %肺气肿 + %实变影。总间质性病变负荷（%）= %蜂窝影 + %网格影 + %磨玻璃影 + %肺气肿 + %实变影。

PREFUL MRI扫描方案

PREFUL MRI扫描检查使用1.5-T MRI系统（MAGNETOM Aera，西门子医疗）进行，患者取仰卧位，使用18通道体线圈和12通道脊柱矩阵线圈。采用二维扰相梯度回波序列进行自由呼吸成像，通过6～9个层面获得全肺冠状面覆盖 [24]。每个层面包含在60秒内采集的300幅动态图像。成像参数如下：回波时间（TE）0.82 ms；重复时间（TR）3.0 ms；翻转角（FA）5°；带宽1502 Hz/像素；矩阵大小128 × 128；视野（FOV）500 × 500 mm²；层厚15 mm。采用并行成像，加速因子为2。PREFUL MRI方案的总采集时间约为6～9分钟。

PREFUL后处理与分析

数据集由两名胸部放射科医师使用独立研究软件（MR Lung v2.2.0，西门子医疗）进行后处理。PREFUL MRI后处理过程包括图像配准、分割、滤波和相位分选，如下所述 [13]：I.以呼气中期图像为参考进行弹性配准。每个PREFUL数据集的前20幅图像被弃去，以达到完全饱和并确保静态组织的稳态。

使用预先训练的U-NET卷积神经网络进行肺边界的半自动分割 [25]。通过人工交互进行必要的修正。

图像根据通气和灌注相位自动分类。区域通气图和区域流量-容积环（FVL）按既往文献所述方法进行分析 [26–28]。FVL 来源于自由呼吸期间采集的体素级时间-信号强度曲线。区域通气量（RVent）根据呼吸周期中的信号变化计算得出，其时间一次导数（dRVent/dt）用于表示气流。将气流对 RVent 作图，生成体素级 FVL，类似于肺功能检查的流量-容积环，但具有空间分辨率。为量化通气动态，计算了体素级 FVL 信号与来自高通气区域（部分通气的第 75–95 百分位数）的参考 FVL 之间的平均零滞后互相关系数。该 FVL 相关指标（FVL-CM）反映整个呼吸周期中区域通气的时间一致性，数值越低表示通气受损或不同步。肺灌注相位根据虚拟脉搏波自动选择 [28]。计算了任意单位的标准化灌注（相对于中央层面全血信号体素）[12]。

平均灌注参照全血信号区域进行标准化，方法为通过直方图分析确定肺实质相位，确定对应大血管的最大强度投影，然后将实质相位信号除以该标准化值。平均通气定义为整个呼吸周期的部分通气量，计算公式中 S 为吸气末（Insp）、呼气末（Exp）和中间位置（Mid）的信号值。VDPtotal 指总通气缺损区百分比，VDPexclusive 指无灌注缺损的通气缺损百分比，QDPtotal 指总灌注缺损区百分比，QDPexclusive 指无通气缺损的灌注缺损百分比，VQMdefect 指同时存在通气和灌注缺损的区域百分比，VQMnon-defect 指既无通气缺损也无灌注缺损的区域百分比。灌注缺损百分比（QDP）图、通气缺损百分比（VDP）图和 V/Q 匹配图（VQM）均自动计算。VDP 图和 QDP 图的生成方法为：对区域 FVL 相关系数图像应用 0.9 阈值，对标准化灌注图应用 0.2 阈值 [29]。此外，QDPchange 定义为 QDP 与其截断值之差，大于零的值赋为 1，其余赋为 0。类似地，VDPchange 计算为 VDP 与其截断值之差，同样在大于零时归类为 1，否则为 0。这些参数的详细定义见补充表 1。

统计分析

所有统计分析均使用SPSS 20.0软件（IBM）和Origin Pro 2024 SR1（Origin Lab Corporation）完成。连续变量的正态性采用Shapiro-Wilk检验评估。正态分布变量以均值±标准差表示，并使用独立样本t检验进行比较；非正态分布变量以中位数（四分位距）报告，并使用Mann–Whitney U检验进行分析。分类变量以频数（百分比）表示，并使用卡方检验或Fisher精确检验进行比较。变量间的相关性采用Spearman秩相关系数（ρ）评估，并使用Origin Pro2024 SR1生成相关性热图。相关系数定义为高相关（0.5 < ׀ρ׀ ≤1）、中等相关（0.3 < ׀ρ׀ ≤0.5）和低相关（׀ρ׀ ≤ 0.3）。在相关性热图中，颜色深浅对应相关系数的大小（蓝色=负相关，ρ ≤−0.3；红色=正相关，ρ ≥ 0.3；白色=无相关或弱相关）。为控制多重比较，相关性分析所得p值采用Benjamini–Hochberg程序进行校正，以控制错误发现率（FDR）。所得FDR校正后p值用于统计推断，FDR校正后p值<0.05视为具有统计学意义。采用多变量线性回归分析，在调整人口学因素后，检验PREFUL MRI相关参数与PFT以及HRCT上肺部病变之间的关系。p值<0.05视为具有统计学意义。

结果

F-ILD患者的临床特征

本研究共纳入30例F-ILD患者（19例男性，平均年龄：64.6 ± 9.5岁），其中16例经多学科讨论确诊为IPF，14例确诊为其他类型F-ILD。表1显示了所有参与者的基线人口学、肺功能及PREFUL MRI参数。F-ILD组与健康对照组在性别、年龄、BMI、收缩压和舒张压方面均未观察到显著差异。图2展示了一名正常志愿者的LDCT及PREFUL MRI全肺灌注和通气图。图3展示了一名合并肺纤维化和肺气肿患者的HRCT及PREFUL MRI全肺灌注和通气图，显示弥漫性灌注缺损。与正常对照组相比，F-ILD患者的平均灌注和VQMnon-defect显著降低，而平均通气、QDPexclusive和VQMdefect显著升高。然而，两组间的平均FVL Correlation和VDPexclusive相当。

IPF与其他F-ILD患者的比较

如表2详述，IPF患者的BMI高于其他类型F-ILD患者（p = 0.023）。IPF与其他F-ILD患者在CT基础上全肺的蜂窝影、网状影、实变影和纤维化病灶百分比相当；然而，IPF患者表现出较少的磨玻璃影和非纤维化病灶（p < 0.05）。此外，肺功能参数，包括用力肺活量占预计值百分比（FVC %pred）、第一秒用力呼气容积占预计值百分比（FEV1%pred）、FEV1/FVC %pred、TLC-SB %pred、DLCO SB %pred和DLCO/VA %pred，两组间相似。进一步，在PREFUL MRI衍生参数中，包括QDPexclusive、VDPexclusive、VQMnon-defect、VQMdefect、平均灌注、平均通气和平均FVL相关性，在IPF患者与其他F-ILD患者之间未观察到显著差异（均p > 0.05）。

F-ILD患者中PREFUL MRI相关参数与肺功能检查的相关性

相关性热图（图4）显示了F-ILD患者中PREFUL MRI参数与肺功能检查（PFT）参数之间的显著相关性。平均灌注与DLCO SB %pred（ρ = 0.682，p < 0.001）和DLCO/VA %pred（ρ = 0.634，p < 0.001）均呈显著正相关。相反，QDPexclusive与DLCO SB %pred（ρ = −0.688，p < 0.001）和DLCO/VA %pred（ρ = −0.645，p < 0.001）呈显著负相关。值得注意的是，QDPchange与DLCO/VA %pred呈中度负相关（ρ = −0.404，p = 0.027）。VDPexclusive（ρ = −0.417，p = 0.022）和VDPchange（ρ = −0.460，p = 0.011）均与FEV1/FVC %pred呈显著负相关。采用Benjamini-Hochberg法（错误发现率，FDR α = 0.05）对多重相关性进行校正后，平均灌注仍与DLCO %pred（ρ = 0.682，FDR校正p = 0.001）和DLCO/VA %pred（ρ = 0.634，FDR校正p = 0.003）呈显著正相关。QDPchange仍与DLCO %pred（ρ = −0.688，FDR校正p = 0.002）和DLCO/VA %pred（ρ = −0.645，FDR校正p = 0.003）呈显著负相关。（补充表2）。

PREFUL MRI相关参数与HRCT肺病变的相关性

图5为PREFUL MRI相关参数与HRCT肺部病变的相关性热图，平均灌注与全肺蜂窝影百分比（ρ = −0.447，p = 0.013）、网状影（ρ = −0.404，p = 0.027）、纤维化病变（ρ = −0.481，p = 0.007）及总间质性病变负荷（ρ = −0.600，p < 0.001）呈负相关。相反，QDPexclusive与全肺蜂窝影百分比（ρ = 0.461，p = 0.010）、网状影（ρ = 0.410，p = 0.024）、纤维化病变（ρ = 0.446，p = 0.013）以及总间质性病变负荷（ρ = 0.610，p < 0.001）和肺气肿（ρ = 0.379，p = 0.039）呈正相关。此外，QDPchange与全肺蜂窝影百分比呈正相关（ρ = 0.362，p = 0.049），而VDPchange与全肺肺气肿百分比具有相似的关联性（ρ = 0.363，p = 0.049）。采用Benjamini-Hochberg法（FDR α = 0.05）对多重相关性进行校正后，平均灌注与总间质性病变负荷仍呈显著负相关（ρ = −0.600，FDR校正后p < 0.001）。相反，QDPexclusive与总间质性病变负荷仍呈显著正相关（ρ = 0.610，FDR校正后p < 0.001）（详见补充表3）。

HRCT肺部病变与PFT的相关性

如图6所示，HRCT上总间质性病变负荷百分比与FVC %pred（ρ = −0.540，p = 0.002）、TLC SB %pred（ρ = −0.338，p = 0.001）、DLCO SB %pred（ρ = −0.801，p < 0.001）和VC %pred（ρ = −0.522，p = 0.003）以及FEV1%pred（ρ = −0.531，p = 0.003）呈显著负相关。按影像学表现分组来看，网状影百分比与FVC %pred（ρ = −0.480，p = 0.007）、TLC SB %pred（ρ = −0.527，p = 0.003）、DLCO SB %pred（ρ = −0.651，p < 0.001）和VC %pred（ρ = −0.470，p = 0.009）以及与FEV1%pred（ρ = −0.399，p = 0.029）呈负相关。蜂窝影百分比与DLCO SB %pred呈显著负相关（ρ = −0.566，p = 0.001），并与DLCO/VA %pred呈负相关（ρ = −0.422，p = 0.020）。实变影百分比与FVC %pred（ρ = −0.515，p = 0.004）、FEV1%pred（ρ = −0.525，p = 0.003）和VC %pred（ρ = −0.495，p = 0.005）呈显著负相关，并与TLC SB %pred呈负相关（ρ = −0.393，p = 0.032）。随后，GGO百分比与FVC %pred（ρ = −0.405，p = 0.026）、FEV1%pred（ρ = −0.442，p = 0.015）和VC %pred（ρ = −0.430，p = 0.018）呈负相关。

在使用Benjamini-Hochberg方法（FDR α = 0.05）对多重相关性进行校正后，全肺蜂窝影百分比、网状影百分比、纤维化病变百分比以及总间质病变负荷百分比仍与DLCO SB %pred保持显著负相关（ρ = −0.566，FDR校正后p = 0.014；ρ = −0.651，FDR校正后p < 0.001；ρ = −0.684，FDR校正后p < 0.001；ρ = −0.801，FDR校正后p < 0.001）。全肺实变百分比仍与FEV1（ρ = −0.578，FDR校正后p = 0.014）、FEV1%pred（ρ = −0.525，FDR校正后p = 0.028）、FVC（ρ = −0.576，FDR校正后p = 0.014）、FVC %pred（ρ = −0.515，FDR校正后p = 0.033）和VC %pred（ρ = −0.495，FDR校正后p = 0.039）保持显著负相关（更多详情见补充表4）。

PREFUL MRI相关参数与PFT、肺病变的多变量分析

在校正年龄、性别和BMI等人口学因素后（表3），平均灌注每增加1%，DLCO SB %pred独立升高0.578个百分点（95% CI：1.33–5.36；p = 0.002），DLCO/VA升高0.660个标准单位（95% CI：1.97–5.90；p < 0.001）。相反，QDPexclusive每增加1%，DLCO SB %pred降低0.576个百分点，DLCO/VA %pred降低0.706个标准单位。此外，QDPexclusive每增加1%，全肺非纤维化病变百分比增加约0.572个百分点，总间质病变负荷增加0.553个百分点。这些发现表明，即使在控制年龄、性别和BMI之后，PREFUL-MRI灌注指标（平均灌注和QDPexclusive）仍然是气体交换能力和纤维化负荷的显著独立预测因子，提示它们提供了超越简单人口学因素的额外且不可替代的病理信息。

讨论

本研究首次利用PREFUL MRI评估F-ILD患者的肺灌注和通气情况，有以下几项重要发现：（I）F-ILD患者与正常对照组相比，平均灌注显著降低，提示肺血流受损。（II）F-ILD患者的QDPexclusive和VQMdefect均显著增加，突出了明显的通气和灌注缺损。但F-ILD患者与正常对照组的平均FVL相关性和VDPexclusive相当，提示这些参数对F-ILD的疾病状态可能不够敏感。（III）IPF与其他类型F-ILD之间的PREFUL MRI参数相当，提示两者在灌注和通气方面具有相似的潜在病理过程。然而，HRCT上GGO的百分比在其他类型F-ILD患者中比IPF中更为常见，提示疾病表现或进展可能存在差异。（IV）F-ILD患者的平均灌注和QDPexclusive与DLCO、SB和FEV1/FVC等关键肺功能指标显著相关，表明PREFUL MRI参数可为疾病的功能影响提供有价值的见解，并可能作为肺功能的替代标志物。（V）PREFUL MRI上的灌注相关参数与HRCT上全肺纤维化病变百分比显著相关，表明MRI可反映肺结构性损伤的范围，凸显了PREFUL MRI作为一种无创影像学手段在评估F-ILD疾病严重程度和监测进展方面的潜力。

F-ILD患者表现出明显的灌注受损、平均灌注降低和QDPexclusive升高，提示血管损伤和小血管丢失，这可能驱动IPF的进展[22, 30, 31]。与直觉相反的是，F-ILD患者的平均通气量较对照组显著升高。肺纤维化可能导致组织破坏和重塑，从而引起通气不均匀，PREFUL MRI仅在健康区域检测到平均通气量升高。呼吸困难导致的代偿性通气增加和呼吸频率加快可能进一步提高平均值，但并未改善整体气体交换。同时，VQMnon-defect降低和VQMdefect增加强调了导致氧合功能障碍的显著通气-灌注不匹配。

在COPD或哮喘患者中，平均FVL相关性显著降低，VDPexclusive显著增加，表明这些指标是敏感的气道生物标志物[9, 11, 15]。具体而言，较高的FVL相关性反映健康的通气动力学，而较低的相关性反映异常的通气动力学[16]。相比之下，F-ILD患者的平均FVL相关性和VDPexclusive值与健康对照组相似。在比较IPF与其他类型F-ILD时，IPF组在HRCT上表现出更低的GGO，这与IPF的典型病理特征一致，即以纤维化为主、炎症相对较少。然而，两组之间的PFT或PREFUL MRI参数未观察到显著差异，表明虽然纤维化影响肺功能，但其病因对这些功能参数的影响可能有限。

既往研究已证实，PREFUL MRI衍生的通气参数与COPD患者的肺功能结局之间存在稳健的相关性[32]，并且在囊性纤维化患者中，QDP与FEV1%pred之间存在显著关联[33]。近期一项Meta分析表明，与动态对比增强MRI和129Xe MRI相比，PREFUL MRI是一种有前景的肺功能评估成像方式[34]。我们的研究显示，在F-ILD患者中，平均灌注、QDPexclusive和VDPexclusive等关键PREFUL MRI参数与PFTs显著相关。这些发现表明，PREFUL MRI参数能够准确反映肺弥散功能，为F-ILD患者的气体交换评估提供了一种无创方法。DLCO是肺泡-毛细血管气体交换能力的关键指标，反映肺微血管功能。平均灌注与DLCO SB %pred之间的显著正相关表明，较高的肺灌注与更好的气体交换效率相关。由于DLCO/VA考虑了肺泡容积，其与平均灌注的强相关性进一步强化了肺灌注与气体交换能力之间的关系，表明较高的灌注对应更好的肺泡弥散功能。此外，VDPexclusive与FEV1/FVC %pred呈显著负相关，反映了通气障碍与气流受限之间的关联。

在HRCT纤维化特征方面，平均灌注与特征性纤维化模式（包括蜂窝影、网格影、纤维化病变[蜂窝影与网格影合并]及总间质病变负荷）呈负相关。相反，QDPexclusive与这些CT特征呈显著正相关。目前基于CT的定量参数虽然有用，但受限于辐射暴露，且可能不如PREFUL MRI那样灵敏地捕捉功能变化。我们的研究表明，与基于CT的纤维化评分相比，PREFUL MRI参数具有更高的回归系数，提示PREFUL MRI在检测早期疾病进展方面可能更为敏感。

我们的多变量分析显示，PREFUL MRI参数，特别是平均灌注和QDPexclusive，在独立于年龄、性别和BMI的情况下，仍然是肺功能和纤维化负荷的显著预测因子。这是一项重要发现，因为它表明PREFUL MRI捕捉到的病理生理信号不同于单纯的人口学变异。例如，平均灌注独立解释了DLCO/VA（气体交换能力的关键标志物）近40%的变异。这提示PREFUL MRI能够区分生理性衰老与病理性纤维化进展，从而为疾病动态变化提供更精细的理解。

这些发现的临床意义重大。我们分析得出的回归系数可转化为临床决策的可操作阈值。例如，QDPexclusive增加10%与DLCO/VA降低约7.06%相关，这与F-ILD中观察到的平均年下降幅度相当。该阈值可作为早期预警信号，使临床医生能够启动更积极的治疗策略或增加监测频率。

尽管取得了这些有前景的结果，本研究仍存在若干需要解决的局限性。首先，单中心设计中相对较小的样本量可能限制了研究结果的普适性。未来需要更大队列的多中心研究，以进一步验证PREFUL MRI在ILD评估中的临床效用。其次，作为一项横断面研究，缺乏纵向数据，无法评估PREFUL MRI参数在预测疾病进展和评估治疗反应方面的潜在价值。未来研究应纳入系列影像检查，以确定这些参数的时间动态变化。第三，PREFUL MRI在纤维化分期中的准确性也需进一步研究。尽管PREFUL MRI在功能评估方面具有显著优势，但在图像分辨率和扫描时间方面仍有改进空间。未来研究应着重于提高图像质量和扫描效率，以进一步增加其临床适用性。第四，由于本中心临床上无法进行V/Q SPECT-CT检查，我们无法将PREFUL-MRI参数与当前区域性通气/灌注成像的参考标准进行相关性分析。未来的多中心研究应直接比较这两种技术，以确定诊断一致性和可能的互补作用。第五，HRCT量化是在商用AI工作站上完成的；其他AI平台是否会产生相同的纤维化评分仍不清楚，未来研究应直接比较多种算法或采用基于体模的标准来评估跨厂商的可重复性。此外，特别需要强调的是，PREFUL MRI可作为HRCT和肺功能检查评估F-ILD的重要辅助手段，但不能替代HRCT和肺功能检查。

结论

PREFUL MRI为F-ILD患者的肺灌注和通气定量评估提供了一种无创、无辐射的方法。它与PFTs及HRCT识别的纤维化病变具有强相关性，使其成为监测疾病严重程度的重要工具。即使在调整了人口学因素后，PREFUL MRI参数仍具有独立的预测能力，凸显了其作为临床决策和研究的稳健生物标志物的潜力。未来工作应着重于在更大的多中心队列中验证这些发现，并探索PREFUL MRI在追踪疾病进展和治疗反应方面的纵向应用价值。

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