腮腺内面神经的影像学研究进展
面神经较细小，解剖结构复杂。面神经走行复杂，从解剖学角度看，以茎突乳突孔（简称茎乳孔）为界，将面神经分为颅内段与颅外段，其中颅内段可分为5段，包括脑池段、内听道段、迷路段、水平段、垂直段；颅外段又称为腮腺段。面神经主干出茎突乳突孔后，立即进入腮腺，形成多个分支分布于腮腺实质内。
各种疾病，包括先天性、炎症性、外伤性、肿瘤性病变及神经血管发育异常等，均可能影响面神经的功能。面神经走行的邻近组织，如颞骨、腮腺等病变也可能造成面神经功能障碍，外科手术造成的面神经医源性损伤也是其中一个重要因素。因此，准确显示腮腺内面神经及其相应病变具有十分重要的临床意义。
目前腮腺内面神经常用的检查技术包括超声、CT、MRI等。MRI具有良好的软组织分辨率，随着高场、超高场MRI的临床应用及磁共振神经成像术（magnetic resonance neurography，MRN）的发展，为腮腺内面神经的显示奠定了良好的技术基础。
1.腮腺内面神经解剖结构及功能
面神经（第Ⅶ对脑神经）为混合性神经，包含4种纤维成分：特殊内脏运动、一般内脏运动、特殊内脏感觉和一般躯体感觉纤维。其中特殊内脏运动纤维起自脑桥被盖部的面神经核，主要支配面肌的运动，该纤维成分即构成面神经的颅外段（腮腺段）。面神经由茎乳孔出颅后，主干进入腮腺实质深浅两部之间，在腮腺内分支形成腮腺内丛，出腮腺后发出5个分支：颞支、颧支、颊支、下颌缘支、颈支。面神经由茎乳孔穿出后进入腮腺实质内前行一段后分出各干，分出点称为分叉点。
面神经主干就是指面神经出茎乳孔到分叉点的一段。面神经主干进入腮腺前分叉为颞面干、颈面干两主要分支，进入腮腺后面神经交织成丛，呈辐射状发出5组分支，从上到下依次为颞支、颧支、颊支、下颌缘支和颈支。5组分支分布于各自所支配的面部表情肌，支配其运动。影响面神经功能的腮腺病变及腮腺肿瘤手术治疗过程中造成的面神经损伤，都会造成腮腺内面神经功能障碍，引发相应肌群失支配而发生周围性面瘫（又称Bell＇s palsy，贝尔面瘫）。
2.腮腺内面神经成像技术
面神经主干出茎乳孔后进入腮腺，在腮腺中形成多级分支，分支的直径很细，由于腮腺内解剖结构较复杂，且面神经分支走行位置个体差异较大，因此常规的影像学技术很难将腮腺内面神经完整显示清楚。
2.1超声检查
随着超声成像技术的不断发展，目前高频探头已经在表浅组织器官及周围神经病变中广泛应用。高频探头的高分辨率，使超声检查逐渐成为周围神经检查的主要方法。超声技术操作简便，价格相对低廉，且具有动态观察的优势。但目前仅仅对于进入腮腺实质之前的面神经主干有较好的显示，而且是在面神经水肿增粗的前提下。对于进入腮腺后的分支，无法区别显示。
对于骨骼深面的面神经，超声检查也无法显示。超声本身属于操作人员依赖性技术，其检查结果的准确性及可重复性与操作人员的技术和经验密切相关，这一点无法与CT、MRI相比。
2.2CT检查
CT在显示骨骼方面有比较明显的优势，随着高分辨力CT、多层螺旋CT的出现，使颞骨、内耳道、面神经管得到良好显示。加之影像后处理技术的发展，如多层面重组技术（multi-planar reformation，MPR）和曲面重组技术（curved planar reconstruction，CPR），MPR图像可以更好的观察内耳道内如镫骨、前庭导水管等微小结构，运用CRP可以使面神经管在同一个平面上显示。但是CT图像只是根据面神经管的走行及周围结构的异常与否推测面神经的情况，而无法直接显示其内的面神经。对于腮腺内面神经，CT扫描无法直接显示。
2.3MRI常规
MRI序列中，面神经在T1WI呈略低信号，出茎乳孔后的面神经主干进入腮腺，与周围同样呈低信号的腮腺导管、血管等结构难以鉴别，其内部的分支更是难以显示。T2WI同样如此。使用钆对比剂行T1WI增强扫描后，腮腺段面神经几乎不被强化。基于此，多模态MRN的出现和发展，为包括腮腺内面神经在内的周围神经的直接显示提供了较为理想的技术手段。
2.3.1T2WI的MRN
早在1993年，Filler就应用MRN较清晰的显示了周围神经及神经丛，其主要原理是利用化学位移方法选择性抑制周围神经内部分短T2成分及各向同性的自由水，从而产生T2WI的MRN图像。但是这种2D基础上的成像技术因为较明显的伪影及较低的信噪比而存在明显不足。直到3D傅立叶成像技术的出现，很好的解决了上述缺陷。该技术将成像容积作为一个整体，属容积性扫描范畴，具有高分辨率、高信噪比及不受层间距限制等特点。
目前周围神经成像的序列如三维快速自旋回波（3D fast spin echo，3D-FSE）、快速非对称自旋回波（3D fasta symmetric spin echo，3D-FASE）、稳态梯度回波（3D gradient-recalled acquisition in the steady state，3D-GRASS）、稳态采集快速成像（3D fast imaging employing steady-state acquisition，3D-FIESTA）、稳态构成干扰（3Dconstructiveinferenceinsteadystate，3D-CISS）序列等，都已应用于面神经的解剖及其病变的评估。其中Dailiana、Takahashi及Li都应用不同的序列对腮腺内面神经进行了研究，得出的结论一致：面神经主干及腮腺内部的分支均呈低信号。
但是上述序列产生图像对比是基于T2/T1或者重T2WI，液体，如脑脊液显示为高信号，而周围神经为低信号。面神经出茎乳孔后，其走行区内无明显液性物质包绕，因此缺乏足够的对比。腮腺内的面神经分支较细，且周围血管结构的信号与之无明显差别，因此神经与血管鉴别比较困难。因此增强腮腺内面神经与血管的对比度，可能会增加其分支显示的几率。
另外，Qin等利用三维双回波稳态成像结合水激励（3D double-echo steady-state with water excitation，3D-DESSWE）技术对18位健康志愿者的腮腺段面神经进行了研究。3D-DESSWE序列兼有双重T1、T2加权及脂肪抑制的特点，腮腺段面神经及腮腺导管均呈高信号显示，但两者在信噪比及对比噪声比上无明显差异，鉴别需要结合走行位置信息。
2.3.2扩散加权的MRN
周围神经区别于其他软组织的一个显著特性是各向异性。利用周围神经的水分子在各个方向上的扩散运动快慢不同的特点，使扩散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）技术的应用成为可能。分子水平上，周围神经的水分子扩散运动属于弥散受限。参照表观扩散系数（apparent diffusion coeffient，ADC）和各向异性分数（fractional anisotropy，FA）及扩散相关参数可间接反应周围神经的功能改变情况。
目前，基于自旋回波（spinecho，SE）的DWI及扩散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）已开始用于周围神经的研究。另外，DTI还可以用于MRN的定量分析。目前，关于腮腺内面神经的DWI研究已有不少报道，Savardekar等对来自14个研究的324名前庭神经鞘瘤（vestibular schwannoma，VS）患者进行了系统回顾性分析，术前扩散张量成像-纤维示踪（diffusion tensor imaging-fibertracking，DTI-FT）技术对面神经的识别是较大VS（＞2.5 cm）手术计划的一个有用的辅助手段。Song等的研究也证实了上述结论。Takahara等首先提出背景信号体部抑制扩散加权全身磁共振成像（diffusion weighted whole-body magnetic resonance imaging with background body signal suppression，DWIBS）技术，这项技术的特点是在头部以外可以进行自由呼吸的DWI。它可以比使用呼吸门控获得更有效的成像时间，同时还可以获得更多的薄层图像及三维分析。
DWI BSMRN序列包括以下技术：单次激发平面回波成像（echo planar imaging，EPI）、短时反转恢复成像（short-termin version recovery imaging，STIR）、敏感编码（sensitive encoding，SENSE）等。STIR技术能够很好的将背景中的脂肪抑制，其余技术的结合基本上消除了图像中的化学位移及磁敏感伪影，从而保证了图像的高分辨率及信噪比。获得的原始图像通过最大密度投影（maximumin tensity projection，MIP）、MPR等后处理技术可以很清晰的显示周围神经与毗邻组织的不同信号。
目前该序列也是国内外MRN研究的热点。但是，该序列的空间分辨率不高，且背景抑制较强，对细小且走行曲折的神经显示欠理想。因此，对于腮腺内面神经，尤其是分支，可能显示不理想。目前尚未见DWIBS在腮腺内面神经的应用报道。
2.3.3DWI与T2WI结合的MRN
这类序列的产生，由预先应用扩散加权序列部分与随后的高分辨率T2加权序列构成，其融合了两者的优势：DW对周围脂肪及血流的抑制明显，而3D傅立叶成像能够实现各向同性高分辨力扫描。这样可以较好的显示周围神经的解剖及病变。JeongEK等早就证明三维稳态自由进动弥散加权成像（3D diffusion-weighted steady-state free precession，3DDWSSFP）将会适用于高分辨力DTI，特别是产生磁敏感伪影比较重和存在微小运动的区域，如脊髓、周围神经及腹部等。对健康志愿者利用三维稳态进动反快速成像结合扩散加权成像（three-dimensional reversed fast imaging with steady-state precession and diffusion-weighted imaging，3D-PSIF-DWI）序列，能够较好的显示腮腺内面神经和导管。
三维快速自旋回波（3D Turbo Spin Echo，3D-TSE）序列结合预置的脂肪抑制脉冲（如STIR）和改进的运动敏感平衡驱动（improved motion-sensitized driven-equilibrium，iMSDE）脉冲，三者一起构成iMSDE-MRN序列。MSDE预置脉冲的主要作用是抑制与神经伴行的血管内的血液信号，不受血流方向限制，iMSDE是优化后的MSDE，对血流的抑制作用更强。
iMSDE的组成如下：一个+90°激励脉冲、两个180°回聚脉冲以及一个-90°脉冲，在各个射频脉冲之间插入运动敏感梯度（motion sensitized gradient），运动敏感梯度施加于层面选择、相位编码和频率编码三个方向上，抑制任何方向的血流信号，特别是对灌注及涡流样的液体信号。这样的预置脉冲可以抑制神经周围的脂肪、血流以及肌肉信号等软组织信号，随后的三维弛豫增强快速采集（3D rapid acquisition with relaxation enhancement，3D-RARE）TSE序列可以获得高分辨率的T2WI图像。
YoneyamaM等已经利用iMSDE技术将5位健康志愿者的臂丛、腰骶丛及包括三叉神经、面神经等在内的颅神经进行了三维轨迹显示，效果良好。目前就腮腺内面神经而言，此序列国内外尚未有研究报道。
3.腮腺内面神经MR成像的临床应用
腮腺内面神经的MR成像，对寻找部分面瘫原因、显示面神经与腮腺肿瘤及其周围结构的关系，对术前评估及手术计划的制定、术中面神经的解剖与保护、术后康复治疗计划的指导及预后评价，都有着十分重要的临床意义。
3.1腮腺内面神经肿瘤
面神经肿瘤中，以神经鞘瘤最为多见，其次为神经纤维瘤。面神经鞘瘤属于良性肿瘤，发病率很低，腮腺内的发病率还不足10%。腮腺内面神经鞘瘤表现为缓慢生长的无痛性肿块，而且不影响面神经功能，这在临床上与腮腺多形性腺瘤很难鉴别。尽管有常规的MRI检查及细针穿刺细胞学检查（fine needle aspiration cytology，FNAC），但目前术前诊断该病还是比较困难，几乎全部依赖于术中诊断。因此，利用目前能够或可能显示腮腺内面神经的MRN序列，可能实现术前面神经肿瘤的精确诊断。
3.2腮腺组织来源的肿瘤
腮腺段面神经是腮腺深叶、浅叶的定位标志，因此在腮腺肿瘤手术中，面神经需要重点保护，以防止术中误伤而出现术后面瘫的情况。术前MRI显示和评估腮腺内面神经具有重要意义。Takahashi等利用3D-GRASS序列对13位腮腺良性肿瘤患者进行了研究，面神经主干及颈面干、颞面干两分支的显示率分别为100%、84.1%、53.8%，腮腺导管显示率为81.8%，两者均表现为低信号。腮腺肿瘤与面神经的关系，与术中比较，正确率为91.7%。
Li等利用3D-FIESTA序列对31位腮腺良性肿瘤患者进行了研究，面神经同样表现为低信号。在3D-FIESTA序列中，93.5%的面神经主干呈双侧显示，腮腺导管呈高信号，显示率为100%。31例患者中，26例通过3D-FIESTA序列图像正确诊断了肿瘤与面神经颈面干、颞面干的关系。以上两个序列，加上前文中介绍的3D-DESSWE、3DPSIF-DWI序列，都可以较理想的显示面神经主干及颈面干、颞面干两大分支，还可以显示腮腺导管。但是，上述序列存在神经与导管信号差异不大、血管背景信号抑制不够等问题。还需要继续优化改进。而对于目前比较新的DWIBS、iMSDE技术所融合形成的MRN序列，可能会解决上述问题。
3.3干燥综合征腮腺切除术
干燥综合征（Sjogren＇s syndrome，SS），是一种慢性进展的自身免疫性疾病，可以累计全身多个脏器和系统（包括外分泌腺），主要临床表现为眼球干燥、口腔干燥、腮腺增大或萎缩及关节肿痛等。MRI可以检测出SS累及腮腺的信号改变。目前，对于干燥综合征引起的腮腺病变的治疗，以药物控制为主，但是对于慢性反复性炎症，外科手术切除是唯一有效的方法。术前如果能更好的显示面神经主干及其分支，对腮腺区面神经的保护意义重大。目前关于此类手术术前面神经成像评估尚未见报道。
4.总结与展望
腮腺内面神经细小，走行曲折，周围解剖结构复杂。相较于超声、CT而言，MRI在腮腺内神经显示及评估上有明显的优势。腮腺内面神经的MR成像，对寻找部分面瘫原因、显示面神经与腮腺及其周围结构的关系，对术前评估及手术计划的制定、术中面神经的解剖与保护、术后康复治疗计划的指导及预后评价，都有着十分重要的临床意义。高场强、高分辨率3D成像技术的发展，会使常规MRI无法显示的周围细小神经的精准成像成为现实。随着MRN相关序列的不断出现及优化组合，如DWIBS-MRN、iMSDE-MRN等，既存在较高的分辨率，又可以实现腮腺内面神经与周围结构的高对比度，有着较为广阔的应用前景。
