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从生理学角度,灌注是指组织或器官内的血液循环,具体而言,是指血液在微血管网络内的流动。据统计,人体绝大多数的疾病都是由组织灌注异常直接或间接导致的。然而,目前在临床上应用最为广泛的几类组织灌注成像技术,严格意义上讲,均属于有创检测手段,而且部分成像技术还需要放射性物质介入。这使得体质较为虚弱的患者无法承受该类成像技术的检测,由此错过了最佳治疗期。为解决这一问题,Le Bihan等科学家提出了体素内不相干运动(Intravoxel Incoherent Motion,IVIM)成像技术。该技术无需向人体内注射显像剂或对比剂,属于真正意义上的无创检测手段,并且IVIM成像技术的图像分辨率高、成像过程无放射性物质介入。但是经典IVIM成像技术无法测量多成分组织灌注。这严重阻碍了IVIM成像技术的临床推广。本课题基于IVIM成像技术测量多成分组织灌注这一主题,以实现组织灌注精确测量为出发点,建立能够准确描述多成分组织灌注特征和复杂微循环网络灌注特征的新IVIM模型。多成分组织灌注的模型描述是精确测量组织灌注的基础,其准确性直接影响IVIM成像技术检测结果的可信度。由于描述多成分灌注不可避免地需要建立更加复杂的数学模型,所以将新模型中未知参数的数量控制在合理的范围内,对基于新模型的IVIM成像技术能否应用于临床至关重要。此外,对复杂微循环网络灌注的模型描述也是提高IVIM成像技术测量结果准确性的关键。复杂微循环网络灌注,在广义上讲,也属于多成分组织灌注。然而,其独特之处在于部分血管的拓扑结构较为特殊。因此,如何恰当描述不同结构的微血管网络是建立复杂微循环网络灌注数学模型的难点。本课题针对现有模型在描述多成分组织灌注和复杂微循环网络灌注中存在的不足展开研究,并提出相应的解决方案。本文主要研究工作如下:(1)研究组织的多成分灌注究竟会对双指数IVIM模型的参数估计产生怎样的影响以及影响的程度。数值仿真实验的结果显示,灌注成分的数量越多或者灌注成分之间的差异越大,IVIM参数的方差越大。基于真实人体腹腔器官DW(Diffusion-Weighted)数据的实验结果显示,多成分灌注特征最明显的肝脏,其IVIM参数的方差最大。此外,伪扩散系数受多成分灌注的影响最显著。(2)针对双指数IVIM模型无法描述多成分组织灌注特征的问题,提出一种用于描述组织多成分灌注特征的自适应多指数IVIM模型。该模型利用组织中灌注能力较强的成分对高b值扩散加权(Diffusion-Weighted,DW)衰减信号贡献几乎为零的特点,在不断增加IVIM模型中指数表达式数量的同时,不断向低b值侧拓展拟合的b值范围,并最终确定模型中指数表达式的数量。定性和定量实验评估的结果显示自适应多指数IVIM模型能够在一定程度上反映组织的多成分灌注特征,并且能够更加准确地描述多成分组织灌注产生的DW衰减信号。(3)针对自适应多指数IVIM模型对b值采样及对DW信号信噪比依赖程度较高的问题,提出一种泛化IVIM模型。该模型利用一个连续的伪扩散变量代替多指数IVIM模型中一系列离散的伪扩散系数,并基于该连续的伪扩散变量构建了一个连续的灌注容积分数密度函数。该函数可以取代多指数模型中一系列离散的指数表达式,实现对组织多成分灌注特征的描述。通过对灌注容积分数密度函数的实例化,可以构建肝脏的泛化IVIM模型。基于流补偿技术的实验结果显示,肝脏的泛化IVIM模型不仅能够反映真实肝组织灌注多样性的变化,而且能够更加准确地描述肝组织DW信号的衰减趋势。此外,肝脏泛化IVIM模型降低了对b值采样和对DW信号信噪比的依赖。(4)针对现有模型无法准确描述心肌组织复杂微循环网络灌注的问题,提出一种体素内偏相干与不相干运动(Intravoxel Partially Coherent and Incoherent Motion,IVPCIM)模型。该模型将双指数IVIM模型与IVPCM(Intravoxel Partially Coherent Motion)模型相结合,描述了心肌组织中各向同性分布的小动脉和小静脉以及各向异性分布的毛细血管对DW信号衰减的贡献。基于虚拟心肌微循环网络模型的仿真实验以及基于真实人体心脏数据的活体实验结果显示,IVPCIM模型能够准确且全面地反映心肌组织复杂微循环网络灌注特征,并且相比于双指数IVIM模型和IVPCM模型,IVPCIM模型能够更加准确地描述心肌组织DW信号的衰减趋势。