目的: 1.观察正常人、肝硬化患者及肝细胞癌患者肝脏的31P磁共振波谱特点； 2.探讨人工神经网络模型在肝细胞癌31P MRS诊断方面的优越性。 方法: 研究对象是25例20-80岁正常志愿者，肝硬化及肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma，HCC）患者109个有效体素，中位年龄47岁，男17例，女8例。正常对照组有40个有效体素，肝硬化组26个有效体素，肝细胞癌组43个有效体素。正常样本是从常规检查没有肝病史并肝功能正常的志愿者中随机挑选出来的；所有肝硬化和肝细胞癌病人均经过组织学检查来最终确诊。 利用1.5 Tesla磁共振系统（Siemens，sonata），信号发射和采集使用外置式31P-MRS装置及表面线圈。先常规行冠状抑脂T2WI及轴位T1WI、T2WI及抑脂T1WI、T2WI扫描，确定病灶位置及大体范围。31P-MRS扫描前安装31P-MRS装置并将表面线圈固定于右上腹部肝脏相应位置。根据平扫的结果将线圈中央对准病灶中心，然后再用相同的参数选择正常肝实质扫描一次。扫描顺序如下： ①三方位成像定位扫描参数如下：TR4.3ms，TE2.15ms，视野（FOV）350，层厚8mm，间隔30%，激励次数1，翻转角80，扫描时间19s。 ②31P-MRS扫描：根据三方位成像得到的病灶范围大小确定感兴趣区，FOV为280，矩阵为16×16，TR440ms，TE2.3ms，层厚40mm，翻转角60°-90°，采用呼吸门控，扫描时间16min。 肝脏31PMRS（phosphorus-31 Magnetic Resonance Spectroscopy）的谱线图可观察到7种波峰：磷酸单酯（PME）、无机磷（Pi）、磷酸双酯（PDE）、磷酸肌酸（PCr）、三磷酸腺苷（γ-ATP、α-ATP、β-ATP）。采用SPSS16.0统计软件对三组中上述7个峰值的位置，各峰与PDE、β-ATP峰下面积的比值，以及合成代谢荷AC（anabolic charge）值（其计算公式为AC=PME/（PME+PD）），进行方差分析，观察其有无统计学差异。在MATLAB平台，应用反向传输神经网络（BP，back-propagation neural network）方法对有显著差异的变量分别进行分类分析，评价基于人工神经网络技术在辅助诊断方面的作用。 结果: 1.对照组、肝硬化及肝细胞癌各组PME、Pi、PDE、PCr、γ－ATP、α-ATP、β-ATP峰的化学位移位置基本保持一致，P值均大于0.05，无统计学意义。 2.对照组、肝硬化及肝细胞癌各组的MRS特点 ①肝细胞癌与正常肝脏组织比较，其PME/PDE、Pi/PDE、PCr/PDE、γ－ ATP/PDE、α-ATP/PDE、β-ATP/PDE、PME/β-ATP、PCr/β-ATP、AC值明显升高，PDE/β-ATP明显降低（P<0.05）。 ②肝硬化与正常肝脏组织比较，其PCr/PDE、PDE/β-ATP、AC值明显增高，Pi/β-ATP值显著降低（P<0.05）。 ③肝细胞癌与肝硬化组的比较，其PME/PDE、Pi/PDE、PCr/PDE、α-ATP/PDE、β-ATP/PDE、PME/β-ATP、Pi/β-ATP、AC值明显增高（P<0.05）。 3.通过反向传输神经网络对上述变量进行分类研究，BP神经网络对肝细胞癌的敏感性及特异性分别为97.05±2.90%、98.72±0.40%；对肝硬化的敏感性及特异性分别为98.18±0.99%、98.42±0.90%；对正常人的敏感性及特异性分别为96.17±1.75%、96.68±1.42%。（各统计量用均数士标准差（x±s）表示）。 结论: 1.在对肝硬化和肝细胞癌的鉴别诊断中，31PMRS对病变的性质具有提示作用。结合常规MR成像，联合应用31P MRS可以提高诊断正确率。 2.应用反向传输神经网络（BP）分析上述变量，对肝细胞癌、肝硬化和正常肝脏的分类识别率可达到96%以上。 3.将基于人工神经网络技术应用于31PMRS对肝细胞癌和肝硬化的诊断和鉴别诊断，可以提高诊断的准确率。