高麗，高龍

1.玉溪市人民醫(yī)院（昆明醫(yī)科大學(xué)第六附屬醫(yī)院）CT 室，云南 玉溪 653100；2.山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院腫瘤與血管介入科，山西 太原 030001；3.山西醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)院，山西 太原 030001；*通信作者 高龍 gaolong@sxmu.edu.cn

CT灌注成像（computed tomography perfusion，CTP）是一種CT應(yīng)用領(lǐng)域的常用技術(shù)，其向外周靜脈內(nèi)快速團(tuán)注對(duì)比劑的同時(shí)對(duì)感興趣區(qū)進(jìn)行連續(xù)掃描，并利用豐富的數(shù)學(xué)模型運(yùn)算獲得血流量、達(dá)峰時(shí)間及時(shí)間-密度曲線等血流灌注相關(guān)參數(shù)，能夠客觀地反映局部組織的血流動(dòng)力學(xué)改變，主要用于缺血性腦卒中[1]及腫瘤[2]的無創(chuàng)影像學(xué)診斷與療效評(píng)估。目前臨床常用的評(píng)估器官組織灌注水平的功能影像學(xué)成像方法主要有CT、PET及MR灌注成像[3-5]，與另外2種成像技術(shù)相比，CTP費(fèi)用低、耗時(shí)短、結(jié)果可靠，尤其適用于急性缺血性腦卒中患者缺血半暗帶的快速評(píng)估[6]，對(duì)于靜脈溶栓及血管內(nèi)介入治療具有重要指導(dǎo)作用[7]。鑒于CTP在臨床工作中的廣泛應(yīng)用，本文總結(jié)我國(guó)CTP領(lǐng)域的文獻(xiàn)，分析該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)，對(duì)相關(guān)臨床及科研工作者均具有重要意義。

CiteSpace軟件能對(duì)某領(lǐng)域文獻(xiàn)中的研究機(jī)構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并生成相關(guān)的可視化共現(xiàn)圖譜，便于研究者快速、直觀地了解該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)[8]。目前利用CiteSpace軟件對(duì)我國(guó)CTP領(lǐng)域進(jìn)行可視化分析鮮有報(bào)道。本文通過檢索中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫中CTP相關(guān)中文文獻(xiàn)，利用CiteSpace軟件對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行可視化分析，為相關(guān)從業(yè)人員提供借鑒與參考。

1 資料與方法

1.1 文獻(xiàn)來源 選取CNKI數(shù)據(jù)庫為文獻(xiàn)檢索來源，檢索策略如下：資源范圍：學(xué)術(shù)期刊；時(shí)間范圍：不限～2020年；來源類別：北大核心、CSSCI、CSCD；檢索方式選用主題詞檢索：CT灌注成像；檢索時(shí)間：2021年5月24日。共檢索970篇文獻(xiàn)。

1.2 納入和排除標(biāo)準(zhǔn) 與主題詞相關(guān)的論著、綜述、病例報(bào)道等均納入本研究，排除與主題不相關(guān)的文獻(xiàn)5篇，最終納入965篇文獻(xiàn)。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析 將CNKI檢索得到的文獻(xiàn)以Refworks格式導(dǎo)出并以download_××格式命名文件，運(yùn)行CiteSpace軟件從并設(shè)置參數(shù)：Time Slicing：From 1999 JAN To 2020 DEC；Years Per Slice：1；Term Source：Title & Abstract & Author Keywords（DE）&Keywords Plus（ID）；Pruning：Pathfinder & Pruning sliced networks；Visualization：Cluster View-Static & Show Merged Network；其余軟件參數(shù)選擇默認(rèn)。分別選擇機(jī)構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞3種節(jié)點(diǎn)類型單獨(dú)運(yùn)行軟件（GO!），得到相應(yīng)的可視化圖譜，并利用軟件的后處理功能對(duì)譜圖進(jìn)行去重、美化等操作。

1.4 可視化共現(xiàn)分析 利用Excel 2016對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)及作圖，使用CiteSpace 5.7.R5（64-bit）對(duì)檢索結(jié)果中的機(jī)構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞等節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行可視化共現(xiàn)分析。節(jié)點(diǎn)越大，表示發(fā)文量越多；連線越多，表示機(jī)構(gòu)合作越緊密；顏色越深，表示發(fā)文時(shí)間越早，后續(xù)可視化分析圖譜均采用此種配色方案。利用普萊斯定律計(jì)算核心作者最低發(fā)文數(shù)（N），計(jì)算公式為N=0.749×ηmax/2，其中ηmax為發(fā)文量最大作者的論文數(shù)。將檢索結(jié)果ηmax=22代入公式可得N=8.239≈9，因此確定CTP領(lǐng)域核心作者的最低發(fā)文量為9篇。利用CiteSpace對(duì)CTP領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，聚類算法選擇LLR且以Keyword方式命名，共得到13個(gè)聚類并以#+數(shù)字的方式連續(xù)編號(hào)。運(yùn)算結(jié)果顯示Modularity Q=0.6155，Weighted Mean Silhouette S=0.8605，Harmonic Mean（Q,S）=0.7177，因此可認(rèn)為聚類結(jié)果相對(duì)合理[9]。

2 結(jié)果

2.1 CTP領(lǐng)域的總體研究趨勢(shì) 由圖1可知，我國(guó)CTP領(lǐng)域的研究論文始于1999年，且以2008年為分水嶺呈“山”字形變化，2008年以前發(fā)文量大體呈逐年遞增趨勢(shì)，2008年以后發(fā)文量基本呈逐年遞減趨勢(shì)。

圖1 1999—2020年我國(guó)CTP領(lǐng)域總體研究趨勢(shì)

2.2 CTP領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu) 利用CiteSpace對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行可視化共現(xiàn)分析共得到429個(gè)節(jié)點(diǎn)，179條連線（圖2），排名前10的機(jī)構(gòu)見表1。

表1 CTP領(lǐng)域發(fā)文量排名前10機(jī)構(gòu)

圖2 CTP領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)可視化共現(xiàn)圖譜

2.3 CTP領(lǐng)域的主要研究作者 利用CiteSpace對(duì)作者進(jìn)行可視化共現(xiàn)分析共得到660個(gè)節(jié)點(diǎn)，1 102條連接線（圖3）。由檢索結(jié)果可知符合條件的核心作者共18位（表2），其中徐克、盧光明、張龍江位列前三。

圖3 CTP領(lǐng)域作者可視化共現(xiàn)圖譜

2.4 CTP領(lǐng)域的關(guān)鍵詞分布情況

2.4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 利用CiteSpace對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析共得到621個(gè)節(jié)點(diǎn)，1 543條連線（圖4）。根據(jù)運(yùn)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)出CTP領(lǐng)域排名前20的關(guān)鍵詞分布（表3）。

表3 CTP領(lǐng)域排名前20的關(guān)鍵詞

圖4 CTP領(lǐng)域關(guān)鍵詞可視化共現(xiàn)圖譜

2.4.2 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析 利用CiteSpace對(duì)CTP領(lǐng)域關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析，得到本領(lǐng)域排名前13的高突現(xiàn)關(guān)鍵詞（圖5）。以發(fā)文量分水嶺2008年為界，2008年以前CTP領(lǐng)域的主要關(guān)鍵詞涉及局部血流、血流動(dòng)力學(xué)等；2008年以后CTP領(lǐng)域的主要關(guān)鍵詞傾向于低劑量、側(cè)支循環(huán)等方向。

圖5 CTP領(lǐng)域關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜

2.4.3 關(guān)鍵詞聚類時(shí)間線分析 由圖6可知，聚類#0（CT灌注成像）、#1（體層攝影術(shù)）、#2（灌注成像）、#4（腦缺血）、#5（肺腫瘤）、#6（心肌灌注成像）、#10（急性腦梗死）的時(shí)間跨度較大，是本領(lǐng)域的主要研究方向。

圖6 CTP領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類時(shí)間線圖譜

2.5 CTP領(lǐng)域的代表性研究論文 根據(jù)被引用次數(shù)排名得到CTP領(lǐng)域10篇代表性研究論文（表4），其中臨床研究8篇，基礎(chǔ)研究1篇，文獻(xiàn)綜述1篇。

表4 CTP領(lǐng)域的排名前10代表性研究論文（被引次數(shù)≥70次）

3 討論

3.1 CTP領(lǐng)域研究概覽 CTP是一種無創(chuàng)評(píng)估器官及組織的微循環(huán)灌注改變的功能成像技術(shù)，最初由Miles[17]提出并應(yīng)用于脾臟及腎皮質(zhì)、髓質(zhì)灌注的定量分析。我國(guó)CTP領(lǐng)域研究始于20世紀(jì)末，研究熱度于2008年達(dá)到頂峰，后呈逐年下降趨勢(shì)，2007—2011年是發(fā)文量最多的5年。

3.2 CTP領(lǐng)域作者及機(jī)構(gòu)分析 CTP領(lǐng)域核心作者前3位為徐克、盧光明、張龍江，表明這3位學(xué)者在CTP領(lǐng)域開展了大量研究工作，學(xué)術(shù)影響力較大。排名第一位的徐克，其所屬單位中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院在機(jī)構(gòu)排名中位列第一，進(jìn)一步印證了兩者在各自領(lǐng)域的影響力。累計(jì)被引次數(shù)最多的作者為高培毅，間接反映了其在CTP領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析顯示各研究機(jī)構(gòu)之間的連線較少，表明機(jī)構(gòu)間的合作較為匱乏。

3.3 CTP領(lǐng)域關(guān)鍵詞分析 對(duì)某些含義相近的關(guān)鍵詞進(jìn)行重組聚類，并在時(shí)間維度上直觀地呈現(xiàn)出來即為關(guān)鍵詞聚類時(shí)間線分析。在關(guān)鍵詞聚類分析中，可以看到聚類#4（腦缺血）相關(guān)研究貫穿始終，一直以來受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的較多關(guān)注，并且CTP已經(jīng)被寫入中國(guó)急性缺血性腦卒中診治指南，用于評(píng)估和篩選可能從血管內(nèi)介入治療中獲益的目標(biāo)人群[18]。除用于腦缺血相關(guān)疾病外，排名前20的關(guān)鍵詞中，肝相關(guān)（肝腫瘤、肝硬化、肝臟）、肺相關(guān)（肺腫瘤、肺栓塞）疾病亦有較高出現(xiàn)頻次，表明CTP在肝[13,16]、肺[12,14-15]等內(nèi)臟器官灌注領(lǐng)域亦有較多應(yīng)用，與代表性研究論文結(jié)果相呼應(yīng)。與關(guān)鍵詞共現(xiàn)相比，關(guān)鍵詞突現(xiàn)能更加直觀地顯示某一時(shí)間段內(nèi)的研究熱點(diǎn)，突現(xiàn)強(qiáng)度越高，表明該關(guān)鍵詞在這一時(shí)間段內(nèi)受到高度關(guān)注。由關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析可知，早期的研究?jī)?nèi)容主要包括局部血流、血流動(dòng)力學(xué)等，而低劑量、側(cè)支循環(huán)可能是今后的研究趨勢(shì)。

3.4 CTP領(lǐng)域代表性研究論文分析 本研究發(fā)現(xiàn)臨床研究型論文在CTP領(lǐng)域更受青睞。值得注意的是，被引次數(shù)排名前2位論文均出自同一作者高培毅（累積被引430次），且2篇論文分別從臨床應(yīng)用[10]及基礎(chǔ)研究[11]角度闡述了利用CTP評(píng)估腦梗死前期局部灌注改變，表明該作者這一系列研究受到廣大學(xué)者高度認(rèn)可。所有排名前10位的高引論文均發(fā)表在21世紀(jì)前10年，表明這10年間CTP領(lǐng)域研究論文質(zhì)量較高。

3.5 本研究的局限性 本研究?jī)H檢索了CNKI數(shù)據(jù)庫，且排除了與主題相關(guān)的英文文獻(xiàn)，因此納入的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)可能不夠全面。然而，CiteSpace對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫的原生支持能夠保證本研究結(jié)果相對(duì)客觀、真實(shí)。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

志謝 本研究得到中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所多學(xué)科研究中心朱雙博士的協(xié)助