朱明成顏 龍沈 偉孫井來(lái),*

1.江蘇省淮安市洪澤區(qū)人民醫(yī)院影像科 (江蘇 淮安 223400)

2.上海市飛利浦醫(yī)療保健(上海 310000)

隨著經(jīng)濟(jì)持續(xù)、穩(wěn)定、健康發(fā)展，我國(guó)居民的生活質(zhì)量越來(lái)越高，預(yù)期壽命也越來(lái)越長(zhǎng)，一步一步進(jìn)入老年化社會(huì)，臨床上腦卒中的發(fā)病率、致殘率及致死率也逐漸升高，其中缺血性腦卒中的占比最大。2013年一個(gè)全國(guó)多中心的近50萬(wàn)樣本的調(diào)查研究提示缺血性腦卒中約占77.8%[1]。急性缺血性腦卒中是多種原因?qū)е碌哪X組織缺血缺氧壞死。發(fā)生急性缺血性腦卒中后，即使經(jīng)過(guò)住院治療后，仍有可能留下不同程度的后遺癥，甚至死亡，及時(shí)判斷病人的預(yù)后情況，對(duì)臨床治療有重要的指導(dǎo)作用[2-4]。研究表明，顱內(nèi)側(cè)支循環(huán)異常為缺血性卒中事件的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子[5]，側(cè)支循環(huán)的建立和評(píng)估對(duì)急性缺血性卒中患者的預(yù)后有巨大價(jià)值[6]。由于影像學(xué)檢查技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，使得對(duì)急性缺血性卒中患者腦血管的血供情況進(jìn)行全面定量化評(píng)估成為現(xiàn)實(shí)，也為更精細(xì)化的預(yù)后預(yù)測(cè)模型提供了可能性，這些都對(duì)急性缺血性卒中的臨床診斷和治療方案精準(zhǔn)化發(fā)展提供可能[7-8]。本文旨在分析定量的CT血管成像(CTA)和其他臨床指標(biāo)對(duì)急性缺血性梗塞患者溶栓治療療效預(yù)測(cè)的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧分析本院選取2019年1月-2022年4月在洪澤區(qū)人民醫(yī)院就診的85例急性腦梗死病人為研究對(duì)象。研究對(duì)象年齡范圍為39.0-93.0歲，均數(shù)為69.4±11.24歲。其中女性27例(31.8%)。納排標(biāo)準(zhǔn)如下：

納入標(biāo)準(zhǔn)：所有患者年齡≥18歲；均經(jīng)臨床聯(lián)合影像學(xué)檢查確診為急性腦梗死患者；發(fā)病24h內(nèi)均接受溶栓治療；相關(guān)臨床資料完整；溶栓前CTA圖像完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：患者入院 CT 提示顱內(nèi)出血；既往因中到大面積腦梗死而入院且有明確的臨床診斷；存在嚴(yán)重的肝腎功能不全、心功能不全等嚴(yán)重疾??；入院后無(wú)法行 CTA 檢查或圖像質(zhì)量不佳；缺乏完整的隨訪資料。

1.2 方法

1.2.1 CTA檢查 檢查設(shè)備為飛利浦Brilliance ICT。在檢查前排除患者隨身攜帶金屬異物?；颊哐雠P位，頭先進(jìn)。選取顱頸CTA序列進(jìn)行掃描，顱頸部均覆蓋在掃描范圍內(nèi)。管電壓為100kv，掃描層厚為0.625mm，層距為0.625mm，螺距為1.375:1，掃描矩陣為512×512。首先進(jìn)行頭顱CT平掃，隨后使用高壓注射泵經(jīng)肘靜脈注入造影劑碘海醇進(jìn)行增強(qiáng)掃描。掃描完成后，利用數(shù)坤AI平臺(tái)V1.11.11進(jìn)行圖像后處理，由診斷醫(yī)師針對(duì)掃描圖像進(jìn)行閱片和診斷。

1.2.2 側(cè)枝循環(huán)評(píng)估 使用區(qū)域軟腦膜側(cè)支循環(huán)評(píng)分(rLMC)進(jìn)行側(cè)支循環(huán)評(píng)估。主要評(píng)價(jià)前循環(huán)供血區(qū)側(cè)支循環(huán)，包括大腦前動(dòng)脈供血區(qū)、基底節(jié)區(qū)、外側(cè)裂區(qū)，以及ASPECTS評(píng)價(jià)區(qū)域中的大腦中動(dòng)脈供血區(qū)M1-M6區(qū)。0分表示無(wú)側(cè)支代償；1分表示患側(cè)側(cè)支代償血流灌注低于健側(cè)；2分表示患側(cè)側(cè)支代償血流灌注與健側(cè)大致相同甚至高于健側(cè)；其中，外側(cè)裂區(qū)采用0、2和4分的評(píng)分方法，其他區(qū)域均采用0-2分的評(píng)估方法。rLMC總分共計(jì)20分，評(píng)分越高表示側(cè)支循環(huán)越好[9]。

1.3 觀察指標(biāo)患者臨床指標(biāo)包括患者確診年齡、性別、既往史(高血壓、糖尿病、高脂血癥、冠心病和卒中或短暫性腦缺血患病史)、發(fā)病到CTA時(shí)間、發(fā)病到溶栓時(shí)間、入院美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院卒中量表(NIHSS)評(píng)分、入院rLMC評(píng)分、入院改良Ranking量表(mRS)等。NIHSS評(píng)分總分40分，分值越高說(shuō)明神經(jīng)功能損傷越大，≤1分為正常，≥2分為存在神經(jīng)損傷[10]。mRS評(píng)分總分6分，得分越高表示狀況越差。

1.4 AI軟件用于CTA評(píng)估腦血管狹窄程度將患者的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)坤冠脈AI輔助系統(tǒng)V1.11.11平臺(tái)，選擇cerebral算法，觀察重建圖像確保滿足診斷要求，隨后即可導(dǎo)出血管狹窄程度評(píng)估結(jié)果(雙側(cè)頸內(nèi)動(dòng)脈，雙側(cè)椎動(dòng)脈，基底動(dòng)脈，雙側(cè)大腦前、中、后動(dòng)脈)，顯示各個(gè)血管最狹窄出的狹窄占比。平均狹窄占比為各個(gè)血管狹窄占比的平均值。如有血管狹窄程度≥70%，則計(jì)入狹窄血管數(shù)量。

1.5 統(tǒng)計(jì)分析用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差描述總體符合正態(tài)分布的變量，用中位數(shù)(四分位間距)描述總體不符合正態(tài)分布的變量，用頻數(shù)(百分比)描述分類變量。分別用t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)比較不同分組間的差異。以溶栓治療前的臨床特征為自變量，利用隨機(jī)森林構(gòu)建溶栓治療15天后的NIHSS評(píng)分。利用留一法進(jìn)行內(nèi)部交叉驗(yàn)證，用ROC曲線和ROC曲線下面積(AUC值)評(píng)估預(yù)測(cè)模型的效能。采用SPSS 13.0和R軟件(Version 4.2.1)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，雙側(cè)檢驗(yàn)P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 分析結(jié)果

2.1 預(yù)后良好組和不良組的單因素分析選取2019年1月到2022年3月在我院就診的85例急性腦梗死病人為研究對(duì)象，年齡范圍為39.0-93.0歲，均數(shù)為69.4±11.24歲。其中女性27例(31.8%)。溶栓治療15天后29例患者NIHSS評(píng)分顯示預(yù)后不良(NIHSS≥2分)，占比為34.1%。

單因素分析結(jié)果顯示冠心病、入院NIHSS評(píng)分、入院mRS評(píng)分、rLMC評(píng)分在預(yù)后良好組和不良組之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其中良好組冠心病發(fā)生率為0%，低于不良組的10.3%；良好組的入院NIHSS評(píng)分為5(3-8)分，低于不良組的9(6-14)分；良好組的入院mRS評(píng)分低于不良組；良好組的rLMC評(píng)分為19(18-20)，高于不良組的13(9-19)。

2.2 預(yù)后預(yù)測(cè)模型建立利用隨機(jī)森林模型，以預(yù)后情況(良好組和不良組)為結(jié)局變量，治療前的臨床因素為自變量，建立預(yù)測(cè)模型。根據(jù)模型數(shù)據(jù)的Mean Decrease Gini對(duì)自變量進(jìn)行重要性排名，其中排名前七的變量分別為：rLMC評(píng)分、入院NIHSS評(píng)分、平均狹窄占比、確診年齡、發(fā)病到CTA的時(shí)間、入院mRS評(píng)分、發(fā)病到溶栓的時(shí)間。(見表2)

表1 一般情況描述分析

表2 隨機(jī)森林模型中各變量的重要性排名

根據(jù)單因素分析結(jié)果和臨床實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)考量，最終選擇rLMC評(píng)分、入院NIHSS評(píng)分、平均狹窄占比、確診年齡四個(gè)變量納入模型，建立預(yù)后評(píng)估的組合模型。采用留一法進(jìn)行模型內(nèi)部驗(yàn)證，構(gòu)建ROC曲線，AUC值為0.820(95% CI: 0.810-0.830)；由于rLMC評(píng)分在模型中的重要性最高，因此嘗試建立單獨(dú)rLMC評(píng)分的預(yù)測(cè)模型，采用留一法內(nèi)部驗(yàn)證的AUC值為0.717 (95%CI:0.705-0.729)(圖1)。

圖1 隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型的ROC曲線。圖2 良好組和不良組中不同指標(biāo)之間的差異。圖3 患者，男，73Y，CT平掃示左側(cè)大腦中動(dòng)脈密度增高，CTA檢查示左側(cè)大腦中動(dòng)脈M1段閉塞。

2.3 預(yù)后指標(biāo)中四個(gè)預(yù)測(cè)因子的分布情況分組描述良好組和不良組中rLMC評(píng)分、入院NIHSS評(píng)分、平均狹窄占比、確診年齡的差異(圖2)。

2.4 典型病例影像分析典型病例影像分析見圖3。

3 討 論

在急性缺血性卒中的發(fā)生和發(fā)展過(guò)程中，側(cè)枝循環(huán)評(píng)估在疾病診療和療效評(píng)估方面發(fā)揮著巨大的作用。顱內(nèi)的側(cè)枝循環(huán)分為三級(jí)，初級(jí)側(cè)枝循環(huán)代償即Willis 環(huán)，次級(jí)側(cè)枝循環(huán)代償主要包括眼動(dòng)脈和一級(jí)軟腦膜側(cè)枝，三級(jí)側(cè)枝循環(huán)代償即新生血管[11]。根據(jù)既往研究，側(cè)枝循環(huán)的建立能夠減少梗塞灶和梗塞體積，可能是因?yàn)樗軌蚋纳颇X組織的缺血、缺氧性損傷，從而提高血管再通率，減少出血轉(zhuǎn)化率，且降低腦卒中的復(fù)發(fā)率，達(dá)到改善患者的預(yù)后情況[12]。但在目前臨床工作中，臨床忽視側(cè)枝循環(huán)在急性缺血性卒中的重要性，在其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、方法及干預(yù)措施上也沒(méi)有形成專家共識(shí)。在以往對(duì)急性缺血性卒中的治療和診斷中，臨床上注重于對(duì)急性缺血性卒中病因的判斷及其發(fā)病機(jī)制，對(duì)側(cè)枝循環(huán)尚未重視[13-14]。在MRI檢查中，大多缺血性病灶形態(tài)不規(guī)則，大小不等，這通常是由于患者側(cè)枝循環(huán)的代償不同形成的[15]?；颊叩膫?cè)枝循環(huán)越好，其梗塞灶就越小，側(cè)枝循環(huán)代償越差，梗塞灶就越大，而在溶栓治療中，側(cè)枝循環(huán)代償越差的患者，患者預(yù)后越差，后遺癥越重。這也說(shuō)明側(cè)枝循環(huán)對(duì)急性缺血性卒中患者的預(yù)后有重要意義，存在重大的參考價(jià)值。評(píng)估側(cè)枝循環(huán)的方法有很多，如PET-CT、CTA、MRI、DSA等。PET-CT過(guò)于昂貴，且放射性大，DSA有創(chuàng)，MRI檢查時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，且不利于急救設(shè)備的使用，不被患者接受。而CTA造影，方便快捷，無(wú)創(chuàng)，操作簡(jiǎn)便，檢查時(shí)間短，通常成為患者的首選。

在本研究中，通過(guò)CTA對(duì)85例患者的側(cè)枝循環(huán)進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)其一般資料進(jìn)行分析得出rLMC評(píng)分高的患者預(yù)后明顯好于rLMC評(píng)分低的患者。rLMC高的患者治療后NIHSS評(píng)分低于rLMC評(píng)分的患者，通過(guò)單因素分析，rLMC評(píng)分是影響患者治療后NIHSS評(píng)分的獨(dú)立因素，在隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型中AUC值為0.717 (95% CI:0.705-0.729)，達(dá)到的較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，體現(xiàn)了CTA評(píng)估的rLMC指標(biāo)在短期預(yù)后評(píng)估中的價(jià)值。

本研究創(chuàng)造性的引入了AI定量分析，通過(guò)全自動(dòng)CTA分析，輸出各血管的定量狹窄程度，且對(duì)預(yù)后模型的建立有貢獻(xiàn)?？赡苡捎跇颖玖烤窒薜纫蛩?，導(dǎo)致平均狹窄程度在預(yù)后良好和不良組之間的單因素差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。不過(guò)總的來(lái)說(shuō)，對(duì)后續(xù)的同類研究提供啟發(fā)。

綜上所述，CTA可以有效地評(píng)估缺血性卒中的側(cè)枝循環(huán)情況，側(cè)枝循環(huán)好者預(yù)后較側(cè)枝循環(huán)不良者預(yù)后較好，對(duì)急性腦梗死患者溶栓治療療效預(yù)測(cè)有重要意義。