CTA定量分析对急性脑梗死患者溶栓治疗疗效的预测价值＊

朱明成颜 龙沈 伟孙井来,*

1.江苏省淮安市洪泽区人民医院影像科 (江苏 淮安 223400)

2.上海市飞利浦医疗保健(上海 310000)

随着经济持续、稳定、健康发展，我国居民的生活质量越来越高，预期寿命也越来越长，一步一步进入老年化社会，临床上脑卒中的发病率、致残率及致死率也逐渐升高，其中缺血性脑卒中的占比最大。2013年一个全国多中心的近50万样本的调查研究提示缺血性脑卒中约占77.8%[1]。急性缺血性脑卒中是多种原因导致的脑组织缺血缺氧坏死。发生急性缺血性脑卒中后，即使经过住院治疗后，仍有可能留下不同程度的后遗症，甚至死亡，及时判断病人的预后情况，对临床治疗有重要的指导作用[2-4]。研究表明，颅内侧支循环异常为缺血性卒中事件的独立预测因子[5]，侧支循环的建立和评估对急性缺血性卒中患者的预后有巨大价值[6]。由于影像学检查技术和人工智能技术的发展，使得对急性缺血性卒中患者脑血管的血供情况进行全面定量化评估成为现实，也为更精细化的预后预测模型提供了可能性，这些都对急性缺血性卒中的临床诊断和治疗方案精准化发展提供可能[7-8]。本文旨在分析定量的CT血管成像(CTA)和其他临床指标对急性缺血性梗塞患者溶栓治疗疗效预测的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾分析本院选取2019年1月-2022年4月在洪泽区人民医院就诊的85例急性脑梗死病人为研究对象。研究对象年龄范围为39.0-93.0岁，均数为69.4±11.24岁。其中女性27例(31.8%)。纳排标准如下：

纳入标准：所有患者年龄≥18岁；均经临床联合影像学检查确诊为急性脑梗死患者；发病24h内均接受溶栓治疗；相关临床资料完整；溶栓前CTA图像完整。排除标准：患者入院 CT 提示颅内出血；既往因中到大面积脑梗死而入院且有明确的临床诊断；存在严重的肝肾功能不全、心功能不全等严重疾病；入院后无法行 CTA 检查或图像质量不佳；缺乏完整的随访资料。

1.2 方法

1.2.1 CTA检查 检查设备为飞利浦Brilliance ICT。在检查前排除患者随身携带金属异物。患者仰卧位，头先进。选取颅颈CTA序列进行扫描，颅颈部均覆盖在扫描范围内。管电压为100kv，扫描层厚为0.625mm，层距为0.625mm，螺距为1.375:1，扫描矩阵为512×512。首先进行头颅CT平扫，随后使用高压注射泵经肘静脉注入造影剂碘海醇进行增强扫描。扫描完成后，利用数坤AI平台V1.11.11进行图像后处理，由诊断医师针对扫描图像进行阅片和诊断。

1.2.2 侧枝循环评估 使用区域软脑膜侧支循环评分(rLMC)进行侧支循环评估。主要评价前循环供血区侧支循环，包括大脑前动脉供血区、基底节区、外侧裂区，以及ASPECTS评价区域中的大脑中动脉供血区M1-M6区。0分表示无侧支代偿；1分表示患侧侧支代偿血流灌注低于健侧；2分表示患侧侧支代偿血流灌注与健侧大致相同甚至高于健侧；其中，外侧裂区采用0、2和4分的评分方法，其他区域均采用0-2分的评估方法。rLMC总分共计20分，评分越高表示侧支循环越好[9]。

1.3 观察指标患者临床指标包括患者确诊年龄、性别、既往史(高血压、糖尿病、高脂血症、冠心病和卒中或短暂性脑缺血患病史)、发病到CTA时间、发病到溶栓时间、入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、入院rLMC评分、入院改良Ranking量表(mRS)等。NIHSS评分总分40分，分值越高说明神经功能损伤越大，≤1分为正常，≥2分为存在神经损伤[10]。mRS评分总分6分，得分越高表示状况越差。

1.4 AI软件用于CTA评估脑血管狭窄程度将患者的图像数据导入数坤冠脉AI辅助系统V1.11.11平台，选择cerebral算法，观察重建图像确保满足诊断要求，随后即可导出血管狭窄程度评估结果(双侧颈内动脉，双侧椎动脉，基底动脉，双侧大脑前、中、后动脉)，显示各个血管最狭窄出的狭窄占比。平均狭窄占比为各个血管狭窄占比的平均值。如有血管狭窄程度≥70%，则计入狭窄血管数量。

1.5 统计分析用均数±标准差描述总体符合正态分布的变量，用中位数(四分位间距)描述总体不符合正态分布的变量，用频数(百分比)描述分类变量。分别用t检验、卡方检验、秩和检验比较不同分组间的差异。以溶栓治疗前的临床特征为自变量，利用随机森林构建溶栓治疗15天后的NIHSS评分。利用留一法进行内部交叉验证，用ROC曲线和ROC曲线下面积(AUC值)评估预测模型的效能。采用SPSS 13.0和R软件(Version 4.2.1)进行统计分析，双侧检验P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 分析结果

2.1 预后良好组和不良组的单因素分析选取2019年1月到2022年3月在我院就诊的85例急性脑梗死病人为研究对象，年龄范围为39.0-93.0岁，均数为69.4±11.24岁。其中女性27例(31.8%)。溶栓治疗15天后29例患者NIHSS评分显示预后不良(NIHSS≥2分)，占比为34.1%。

单因素分析结果显示冠心病、入院NIHSS评分、入院mRS评分、rLMC评分在预后良好组和不良组之间差异有统计学意义。其中良好组冠心病发生率为0%，低于不良组的10.3%；良好组的入院NIHSS评分为5(3-8)分，低于不良组的9(6-14)分；良好组的入院mRS评分低于不良组；良好组的rLMC评分为19(18-20)，高于不良组的13(9-19)。

2.2 预后预测模型建立利用随机森林模型，以预后情况(良好组和不良组)为结局变量，治疗前的临床因素为自变量，建立预测模型。根据模型数据的Mean Decrease Gini对自变量进行重要性排名，其中排名前七的变量分别为：rLMC评分、入院NIHSS评分、平均狭窄占比、确诊年龄、发病到CTA的时间、入院mRS评分、发病到溶栓的时间。(见表2)

表1 一般情况描述分析

表2 随机森林模型中各变量的重要性排名

根据单因素分析结果和临床实践的经验考量，最终选择rLMC评分、入院NIHSS评分、平均狭窄占比、确诊年龄四个变量纳入模型，建立预后评估的组合模型。采用留一法进行模型内部验证，构建ROC曲线，AUC值为0.820(95% CI: 0.810-0.830)；由于rLMC评分在模型中的重要性最高，因此尝试建立单独rLMC评分的预测模型，采用留一法内部验证的AUC值为0.717 (95%CI:0.705-0.729)(图1)。

图1 随机森林预测模型的ROC曲线。图2 良好组和不良组中不同指标之间的差异。图3 患者，男，73Y，CT平扫示左侧大脑中动脉密度增高，CTA检查示左侧大脑中动脉M1段闭塞。

2.3 预后指标中四个预测因子的分布情况分组描述良好组和不良组中rLMC评分、入院NIHSS评分、平均狭窄占比、确诊年龄的差异(图2)。

2.4 典型病例影像分析典型病例影像分析见图3。

3 讨 论

在急性缺血性卒中的发生和发展过程中，侧枝循环评估在疾病诊疗和疗效评估方面发挥着巨大的作用。颅内的侧枝循环分为三级，初级侧枝循环代偿即Willis 环，次级侧枝循环代偿主要包括眼动脉和一级软脑膜侧枝，三级侧枝循环代偿即新生血管[11]。根据既往研究，侧枝循环的建立能够减少梗塞灶和梗塞体积，可能是因为它能够改善脑组织的缺血、缺氧性损伤，从而提高血管再通率，减少出血转化率，且降低脑卒中的复发率，达到改善患者的预后情况[12]。但在目前临床工作中，临床忽视侧枝循环在急性缺血性卒中的重要性，在其评价标准、方法及干预措施上也没有形成专家共识。在以往对急性缺血性卒中的治疗和诊断中，临床上注重于对急性缺血性卒中病因的判断及其发病机制，对侧枝循环尚未重视[13-14]。在MRI检查中，大多缺血性病灶形态不规则，大小不等，这通常是由于患者侧枝循环的代偿不同形成的[15]。患者的侧枝循环越好，其梗塞灶就越小，侧枝循环代偿越差，梗塞灶就越大，而在溶栓治疗中，侧枝循环代偿越差的患者，患者预后越差，后遗症越重。这也说明侧枝循环对急性缺血性卒中患者的预后有重要意义，存在重大的参考价值。评估侧枝循环的方法有很多，如PET-CT、CTA、MRI、DSA等。PET-CT过于昂贵，且放射性大，DSA有创，MRI检查时间过长，且不利于急救设备的使用，不被患者接受。而CTA造影，方便快捷，无创，操作简便，检查时间短，通常成为患者的首选。

在本研究中，通过CTA对85例患者的侧枝循环进行评估，并对其一般资料进行分析得出rLMC评分高的患者预后明显好于rLMC评分低的患者。rLMC高的患者治疗后NIHSS评分低于rLMC评分的患者，通过单因素分析，rLMC评分是影响患者治疗后NIHSS评分的独立因素，在随机森林预测模型中AUC值为0.717 (95% CI:0.705-0.729)，达到的较高的预测准确性，体现了CTA评估的rLMC指标在短期预后评估中的价值。

本研究创造性的引入了AI定量分析，通过全自动CTA分析，输出各血管的定量狭窄程度，且对预后模型的建立有贡献。可能由于样本量局限等因素，导致平均狭窄程度在预后良好和不良组之间的单因素差异无统计学意义。不过总的来说，对后续的同类研究提供启发。

综上所述，CTA可以有效地评估缺血性卒中的侧枝循环情况，侧枝循环好者预后较侧枝循环不良者预后较好，对急性脑梗死患者溶栓治疗疗效预测有重要意义。