缺血性脑卒中多模态磁共振预后预测

发布时间：2020-10-24 15:12

　　 目的:缺血性脑卒中的高发病率、高死亡率、高致残率、高复发率特点,因此早期判断卒中发生可能性,早期发现并预防显得至关重要。目前评估预后的指标有很多,液体衰减反转恢复(fluid-attenuated inversion recovery,FLAIR)序列的高信号血管征(fluid-attenuated inversion recovery vascular hyperintensity,FVH),磁敏感加权成像(sensitivity weighted imaging,SWI)序列的不对称皮质静脉征(asymmetrically prominent cortical veins,APCV or PCV)及脉冲式动脉自旋标记(Arterial spin-labeling,ASL)序列的动脉内穿行伪影(arterial transit artifact,ATA)均可以评价侧枝情况来反映预后,但目前缺乏多模态的评价,因此,我们将以上指标综合起来探讨多模态磁共振评估缺血性脑卒中预后的影像价值。方法:收录我院在2016年6月到2017年12月经影像学检查有前循环症状性颅内动脉粥样硬化狭窄或闭塞的缺血性脑卒中符合入组标准的患者37名(平均年龄54岁,男性20名),本研究已通过我院伦理委员会审查批准,并且患者均签署了知情同意书。所有患者均行磁共振平扫、扩散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)、ASL、SWI检查,对病人进行随访,终点事件为一年期再发缺血性事件,收集病人临床基线资料与FVH、ATA、PCV及其相应的DWI ASPECTS、ATA ASPECTS、FVH ASPECTS评分等影像指标,并通过卡方检验、两独立样本t检验、Spearman相关分析、受试者工作曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)分析。用1年内有无再发缺血事件作为结果变量,对显著变量进行Logistic单因素及多因素回归分析判定其与预后之间的关系。结果:本研究共纳入37名缺血性脑卒中患者,(平均年龄58+14,男性20名)。DWI阳性患者19名,阴性患者18名;ATA阳性患者30名,阴性患者7名;在ATA阳性患者,ATA ASPECTS中位数2分,四分位间距1-4分;FVH阳性患者28名,阴性患者7名;在FVH阳性患者,FVH ASPECTS中位数5分,四分位间距3-6分;PCV阳性患者33名,阴性患者2名。经过1年随访,7人发生了缺血性事件。通过卡方检验得出,出现ATA与良好的预后有关(χ~2=15.518,P=0.001)。通过两独立样本t检验组间比较发现DWI ASPECTS无显著统计学差异(t=1.476,P=0.187),无缺血事件组ATA-ASPECTS评分显著低于缺血性事件组(t=-6.174,P0.001)。采用Logistic多因素回归分析,经过DWI ASPECTS校正,发现ATA ASPECTS是再发缺血事件的独立预测因素(OR,3.114;95%CI,1.456-6.659;P=0.003)。结论:通过对症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄或闭塞的缺血性脑卒中患者的动脉内穿行伪影进行ASPECTS评分,从而筛选出可能再发卒中的高危患者,为临床治疗、预后评估和管理提供帮助。
【学位单位】：山西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R743.3;R445.2
【部分图文】：

图 1 流体衰减反转恢复图像（FLAIR）上细微(A)和突出(B)的远侧高信号(FHV)的例子以及 ASPECTS 评分的 10 个区域。(A) FVH 可见于 M2,M5 and M6；FVH-ASPECTS 评分=4。(B) FVH 可见于 M2, M4, M5, M6, and I;FVH-ASPECTS 评分=2。

如上图所示，ASL图像上ATAASPECTS包括7个区域：核团层面的岛叶I和M1-M3，核团以上层面的M4-M6

图 3 如上图所示，PCV 分为 4 个等级。所有患者均发生 MCA 右侧血栓栓塞(M1 段)：(A)1=轻度增加的 CV；(B)2=中度增加的 CV；(C)3=明显增加的 CV。1.5 统计学分析本研究均采用 SPSS23.0 专业数据分析统计软件进行计算。服从正态分布的计量资料以“均数+标准差”表示，比如，年龄；非正态分布计量资料以“中位数(百分位数 25%-百分位数 75%)”形式表示，比如：NHISS 评分。分类变量表示为绝对频率和相对频率。我们使用分类变量的卡方检验或两独立样本 t 检验及 Spearman 相关分析各组间的差异。用 1 年内有无再发缺血事件作为结果变量，对显著相关变量进行单因素和多因素 Logistic 回归分析，OR 和 95%CI，以确定预测良好功能结局的因素。并对显著变量进行受试者工作曲线 (Receiver Operating Characteristic, ROC) 分
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本文编号：2854621