急性缺血性卒中机械取栓术后颅内出血的预测因素分析

目的探讨急性缺血性卒中患者机械取栓术(mechanical thrombectomy,MT)后发生颅内出血(intracranial hemorrhage,ICH)的预测因素。材料与方法回顾性分析2017年1月至2019年6月在本院就诊的急性缺血性卒中患者135例。所有患者均于MT治疗前接受MRI检查,并于治疗后24 h复查头颅CT或MRI评估患者ICH。将ICH分为症状性颅内出血(symptomatic ICH,sICH)和非sICH(无ICH和无sICH)。记录所有患者的MRI数据及临床资料。统计学方法分析急性缺血性卒中患者MT术后发生ICH、sICH预测因素。结果与无ICH组(79例)相比,ICH组(56例)患者具有较高的空腹血糖水平(129.08±18.87与139.77±16.70)、糖化血红蛋白(HbA1c)(5.57±0.34与5.99±0.42)及DWI梗死体积(20.28±26.30与5.99±0.42),两组间比较有统计学差异(t=-7.974,P<0.001;t=-6.421,P<0.001;t=-2.970,P=0.004)。sICH组(18例)患者DWI梗死体积(52.21±50.23)明显大于非sICH组(117例)(24.28±29.99),差异有统计学意义(t=-3.317;P=0.001)。Spearman相关分析显示空腹血糖(r=0.554;P<0.001)、HbA1c(r=0.450;P<0.001)、DWI梗死体积(r=0.309;P<0.001)与ICH呈正相关;DWI梗死体积(r=0.234;P=0.006)与sICH呈正相关。逻辑回归分析结果显示空腹血糖[OR(95%CI):1.233(1.139~1.335),P<0.001]、HbA1c[OR(95%CI):39.121(7.537~203.052),P<0.001]、DWI梗死体积[OR(95%CI):1.025(1.006~1.044),P=0.009]为预测卒中MT术后发生ICH的独立预测因子;DWI梗死体积[OR(95%CI):1.018(1.006~1.030),P=0.004]为预测卒中MT术后发生sICH的独立预测因子。结论综合评估空腹血糖、HbA1c、DWI梗死体积可以有效地预测急性缺血性卒中患者MT术后ICH、sICH的发生,可指导临床个性化治疗、改善预后。     

磁共振血管造影侧枝血管在卒中机械取栓术后预后中的应用价值

目的探讨磁共振血管造影(magnetic resonance angiography,MRA)中侧枝血管与急性卒中机械取栓术后预后间的关系。材料与方法前瞻性纳入接受机械取栓治疗的急性卒中患者。所有患者均于治疗前及治疗后24 h内接受头颅MRI平扫和MRA检查。3个月后的预后情况根据改良Rankin量表(modified Rankin Scale,mRS)评估,mRS0~2为预后良好组,mRS3~6为预后不良组。统计学方法分析预后良好组与不良组之间侧裂及软脑膜的侧枝血管的差异。结果共55例动脉闭塞的卒中患者纳入分析(侧裂侧枝血管不丰富者52例,软脑膜侧枝血管不丰富者45例)。侧裂血管和软脑膜血管不丰富的患者,预后良好组的入院NIHSS评分(10.06±4.65 vs 14.25±4.91;P=0.006)、术前梗死体积(13.61±10.99 vs 59.80±92.74;P=0.006)均低于预后不良组。多元逻辑回归分析显示年龄、软脑膜的侧枝循环是预测预后的独立预测因子(OR=1.094,95%CI=1.025~1.168,P=0.007;OR=9.542,95%CI=1.812~50.245,P=0.008)。预后良好组的梗死增长体积(术前vs术后:14.15±10.73 vs 21.39±17.41)小于预后不良组(术前vs术后:16.88±16.64 vs 57.27±56.67),然而多元逻辑回归分析显示术后梗死体积对预测卒中预后无显著意义(OR=1.094,95%CI=1.025~1.168,P=0.154)。结论磁共振血管造影侧枝血管可用于评估卒中预后,尤其是软脑膜的侧枝循环可预测卒中预后,而术后卒中梗死体积与预后的关系仍需进一步研究。     

探讨急性脑梗死不同治疗方法的TOAST分型及其影像学表现

目的应用多模磁共振扩散加权成像-灌注加权成像分析急性脑梗死不同治疗方法的影像学表现特征。材料与方法回顾性分析在我院神经内科住院治疗的急性脑梗死患者110例,所有患者均行多模磁共振检查,记录其影像学表现、临床资料和实验室常规检查,并根据结果行扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)分型及急性卒中治疗Org 10172试验(trial of org 10172 in acute stroke treatment,TOAST)分型,根据不同治疗方法分为静脉溶栓组(43例)、动脉取栓组(34例)及保守治疗组(33例),并对3组的影像学及临床资料进行统计学分析。结果 (1)动脉取栓组患者存在半暗带及血管高信号征的比率均高于静脉溶栓组及保守治疗组,差异均有统计学意义(F=13.713,P=0.001;F=8.108,P=0.017)。(2)在DWI分型构成比方面,静脉溶栓组以小穿支梗死及单侧前循环梗死所占比率较大(25.58%、23.26%),动脉取栓组和保守治疗组以单侧前循环及前-后循环所占比率较大(52.94%、21.43%;30.30%、30.30%)。(3)在TOAST分型构成比方面,静脉溶栓组以大动脉粥样硬化型(largeartery atherosclerosis,LAA)所占比率最高(39.53%),动脉取栓组以不明原因型(undetermined etiology,UND)所占比率最高(73.53%),保守治疗组以小动脉闭塞型(small artery occlusion,SAO)所占比率最高(48.48%)。(4)在磁共振血管造影(magnetic resonance angiography,MRA)影像学表现上,静脉溶栓组及保守治疗组MRA表现正常所占比率最高(72.09%、51.52%),而动脉取栓组MRA表现为大脑中动脉狭窄或闭塞所占比率最高(41.18%)。(5)3组间比较,动脉取栓组的出血转化率最高(26.47%),差异有统计学意义(F=6.462,P=0.040)。(6)入院美国国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)评分及高血脂症在3组间比较差异具有统计学意义(t=6.209,P=0.003;F=6.176,P=0.046)。(7)保守治疗组发病时间(6.55±4.70)长于静脉溶栓组(2.93±1.05)及动脉取栓组(3.07±2.51),3组间差异有统计学意义(t=16.246,P=0.000)。结论了解不同治疗方法患者的影像学表现特征,可帮助临床医生根据具体情况选择合理的治疗方案,实现个性化治疗。     

不同性别急性缺血性卒中神经影像及预后差异的研究

目的 探讨不同性别急性缺血性卒中神经影像及预后差异。方法 回顾性分析在我院就诊的急性前循环脑卒中患者200例。所有患者均于治疗前行多模MRI检查。按治疗方法将患者分为静脉溶栓治疗组及动脉取栓组。收集患者临床资料和神经影像资料,并评估治疗后结果及3个月预后(mRS评分)。统计学方法分析不同性别急性卒中患者神经影像及预后差异。结果 100例静脉溶栓治疗患者女性组(n=50)Tmax>6s体积(65.48±32.15 vs 89.13±34.77;t=9.431,P=0.036)、PWI/DWI不匹配体积(57.14±23.95 vs 77.12±36.73;t=7.569,P=0.044)及低灌注强度比值(HIR)(0.33±0.32 vs 0.37±0.31;t=8.274,P=0.044)低于男性组(n=50);女性组3个月预后良好比例明显高于男性组(72.00%vs 48.00%;χ²=6.000;P=0.024)。与静脉溶栓治疗组相仿,动脉取栓治疗后女性组(n=50)Tmax>6s体积(109.35±27.49 vs 127.16±21.55;t=...     

基于脑梗死和脑脊液的影像组学预测急性脑卒中机械取栓术后恶性脑水肿发生的分析

目的 探讨基于急性脑卒中弥散加权成像（diffusion weighted imaging,DWI）核心梗死区及脑脊液的影像组学特征,通过机器学习构建急性脑卒中机械取栓术后恶性脑水肿发生的预测模型。方法 选取155例急性脑卒中患者的MRI图像,基于软件自动分割DWI高信号梗死区及脑脊液区,应用AK软件进行影像组学特征提取和降维,采用最小冗余最大相关特征选择方法筛选最佳影像组学特征,通过支持向量机分类器构建恶性水肿发生的预测模型。结果 经筛选后具有10个特征的子集（包含7个DWI脑梗死特征和3个脑脊液特征）获得了最高的平均AUC值,并被指定为最终的特征子集纳入模型分析。ROC分析显示训练集患者预测恶性脑水肿的AUC为0.975,敏感度、特异度和准确度分别为90.3%、69.8%、93.5%;测试集患者预测恶性脑水肿的AUC为0.893,敏感度、特异度、准确度分别为86.8%、90.3%、87.1%。结论 基于DWI脑梗死和脑脊液影像组学特征的机器学习,能够较为准确地预测急性脑卒中机械取栓术后恶性脑水肿的发生,为临床早期干预治疗提供指导。     

急性脑卒中机械取栓术后出血转化风险的列线图模型构建

目的 基于多模态磁共振影像组学及临床危险因素构建急性脑卒中机械取栓术后出血转化的列线图模型.材料与方法 回顾性分析2017年1月至2020年12月在南京市第一医院就诊的急性缺血性脑卒中患者病例174例,将患者病例随机分为训练集(n=122)和测试集(n=52),根据治疗后24 h的磁共振图像将患者分成出血转化组和无出血...     

基于MRI影像组学和机器学习预测急性脑卒中出血转化的研究

目的 基于急性脑卒中血管内机械取栓切除术(mechanical thrombectomy,MT)前MRI影像组学特征和机器学习,分析其在预测出血转化(hemorrhagic transformation,HT)中的价值.材料与方法 回顾性分析我院神经内科行MRI检查和MT治疗的214例急性脑卒中患者临床和影像学资料.采...     

急性脑卒中血管内治疗后恶性脑水肿风险的列线图预测模型构建

目的 基于多模态MRI影像组学及临床危险因素构建列线图模型,探讨其预测急性脑卒中血管内治疗后恶性水肿风险的临床价值。方法 回顾性分析在南京市第一医院神经内科接收血管内治疗的急性脑卒中患者128例。将患者分为恶性脑水肿组和无恶性脑水肿组。对患者多模态MRI图像病变区进行影像组学特征提取及筛选,构建影像组学标签。应用多变量Logistic回归构建列线图模型,并对模型预测水肿的效能进行评价。结果 经筛选后与急性卒中恶性脑水肿高度相关的特征10个。ROC显示联合影像组学标签、年龄、入院NIHSS评分、DWI梗死体积、Tmax>6s体积构建的列线图模型预测训练集恶性脑水肿的AUC为0.959(敏感度和特异度：0.906、0.938),预测测试集恶性脑水肿AUC为0.889(敏感度和特异度：0.953、0.850)。该列线图模型的一致性指数为0.913(95%CI:0.881～0.942,P<0.01)。结论 多模态MRI影像组学联合临床特征的列线图模型可准确预测急性脑卒中血管内治疗后恶性脑水肿风险。