目的通过应用高分辨率磁共振血管壁成像(high-resolution magnetic resonance vessel wall imaging,HRMR-VWI)及CT灌注(computed tomography perfusion,CTP)成像对症状性大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)粥样硬化狭窄患者的斑块...目的通过应用高分辨率磁共振血管壁成像(high-resolution magnetic resonance vessel wall imaging,HRMR-VWI)及CT灌注(computed tomography perfusion,CTP)成像对症状性大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)粥样硬化狭窄患者的斑块特征及血流灌注进行分析,探寻与急性脑梗死(acute cerebral infarction,ACI)相关的高危影像特征。材料与方法回顾性分析64例发病时间小于4周的症状性MCA粥样硬化狭窄患者的HRMR-VWI及CTP影像资料。根据扩散加权成像(diffusion weight imaging,DWI)和临床表现,将患者分为ACI组和短暂性脑缺血发作(transient ischemic attack,TIA)组,分析两组斑块特征、灌注参数及侧支评分的差异,构建多变量Logistic回归分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、计算曲线下面积(area under the curve,AUC),评估显著变量及其联合模型对ACI预测价值。结果共纳入64例患者。TIA组共25例,女10例,年龄(55.12±11.20)岁。ACI组共39例,女11例,年龄(57.90±9.62)岁。两组间性别(P=0.327)、年龄(P=0.296)差异无统计学意义。与TIA组相比,ACI组的斑块长度更长[6.10(3.20,12.3)mm vs.4.10(2.15,5.55)mm,P=0.006]、负荷更大[86.83%(80.26%,100.00%)vs.78.46%(72.70%,87.66%),P=0.007]、狭窄程度[86.76%(76.19%,100.00%)vs.75.72%(60.94%,85.84%),P=0.008]、强化程度(P<0.001)及强化指数[(1.19±0.55)vs.(0.58±0.46),P<0.001]均更高,同时其相对平均通过时间(relative mean transit time,rMTT)[(1.19±0.22)vs.(1.05±0.17),P=0.007]、相对流出时间(relative time to drain,rTTD)[(1.52±0.47)vs.(1.19±0.30),P=0.003]、相对剩余函数达峰时间(relative time to the center of the impulse response function,rTmax)[(2.26±1.33)vs.(1.55±0.67),P=0.007]均更大。多因素Logistic回归分析显示:斑块长度(OR=1.17,95%CI:1.001~1.362,P=0.049)、强化程度(OR=5.18,95%CI:1.848~14.522,P=0.002)及rTmax(OR=2.32,95%CI:1.019~5.298,P=0.045)为ACI的独立预测因子。斑块长度、强化程度及rTmax三者联合模型的预测效能最佳(AUC=0.862,95%CI:0.767~0.956)。结论HRMR-VWI联合CTP检查能够对症状性MCA粥样硬化斑块特征及下游灌注状态进行全面评估,有助于识别与ACI相关的高危MCA粥样硬化狭窄患者。展开更多
文摘目的通过应用高分辨率磁共振血管壁成像(high-resolution magnetic resonance vessel wall imaging,HRMR-VWI)及CT灌注(computed tomography perfusion,CTP)成像对症状性大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)粥样硬化狭窄患者的斑块特征及血流灌注进行分析,探寻与急性脑梗死(acute cerebral infarction,ACI)相关的高危影像特征。材料与方法回顾性分析64例发病时间小于4周的症状性MCA粥样硬化狭窄患者的HRMR-VWI及CTP影像资料。根据扩散加权成像(diffusion weight imaging,DWI)和临床表现,将患者分为ACI组和短暂性脑缺血发作(transient ischemic attack,TIA)组,分析两组斑块特征、灌注参数及侧支评分的差异,构建多变量Logistic回归分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、计算曲线下面积(area under the curve,AUC),评估显著变量及其联合模型对ACI预测价值。结果共纳入64例患者。TIA组共25例,女10例,年龄(55.12±11.20)岁。ACI组共39例,女11例,年龄(57.90±9.62)岁。两组间性别(P=0.327)、年龄(P=0.296)差异无统计学意义。与TIA组相比,ACI组的斑块长度更长[6.10(3.20,12.3)mm vs.4.10(2.15,5.55)mm,P=0.006]、负荷更大[86.83%(80.26%,100.00%)vs.78.46%(72.70%,87.66%),P=0.007]、狭窄程度[86.76%(76.19%,100.00%)vs.75.72%(60.94%,85.84%),P=0.008]、强化程度(P<0.001)及强化指数[(1.19±0.55)vs.(0.58±0.46),P<0.001]均更高,同时其相对平均通过时间(relative mean transit time,rMTT)[(1.19±0.22)vs.(1.05±0.17),P=0.007]、相对流出时间(relative time to drain,rTTD)[(1.52±0.47)vs.(1.19±0.30),P=0.003]、相对剩余函数达峰时间(relative time to the center of the impulse response function,rTmax)[(2.26±1.33)vs.(1.55±0.67),P=0.007]均更大。多因素Logistic回归分析显示:斑块长度(OR=1.17,95%CI:1.001~1.362,P=0.049)、强化程度(OR=5.18,95%CI:1.848~14.522,P=0.002)及rTmax(OR=2.32,95%CI:1.019~5.298,P=0.045)为ACI的独立预测因子。斑块长度、强化程度及rTmax三者联合模型的预测效能最佳(AUC=0.862,95%CI:0.767~0.956)。结论HRMR-VWI联合CTP检查能够对症状性MCA粥样硬化斑块特征及下游灌注状态进行全面评估,有助于识别与ACI相关的高危MCA粥样硬化狭窄患者。
