丁 里，王玉玲，符 浩，張 蕾，楊 淑，朱會敏，馬 娟

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腦CT灌注圖像匹配技術(shù)在缺血性卒中的應(yīng)用研究

丁 里，王玉玲，符 浩，張 蕾，楊 淑，朱會敏，馬 娟

目的 探討CT灌注參數(shù)圖像標(biāo)準(zhǔn)化匹配技術(shù)對梗死后腦組織的缺血狀態(tài)及確定客觀半暗帶的評估作用。方法 對缺血性卒中患者40例行常規(guī)CT灌注檢查，重建數(shù)據(jù)后根據(jù)腦血容量（cerebra1 b1ood vo-1ume，CBV）、腦血流量（cerebra1 b1ood f1ow，CBF）、達(dá)峰時(shí)間（time to peak，TTP）參數(shù)分別確定徹底壞死區(qū)（non variab1e tissue，NVT）、嚴(yán)重缺血區(qū)（tissue at risk，TAR）、相對缺血區(qū)（re1ative ischemic tissue，RIT）閾值及在腦組織的絕對面積大小，并將3個(gè)區(qū)域CBF、CBV、TTP參數(shù)進(jìn)行圖像匹配，對匹配結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果 壞死邊緣、嚴(yán)重缺血區(qū)、相對缺血區(qū)邊緣閾值分別為CBV=1.7 mL/100 g、CBF=30.0 mL/（100 g·min）、TTP=9.5 s。圖像匹配后可清楚分辨出急性期缺血區(qū)的壞死區(qū)以及嚴(yán)重缺血區(qū)、相對缺血區(qū)構(gòu)成的缺血半暗帶并可進(jìn)行量化面積。匹配后復(fù)合性單病灶常見RIT＞NVT＞TAR、NVT＞TAR＞RIT，皮質(zhì)下單病灶組RIT＞NVT＞TAR或NVT＞RIT＞TAR，多發(fā)梗死病灶組RIT＞NVT＞TAR、NVT＞TAR＞RIT。結(jié)論 利用圖像標(biāo)準(zhǔn)化匹配方法可以通過CBV、CBF、TTP參數(shù)量化評估病灶的NVT、TAR和RIT區(qū)域，直觀顯示缺血半暗帶面積，為臨床治療缺血性卒中提供個(gè)體化影像評估技術(shù)。

缺血性卒中；腦CT灌注；圖像匹配；缺血半暗帶

［Abstract］Objective To eva1uate the post-stroke penumbra1 areas using CT perfusion image matching techno1ogy.Methods Forty patients with ischemic stroke were comp1eted the CTP examination.Non variab1e tissue（NVT），tissue at risk（TAR）and re1ative ischemic tissue（RIT）were matched and compared using cerebra1 b1ood vo1ume（CBV），cerebra1 b1ood f1ow（CBF）and time to peak（TTP）.Results The thresho1d va1ue of CBV，CBF and TTP is 1.7 mL/100 g，30.0 mL/（100 g·min）and 9.5 s respective1y.For compound sing1e infarction group，one case was saw in the type of RIT＞NVT＞TAR.For subcortica1 sing1e infarction group，there are one case of RIT＞NVT＞TAR and four cases of the type RIT＞TAR＞NVT and one case of the NVT＞RIT＞TAR.For mu1tip1e infarctions group，the type of RIT＞NVT＞TAR has 16 cases and RIT＞TAR＞NVT has 10 cases and one case with the type of NVT＞TAR＞RIT.Conclusion CT perfusion image matching techno1ogy can confirm the different area of NVT，TAR，RIT accurate1y and quick1y.The penumbra1area can be observed apparent1y.This technique can be used for c1inica1 treatment of ischemic stroke as individua1 image assessment techno1ogy.

［Key words］Ischemic stroke；Cerebra1 CT perfusion；Image matching；Ischemic penumbra1

缺血性卒中患者超急性期、急性期或恢復(fù)期各階段腦血流評估是從臨床病理生理上探討急性缺血性卒中后血流灌注狀態(tài)的一個(gè)重要技術(shù)手段［1］。目前研究血流灌注的方法有磁共振灌注成像（perfusion weighted imaging，PWI）、腦CT灌注成像（computered tomography perfusion，CTP）。PWI技術(shù)耗時(shí)長，不利于在超早期腦血管病診治中應(yīng)用［2］。腦CTP因其操作相對方便、耗時(shí)少、成本低等優(yōu)勢已被作為腦功能評價(jià)的多模式影像學(xué)技術(shù)手段，廣泛應(yīng)用于缺血性卒中超早期血管評價(jià)、血流灌注評估，指導(dǎo)后續(xù)靜脈溶栓、血管內(nèi)再灌注治療，對缺血性卒中個(gè)體化超早期診斷、治療具有指導(dǎo)性意義［3］。既往CTP參數(shù)多采用感興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)鏡像測定［4］，不能客觀反應(yīng)腦血流灌注狀態(tài)，尤其對梗死灶周邊的缺血半暗帶以及缺血過渡帶不能用面積直觀定量，使缺血腦組織血流灌注狀態(tài)評價(jià)存在非標(biāo)準(zhǔn)化及誤差。本研究對缺血性卒中急性期、恢復(fù)期用腦CTP來探討腦血流量（cerebra1 b1ood f1ow，CBF）、腦血容量（cerebra1 b1ood vo1ume，CBV）、達(dá)峰時(shí)間（time to peak，TTP）參數(shù)之間匹配圖像標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，量化病灶核心壞死區(qū)、分層逐漸轉(zhuǎn)化的嚴(yán)重缺血區(qū)（tissue at risk，TAR）、相對缺血區(qū)（re1ative ischemic tissue，RIT）閾值，探討圖像匹配在不同形態(tài)病灶壞死區(qū)（non variab1e tissue，NVT）、TAR、RIT血流灌注匹配試驗(yàn)性應(yīng)用。

1　資料與方法

1.1臨床資料 2014年3—11月在云南省第一人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科住院并臨床診斷缺血性卒中40例，其中病史＞2周19例、≤2周21例。入組標(biāo)準(zhǔn)：①缺血性卒中診斷符合1995年中國腦血管病診斷標(biāo)準(zhǔn)［5］；②根據(jù)類肝素藥物治療急性缺血性卒中試驗(yàn)治療診斷標(biāo)準(zhǔn)有明確的病因［6］；③排除出血性卒中、血管畸形、不明原因或少見原因卒中；④無肝、腎功能異常，無造影劑過敏史；⑤年齡在18～80周歲；⑥征得所有患者和（或）其家屬同意并簽知情同意書。

1.2方法

1.2.1分組 按病灶分布分為復(fù)合性單病灶、白質(zhì)單病灶、多發(fā)梗死病灶3組。復(fù)合性單病灶組5例：病灶單一，范圍波及腦皮質(zhì)、白質(zhì)；白質(zhì)單病灶組6例：病灶位于腦室旁、放射冠，病灶單一；多發(fā)梗死病灶組29例：病灶3個(gè)或以上，范圍波及腦皮質(zhì)、白質(zhì)、基底節(jié)區(qū)。按發(fā)病時(shí)間分為2組。發(fā)病時(shí)間＞2周腦梗死組19例（復(fù)合性單病灶2例、白質(zhì)單病灶2例、多發(fā)梗死病灶15例），由于2周后壞死病灶已經(jīng)相對穩(wěn)定，用該時(shí)間段測定NVT閾值以及TAR、RIT閾值；發(fā)病時(shí)間≤2周腦梗死組21例（復(fù)合性單病灶3例、白質(zhì)單病灶4例、多發(fā)梗死病灶14例），測定壞死區(qū)閾值，以及測定嚴(yán)重缺血區(qū)、相對缺血區(qū)閾值并進(jìn)行圖像匹配。

1.2.2影像學(xué)檢查CTP數(shù)據(jù)采集及后處理 ≤2周腦梗死組患者在發(fā)病14 d內(nèi)行CTP檢查，發(fā)病至檢查時(shí)間（6.0±0.7）d。＞2周腦梗死組患者在發(fā)病14 d后給予CTP檢查，發(fā)病至檢查時(shí)間（15.0±0.6）d。

使用Somatorm Sensation 64層螺旋CT掃描機(jī)，選取根據(jù)建立腦結(jié)構(gòu)模板進(jìn)行CTP掃描。以病灶層面為基線平面，上下進(jìn)行連續(xù)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描共52層，以病灶核心基線平面進(jìn)行重建。

1.2.3CTP圖像匹配

1.2.3.1確定劃定NVT、TAR及RIT的閾值

1.2.3.1.1劃定閾值范圍 ①NVT：選用發(fā)?。? 周19例，將患者CBV參數(shù)圖像上紫色區(qū)域邊緣內(nèi)側(cè)定為NVT域邊界，多發(fā)梗死病灶患者將臨近紫色區(qū)域劃為一個(gè)區(qū)域。②TAR：所有患者均參與測定，將CBF參數(shù)圖像上紫色區(qū)域邊緣外側(cè)定為TAR域邊界。③RIT：所有患者均參與測定，將TTP參數(shù)圖像上黑色無灌注區(qū)、紅色、黃色、淺綠色腦組織區(qū)域全部圈劃入內(nèi)（圖1）。

1.2.3.1.2取點(diǎn)定閾值 在劃定的CBV、CBF、TTP區(qū)域圖像上劃出該區(qū)最長縱軸和最長橫軸，可在梗死區(qū)域邊界線上定位4個(gè)點(diǎn)，其中將圖像最上端的定為A點(diǎn)，圖像最下端的定為B點(diǎn)，離大腦中軸線最遠(yuǎn)的定為C點(diǎn)，靠大腦中軸線最近的定為D點(diǎn)（圖2）。將鼠標(biāo)指向這4點(diǎn)可出現(xiàn)這4點(diǎn)位置上的腦組織的參數(shù)值，分別用CBV測定NVT閾值、CBF測定TAR閾值、TTP測定RIT閾值4點(diǎn)均值。

圖1　CBV、CBF、TTP閾值范圍劃定

圖2　取點(diǎn)定閾值

1.2.3.2圖像匹配 根據(jù)圖像匹配原理，在CTP處理軟件中輸入CBV、CBF閾值，軟件匹配同一層面NVT、TAR區(qū)域及面積。再在同一層面TTP參數(shù)圖像上手動(dòng)圈出TTP＜9.5 s的腦組織；然后用圖像融合匹配出NVT、TAR、RIT 3個(gè)區(qū)域；其中，紅色區(qū)域?yàn)镹VT，黃色區(qū)域?yàn)門AR，白色線以內(nèi)、紅色及黃色區(qū)域以外的區(qū)域?yàn)镽IT（圖3）。圖像處理后圖像系統(tǒng)顯示3個(gè)不同區(qū)域量化面積，其中半暗帶面積= TAR+RIT。

圖3　CBF、CBV、TTP圖像匹配后

1.2.4影像學(xué)診斷 圖像標(biāo)準(zhǔn)化匹配由2位研究者根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化步驟盲法進(jìn)行，在研究之前對復(fù)合性單發(fā)病灶、白質(zhì)單病灶、多發(fā)梗死病灶進(jìn)行一致性圖像匹配試驗(yàn)。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 應(yīng)用SPSS 17.0軟件，計(jì)量資料統(tǒng)計(jì)描述用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）表示；組間比較采用秩和檢驗(yàn)，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2　結(jié)果

2.1閾值 復(fù)合性單病灶組、白質(zhì)單病灶組、多發(fā)梗死病灶組CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值見表1；3組CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值比值兩兩比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05，表2）。3組CBV、CBF、TTP閾值總體均數(shù)見表3；3個(gè)參數(shù)最后的統(tǒng)計(jì)閾值為本研究閾值，分別為CBV=1.7 mL/100 g、CBF=30.0 mL/ （100 g·min）、TTP=9.5 s。

表1　3組CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值（±s）

表1　3組CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值（±s）

組 別　CBV （mL/100 g）CBF ［mL/（100 g·min）］TTP（s）復(fù)合性單病灶組（5例）　1.7±0.3　30.4±3.4　9.5±0.3白質(zhì)單病灶組（6例）　1.9±0.2　28.8±3.6　9.3±0.8多發(fā)病灶組（29例）　1.7±0.3　29.9±2.9　9.5±0.3 表2 3組CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值比值組 別　CBV　CBF　TTP白質(zhì)單病灶與復(fù)合單病灶　0.239　0.324　0.622白質(zhì)單病灶與多發(fā)梗死病灶　0.147　0.322　0.521復(fù)合性單病灶與多發(fā)梗死病灶　0.818　0.525　0.959 表3 確定CBV、CBF、TTP參數(shù)閾值項(xiàng) 目　CBV（mL/100 g）CBF［mL/（100 g·min）］　TTP（s）統(tǒng)計(jì)閾值　1.742 1±0.248 3　29.768 8±3.059 6　9.472 9±0.388 1研究用閾值　1.7　30.0　9.5

2.23組CTP圖像匹配

2.2.1復(fù)合單病灶組 5例均能作出CTP匹配模型，3個(gè)區(qū)域多為不規(guī)則形，NVT位于最內(nèi)側(cè)，次外層為TAR，RIT位于最外層。該組CTP匹配特點(diǎn)為RIT＞NVT＞TAR 1例（圖4），RIT＞TAR＞NVT 2例（圖5），NVT＞TAR＞RIT 2例（圖6）。

2.2.2白質(zhì)單病灶組 6例均能作出CTP匹配模型，3個(gè)區(qū)域多為不規(guī)則形，匹配特點(diǎn)歸納為3類即RIT＞NVT＞TAR 1例（圖7）、RIT＞TAR＞NVT 4例（圖8）、NVT＞RIT＞TAR 1例（圖9）。

圖4　復(fù)合單病灶組CTP匹配模型RIT＞NVT＞TAR

圖5　復(fù)合單病灶組CTP匹配模型RIT＞TAR＞NVT

圖6　復(fù)合單病灶組CTP匹配模型NVT＞TAR＞RIT

圖7　白質(zhì)單病灶組CTP匹配模型RIT＞NVT＞TAR

圖8　白質(zhì)單病灶組CTP匹配模型RIT＞TAR＞NVT

圖9　白質(zhì)單病灶組CTP匹配模型NVT＞RIT＞TAR

2.2.3多發(fā)梗死病灶組 29例均能作出CTP匹配模型，3個(gè)區(qū)域多為不規(guī)則形，綜合各個(gè)患者匹配特點(diǎn)，比較3個(gè)區(qū)域的大小，可將該組CTP匹配圖像歸納為3類即RIT＞NVT＞TAR 16例（圖10）、RIT＞TAR＞NVR 10例（圖11）、NVT＞TAR＞RIT 3例（圖12）。

圖10　多發(fā)梗死病灶組CTP匹配模型RIT＞NVT＞TAR

圖11　多發(fā)梗死病灶組CTP匹配模型RIT＞TAR＞NVT

圖12　多發(fā)梗死病灶組CTP匹配模型NVT＞TAR＞RIT

3　討論

對于超急性、急性期缺血性卒中在第一時(shí)間評估患者的腦血流狀態(tài)是目前個(gè)體化診治的關(guān)鍵。壞死組織周邊的嚴(yán)重缺血帶、相對缺血帶的半暗帶定量、定性評估對于3.0～4.5 h的溶栓或是評估新藥對于腦血流的影響是一個(gè)有效、直觀的技術(shù)手段［6］。腦CTP技術(shù)在臨床影像上多以感興趣區(qū)方式測定CTP的各個(gè)參數(shù)指標(biāo)，采用左右半球鏡像對稱法測定［7］，在血流的指標(biāo)上測定每一個(gè)點(diǎn)的絕對值。由于病灶的不規(guī)則性以及腦血流由內(nèi)向外的多變性，標(biāo)注感興趣區(qū)的方法不管是小區(qū)域還是大區(qū)域都難以代表真實(shí)的病灶區(qū)域血流狀態(tài)［8］。特別是左右大腦皮質(zhì)、皮質(zhì)下都有病灶的時(shí)候，用鏡像的方法不能反映病灶缺血真實(shí)血流狀態(tài)。由于沒有圖像匹配，不能在CBF、CBV、TTP之間定性、定量反應(yīng)缺血半暗帶血流狀態(tài)。因此，對CTP指標(biāo)進(jìn)行圖像匹配是對缺血性卒中血流狀態(tài)評估標(biāo)準(zhǔn)化的一個(gè)技術(shù)手段。

既往研究多用彌散加權(quán)成像與PWI之間的不匹配區(qū)域作為缺血半暗帶［9］，該區(qū)域里包含有NVT、TAR，甚至RIT混雜；其次，水信號的容積效應(yīng)，缺乏腦血容量參數(shù)［10］。研究功能狀態(tài)閾值很重要，本研究基于CT腦結(jié)構(gòu)特征圖像匹配法，對圖像特征包括顏色特征、色彩過渡特征、形狀特征、空間位置進(jìn)行匹配來解決缺血的閾值，技術(shù)顯示可快速、標(biāo)準(zhǔn)化確定缺血病灶區(qū)域血流狀態(tài)閾值，壞死層確定使TAR和RIT分層過渡狀態(tài)閾值得以標(biāo)準(zhǔn)化。尤其TAR區(qū)域從病理上這部分可以向壞死組織發(fā)展，也可以向相對缺血層面發(fā)展，提示在治療缺血性卒中時(shí)該區(qū)域評估可作為血流有效改善的重要指標(biāo)。

在不同類型腦梗死中圖像匹配均可以揭示半暗帶中嚴(yán)重缺血區(qū)，這一部分閾值CBF多在30 mL/ （100 g·min），與CBV匹配后大于CBV閾值即此區(qū)域，在標(biāo)準(zhǔn)化匹配后，復(fù)合單病灶、白質(zhì)單病灶可完整匹配出此部分區(qū)域。但對于皮質(zhì)下多發(fā)病灶存在與皮質(zhì)下小血管引起的缺血區(qū)域相互疊加或是融合，不易與小病灶實(shí)際缺血區(qū)分開。盡管此部分病因不同，但小血管都是最終的受害者［11］，需要臨床確定責(zé)任病灶。

RIT圖像匹配選擇了TTP，反映了動(dòng)脈系統(tǒng)從大動(dòng)脈血管到小動(dòng)脈端的血流時(shí)間［12］，可以完整地評估動(dòng)脈系統(tǒng)的血流狀態(tài)，也是一個(gè)反映灌注不良的直觀指標(biāo)［13］。在不同類型的單發(fā)、多發(fā)梗死病灶都是匹配在嚴(yán)重缺血外層，流域、非流域分布或是呈不規(guī)則分布，在面積上多大于CBF、CBV參數(shù)劃出的區(qū)域，圖像匹配在CBF為30.0 mL/（100 g·min）外側(cè)緣到血流閾值在9.5 s以內(nèi)區(qū)域?yàn)門AR，隨著接近正常組織血流延長達(dá)到接近正常組織血流通過時(shí)間為邊緣帶。該層不僅在急、慢性梗死病灶存在，在非梗死區(qū)域也存在，其主要分布在前后分水嶺區(qū)（側(cè)腦室前后角）、側(cè)室旁區(qū)域，且以片狀或是多發(fā)小片狀分布。該區(qū)域血流通過時(shí)間的延長主要在小血管端，在通過小血管向微血管彌散時(shí)出現(xiàn)時(shí)間延長，也說明小血管遠(yuǎn)端病變，血管腔阻力增加導(dǎo)致血流通過此部分時(shí)間不同程度延長，臨床提示經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化圖像匹配后外層TTP時(shí)間延長是灌注不良的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，此項(xiàng)技術(shù)可以作為小血管病變血流狀態(tài)篩查評估指標(biāo)。

標(biāo)準(zhǔn)化圖像匹配能否在臨床上應(yīng)用是檢驗(yàn)該方法在技術(shù)上的轉(zhuǎn)化程度，也是評估在第三方能否根據(jù)技術(shù)步驟作出相關(guān)的CTP血流灌注指標(biāo)和圖像匹配。本研究顯示，對于缺血性卒中患者腦CT灌注圖像匹配技術(shù)達(dá)到了一致性，對于核心壞死區(qū)，不管是在單病灶還是多發(fā)病灶都能用閾值匹配出壞死區(qū)域；對于復(fù)合性單發(fā)病灶，圖像匹配后核心壞死區(qū)均較大，周邊存在TAR、RIT即為半暗帶。

面積定量是臨床一個(gè)重要指標(biāo)，復(fù)合性單發(fā)病灶圖像TAR面積匹配率可以達(dá)到100%；在3組病灶中其面積大小與核心壞死區(qū)及RIT無規(guī)律性關(guān)系；多發(fā)梗死病灶中RIT區(qū)域呈不規(guī)則結(jié)構(gòu)，呈多部位、多形態(tài)分布，區(qū)域都大于NVT、TAR。提示該標(biāo)準(zhǔn)化圖像匹配作為臨床影像技術(shù)逐步地應(yīng)用在缺血性卒中超早期或是恢復(fù)期，可對腦血管血流灌注水平進(jìn)行評估。

利用圖像匹配方法可以通過CBV、CBF、TTP參數(shù)量化評估病灶的NVT、TAR和RIT區(qū)域，直觀顯示缺血半暗帶面積，為臨床治療缺血性卒中提供個(gè)體化影像學(xué)評估技術(shù)。

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The research of CT Perfusion image matching technology in ischemic stroke

DING Li1，WANG Yulin2，F(xiàn)U Hao1，ZHANG Lei1，YANG Shu1，ZHU Huimin1，MA Juan1
（1.Department of Neuro1ogy，the First Peop1e's Hospita1 of Yunnan Province，Kunming Yunnan 650032，China；2.Department of Neuro1ogy，Xinyang Centra1 Hospita1，Xinyang Henan 464000，China）

R743.3

B

2095-3097（2016）03-0149-07

10.3969/j.issn.2095-3097.2016.03.006

云南省衛(wèi)生科技計(jì)劃項(xiàng)目（2012WS0069）

650032云南昆明，云南省第一人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科（丁里，符 浩，張 蕾，楊 淑，朱會敏，馬 娟）；464000河南 信陽，信陽市中心醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科（王玉玲）

（2016-01-07 本文編輯：馮 博）