伍 發(fā)，蔣 銳，杜飛舟，李建浩，王 鵬

（西部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院放射診斷科，四川 成都 610083）

自發(fā)性腦內(nèi)出血是指非外傷性的腦實(shí)質(zhì)內(nèi)出血，約占全部腦卒中病例的30%[1-2]，致殘率及死亡率居高不下，且有上升的趨勢(shì)。研究表明，早期血腫擴(kuò)大（Hematoma enlargement，HE）是自發(fā)性腦內(nèi)出血患者預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素[3-4]。國(guó)內(nèi)外研究已經(jīng)表明一些臨床及影像指標(biāo)可以預(yù)測(cè)HE 的發(fā)生，但多為單指標(biāo)的分散研究，本研究擬綜合、全面分析前人指標(biāo)，探索早期預(yù)測(cè)HE 的臨床-影像指標(biāo)模型，為臨床制定有效地治療措施提供幫助。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

本研究回顧性收集于2017 年1 月—2020 年12月我院符合納入、排除標(biāo)準(zhǔn)的自發(fā)性腦內(nèi)出血共232 例。本研究已通過(guò)本院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

1.2 納入、排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡＞18 歲。②符合2015 版《自發(fā)性腦出血診療指南—美國(guó)心臟協(xié)會(huì)/美國(guó)卒中協(xié)會(huì)的健康職業(yè)者指南》中腦出血診斷標(biāo)準(zhǔn)[2]。③從發(fā)病到首次CT 檢查時(shí)間及首次CT 復(fù)查時(shí)間均小于24 h。④臨床資料、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果、影像學(xué)檢查結(jié)果完整。⑤患者/家屬簽署知情同意書(shū)。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①繼發(fā)性腦出血。②復(fù)查顱腦CT 前實(shí)施了外科、介入干預(yù)。③復(fù)查顱腦CT 前患者病情危重或已死亡。④患者配合不佳，偽影明顯，不能滿(mǎn)足診斷。

1.3 臨床資料與圖像觀察分析

本研究臨床資料包括：性別、年齡、發(fā)病到首次CT 檢查間隔時(shí)間、道格拉斯昏迷（Glasgow coma scale，GSC）評(píng)分、糖尿病、高血壓史等。實(shí)驗(yàn)室檢查包括：血糖、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶（ALT）。影像學(xué)資料包括：密度均勻度、中線(xiàn)移位、平均密度值、低密度征、混合征、旋渦征、首次血腫最大徑、首次血腫最大徑的垂直徑、首次水腫最大徑、首次水腫最大徑的垂直徑、首次血腫體積、首次水腫體積及出血速度等。上述資料由兩名具有5 年及5 年以上診斷經(jīng)驗(yàn)的影像科主治醫(yī)師進(jìn)行雙盲法讀圖并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，當(dāng)兩名醫(yī)師出現(xiàn)分歧時(shí)，則進(jìn)行商量最終達(dá)成一致。

1.4 檢查方法

采用320 排容積CT（Aquilion One，日本東芝公司），掃描基線(xiàn)：聽(tīng)眥線(xiàn)；掃描范圍：顱底至顱頂；掃描參數(shù)：管電壓為80～100 kV，管電流為180～250 mA，層厚0.5 mm，F(xiàn)OV 220 mm。頭顱血管成像掃描每組數(shù)據(jù)縱軸覆蓋范圍16 cm，共采集18 組容積數(shù)據(jù)，重組軸位圖像320 層。對(duì)比劑通過(guò)高壓注射器肘部靜脈注射，采用廣州拜耳先靈藥業(yè)公司的碘普羅胺注射液（370 mgI/mL），注射劑量60 mL，注射流率6 mL/s，對(duì)比劑注射完后繼續(xù)注射20 mL 生理鹽水。

1.5 血腫計(jì)算與病例分組

血腫體積常用多田公式[5]來(lái)估算血腫體積，即血腫量=A（血腫最大層面長(zhǎng)徑）×B（血腫最大層面長(zhǎng)徑的垂直徑）×C（層厚）×D（層數(shù)）/2。復(fù)查時(shí)血腫體積與首次血腫體積比較增加6 mL 以上或者超過(guò)33%[6-7]，則判定為HE，照此標(biāo)準(zhǔn)分成HE 組（39 例）和非HE 組（193 例）。兩組患者一般資料對(duì)比見(jiàn)表1。

表1 兩組患者一般資料對(duì)比

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SAS 9.4 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料用表示，組間比較采用t 檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料用中位數(shù)（Q25～Q75）表示，組間比較采用秩和檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料用頻數(shù)或率（百分比）表示，組間比較采用卡方檢驗(yàn)或Fisher 精確概率法。單因素比較HE 組和非HE 組基本特征，再多因素Logistic 回歸分析，運(yùn)用逐步回歸法進(jìn)行變量篩選，同時(shí)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)效果。

2 結(jié)果

本研究共搜集臨床及影像27 項(xiàng)指標(biāo)，經(jīng)過(guò)單樣本t 檢驗(yàn)篩選特征，GSC 評(píng)分及發(fā)病到首次CT 檢查間隔時(shí)間、密度均勻度、中線(xiàn)移位（圖1）、平均密度值、低密度征、混合征（圖2）、旋渦征（圖3）、首次血腫最大徑、首次血腫最大徑的垂直徑、首次水腫最大徑、首次水腫最大徑的垂直徑、首次血腫體積、首次水腫體積及出血速度的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），其余指標(biāo)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對(duì)上述14 個(gè)指標(biāo)行單因素相關(guān)性分析進(jìn)行降維，其中GSC 評(píng)分、中線(xiàn)移位及平均密度值有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，將三個(gè)變量構(gòu)建多因素Logistic 回歸模型（表2）。

表2 中線(xiàn)移位、GSC 評(píng)分、平均密度值相關(guān)性分析結(jié)果

圖1 中線(xiàn)移位情況的判斷。圖1a～1c：沿著大腦鐮畫(huà)一條連接大腦前后的直線(xiàn)，并作為中線(xiàn)，在室間孔的水平上判斷是否移位。Figure 1.The judgment of the midline shift.Figure 1a～1c: A straight line connecting the front and rear of the brain along the falx is used as a midline to judge whether it is displaced at the level of the interventricular foramen.

圖2 混合征。圖2a～2c：高密度血腫周?chē)?jiàn)片狀低密度影，分界明顯，CT 值差異大于18 HU。Figure 2.Blend sign.Figure 2a～2c: A flaky low-density shadow is shown around a high-density hematoma,with a significant demarcation and a difference in CT values greater than 18 HU.

圖3 旋渦征。圖3a：左側(cè)基底節(jié)區(qū)血腫高密度影內(nèi)包含不規(guī)則低密度影。圖3b：右側(cè)頂葉血腫高密度影內(nèi)包含條片狀低密度影。圖3c：左側(cè)顳葉高密度出血內(nèi)見(jiàn)片狀稍低密度影，邊界不清，出血周?chē)?jiàn)水腫帶。Figure 3.Swirl sign.Figure 3a: The high-density shadow of the left basal ganglia hematoma with irregular low density shadows.Figure 3b: The high-density shadow of the right parietal lobe hematoma with strips of low-density shadows.Figure 3c: The high-density hemorrhage in the left temporal lobe.There is a patchy,slightly low-density shadow,with an unclear border and an edema zone.

根據(jù)多因素Logistic 回歸分析公式推導(dǎo)，得出公式如下：PHE=e（-6.768+1.2×中線(xiàn)移 位-0.255×GSC+0.12×PRE 平均密 度）/（1+e（-6.768+1.2×中線(xiàn)移位-0.255×GSC+0.12×PRE 平均密度））。當(dāng)P＞0.21 時(shí)，判斷調(diào)查者為HE。該模型的Deviance χ2=145.726，P=0.784,Pearson χ2=159.051，P=0.506，說(shuō)明Logistic回歸模型對(duì)本研究數(shù)據(jù)的擬合程度良好。臨床聯(lián)合模型ROC 曲線(xiàn)下面積比GSC、中線(xiàn)移位、平均密度值曲線(xiàn)下面積都高，并用留一交叉驗(yàn)證模型，結(jié)果見(jiàn)圖4 和表3，4，表明聯(lián)合模型具有一定的預(yù)測(cè)能力。

圖4 Logistic 回歸模型及其自變量預(yù)測(cè)患者HE 的ROC 曲線(xiàn)。Figure 4.Logistic regression model and predictive ROC curve.

表3 Logistic 回歸模型及其自變量預(yù)測(cè)患者HE 的閾值與ROC

表4 交叉驗(yàn)證Logistic 回歸模型篩選出的模型

3 討論

高血壓性腦出血的致殘率與死亡率均較高，而HE 能夠作為預(yù)測(cè)自發(fā)性腦內(nèi)出血預(yù)后的獨(dú)立影響因素，其中15%～30%會(huì)出現(xiàn)HE[8-11]。本研究中HE的發(fā)生率為16.81%。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為HE 是多種因素共同作用的結(jié)果。

中線(xiàn)移位能夠直觀的反應(yīng)血腫的占位效應(yīng)，是判斷腦疝形成的有力證據(jù)。本研究發(fā)現(xiàn)中線(xiàn)移位是HE 的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、特異度及陰性預(yù)測(cè)值均較高。劉子良[12]發(fā)現(xiàn)自發(fā)性腦內(nèi)出血患者出現(xiàn)中線(xiàn)結(jié)構(gòu)移位時(shí)，發(fā)生HE 幾率增大；Yang 等[13]發(fā)現(xiàn)中線(xiàn)移位能獨(dú)立預(yù)測(cè)預(yù)后不良，＞4 mm 是腦內(nèi)出血患者預(yù)后不良的最佳閾值。早期神經(jīng)功能惡化與顱腦CT 顯示中線(xiàn)移位＞2 mm 有關(guān)[14]。Masotti 等[15]研究發(fā)現(xiàn)中線(xiàn)移位患者死亡率明顯升高，且中線(xiàn)＞10 mm 與短期死亡密切相關(guān)。

GSC 評(píng)分法是一種近期熱門(mén)的評(píng)價(jià)顱腦損傷患者昏迷程度的指標(biāo)，包括運(yùn)動(dòng)、睜眼、語(yǔ)言三個(gè)方面，臨床上常被視為評(píng)估患者預(yù)后和轉(zhuǎn)歸的重要參考指標(biāo)。Chan 等[16]在一項(xiàng)研究表明，入院時(shí)GCS 評(píng)分為腦出血血腫增大的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。國(guó)外另外兩項(xiàng)研究表明，早期神經(jīng)功能惡化與HE 基本同時(shí)出現(xiàn)，發(fā)病早期意識(shí)狀態(tài)差的患者更容易發(fā)生HE。其原因可能是HE 發(fā)生過(guò)程中血管的損傷導(dǎo)致炎性反應(yīng)嚴(yán)重，導(dǎo)致顱內(nèi)壓升高，再者血腫范圍增大，原本血腫周?chē)ＤX組織更有機(jī)會(huì)引起重要神經(jīng)元的損傷，引起患者意識(shí)出現(xiàn)問(wèn)題。本研究證實(shí)GSC 評(píng)分是預(yù)測(cè)HE 的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，其臨界值為13 分，在三個(gè)獨(dú)立影響因素中靈敏度最高。因此，自發(fā)性腦內(nèi)出血患者入院進(jìn)行GSC 評(píng)分是有必要的，而在出血急性期意識(shí)狀態(tài)進(jìn)行性惡化時(shí)，我們應(yīng)及時(shí)復(fù)查CT，密切觀察病情變化，并制定有效的預(yù)防或治療措施，防止患者神經(jīng)功能惡化加重。

平均密度值與HE 的關(guān)系尚未確切的結(jié)論，存在爭(zhēng)議。國(guó)內(nèi)學(xué)者回顧性分析顯示HE 組與非HE組的初始血腫平均密度值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但由于血腫密度不均勻引起的混雜征及黑洞征這兩個(gè)指標(biāo)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[17]。而國(guó)外一項(xiàng)研究表明平均密度值為腦HE 的危險(xiǎn)因素，OR=1.113，P=0.005，95%CI 1.033 1～198。與本次研究發(fā)現(xiàn)結(jié)果基本一致，其臨界值為64 HU。平均密度值是定量資料，能夠簡(jiǎn)便快捷的測(cè)量，數(shù)學(xué)的量化血腫的異質(zhì)性，當(dāng)發(fā)現(xiàn)血腫平均密度值超過(guò)臨界值時(shí)，能夠?yàn)榕R床提供預(yù)測(cè)HE 的依據(jù)。而國(guó)內(nèi)外有學(xué)者認(rèn)為血腫的平均密度值往往與血腫的均勻度關(guān)系密切。Greenberg 等[18]研究證實(shí)血腫密度不均可以預(yù)測(cè)HE的發(fā)生，密度不均可能反應(yīng)了血腫的不同階段。張夢(mèng)知等[19]研究發(fā)現(xiàn)由于血腫密度不均導(dǎo)致的混雜征，對(duì)HE 有臨床預(yù)測(cè)價(jià)值。

本研究通過(guò)對(duì)多指標(biāo)全面分析，發(fā)現(xiàn)中線(xiàn)移位、GSC 評(píng)分及平均密度值相關(guān)性較大；并分別構(gòu)建預(yù)測(cè)模型及聯(lián)合模型，且準(zhǔn)確找到各種因素的閾值，并驗(yàn)證各模型的預(yù)測(cè)能力，最終發(fā)現(xiàn)臨床聯(lián)合模型預(yù)測(cè)價(jià)值最高。聯(lián)合模型預(yù)測(cè)價(jià)值最大，其曲線(xiàn)下面積AUC、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度均是最高，表明腦出血患者若同時(shí)有中線(xiàn)移位、GSC 評(píng)分小于13 分及平均密度值大于64 HU，出現(xiàn)HE 的概率更高。王業(yè)青等[20]也認(rèn)為以多因素建立起諾模圖模型的預(yù)測(cè)效能較好，能較好擬合實(shí)際概率。而陳媛媛等[21]則研究認(rèn)為臨床-影像組學(xué)聯(lián)合模型能夠有效地預(yù)測(cè)早期HE 且具有良好校準(zhǔn)度，有助于臨床個(gè)體化評(píng)估自發(fā)性腦內(nèi)出血患者發(fā)生早期HE 的風(fēng)險(xiǎn)，故影像組學(xué)與臨床因素聯(lián)合可能會(huì)成為未來(lái)研究的熱點(diǎn)。

本研究的局限性：①單中心研究，樣本量相對(duì)較小，需要多中心大樣本的研究加以驗(yàn)證。②是回顧性研究，存在選擇偏倚。③影像特征收集部分存在主觀性。下一步需要設(shè)計(jì)更大樣本、更科學(xué)的前瞻性實(shí)驗(yàn)。

綜上所述，中線(xiàn)移位、GSC 評(píng)分及平均密度值是HE 的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，基于中線(xiàn)移位、GSC 評(píng)分及平均密度值構(gòu)建的模型對(duì)HE 具有較好的預(yù)測(cè)能力。