简介：摘要目的探讨急性脑卒中血管内机械取栓(endovascular thrombectomy，EVT)治疗前缺血核心体积(ischemic core volume，ICV)结合相对灌注率在评估血管再通及预后中的价值。材料与方法回顾性分析在本院就诊的急性缺血性脑卒中患者病例200例，所有患者均于治疗前24 h内行MRI检查。灌注加权缺血核心体积(perfusion weighting ICV，pw-ICV)为ICV与相对脑血流量(relative cerebral blood flow，rCBF)相乘。血管完全再通采用mTICI分级评估(0～2a：不全再通；2b～3：完全再通)。预后评估采用3个月mRS评分(0～2分：预后良好；3～6分：预后不良)。统计学分析pw-ICV在血管再通及预后中的预测价值。结果与不全血管再通组(n=68)相比，血管完全再通组(n=132)的治疗前ICV (27.31±19.18 vs. 54.45±29.87)较小、pw-ICV (103.82±77.46 vs. 216.20±88.19)较小，差异有统计学意义(P＜0.05)。与预后不良组(n=71)相比，预后良好组(n=129)的入院NIHSS评分(15.71±6.18 vs. 18.27±6.37)较低、治疗前ICV (28.42±17.38 vs. 53.51±28.79)较小、pw-ICV (113.27±79.61 vs. 221.07±87.37)较小、血管再通率(89.15% vs. 23.94%)较高，差异有统计学意义(P＜0.05)。Logistic多元逻辑回归分析显示pw-ICV (OR 0.930；95% CI：0.854～1.465；P=0.016)为预测急性脑卒中血管再通的独立预测因子。pw-ICV (OR 0.971；95% CI：0.551～1.865；P=0.025)和血管完全再通(OR 5.26；95% CI：1.572～13.179；P=0.037)为预测急性脑卒中预后的独立预测因子。结论急性缺血性脑卒中患者EVT治疗前pw-ICV在血管再通及预后中具有重要意义。

简介：摘要目的基于急性脑卒中弥散加权成像(diffusion weighted imaging，DWI)和液体衰减反转恢复序列(fluid attenuated inversion recovery，FLAIR)的影像组学特征，通过机器学习构建急性脑卒中发病时间的预测模型。材料与方法回顾性分析188例急性脑卒中患者的MRI图像。采用ITK-SNAP软件对DWI上高信号梗死区和FLAIR上对应的急性梗死区进行分割，并应用人工智能应用平台(artificial intelligent kit,A.K.)进行影像组学特征提取和降维，最终使用最小绝对收缩与选择算子算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)确定发病时间相关的最佳影像组学特征，通过支持向量机分类器评估其在发病时间预测中的价值，并与人工识别的结果进行比较。结果共筛选出10个(7个DWI特征及3个FLAIR特征)与卒中发病时间密切相关的影像组学特征。人工识别受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)分析显示DWI-FLAIR不匹配预测急性脑卒中发病时间的曲线下面积(area under curve, AUC)为0.634，敏感度和特异度分别为0.667、0.622。ROC分析显示该模型预测训练集患者发病时间的AUC为0.975，敏感度和特异度分别为0.932、0.950；预测测试集患者发病时间的AUC为0.915，敏感度和特异度分别为0.868、0.852。结论基于DWI和FLAIR影像组学的机器学习，能够较为准确地预测急性脑卒中患者的发病时间，为临床静脉溶栓治疗的选择提供影像指导。

简介：摘要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。采用ITK-SNAP软件对治疗前MRI图像上的弥散加权成像(diffusion weighted imaging，DWI)高信号梗死区和灌注加权成像(perfusion weighted imaging，PWI)灌注异常区进行分割，应用AK软件进行影像组学特征提取和降维，最终使用最小绝对收缩与选择算子算法(least absolute shrinkage and selection operator，LASSO)确定HT相关的最佳影像组学特征，通过支持向量机分类器评估其在HT预测中的价值。结果每例患者各提取792个影像组学特征，降维后筛选出10个与HT预测最相关的特征。ROC分析显示该模型预测训练集患者HT的AUC为0.984，敏感度和特异度分别为0.932、0.967；预测测试集患者HT的AUC为0.921，敏感度和特异度分别为0.826、0.852。结论基于MRI的影像组学和机器学习分析是预测急性脑卒中HT的重要工具，对早期准确识别HT高风险患者具有较高的效能。

简介：摘要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转化组。采用A.K.软件提取弥散加权成像及灌注加权成像病变区影像组学特征并构建影像组学标签。通过多变量Logistic回归筛选最佳预测因子并构建列线图模型。利用受试者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线评估模型预测效能。结果每例患者各提取1584个影像组学特征，降维后筛选出15个与卒中出血转化高度相关的特征。ROC曲线显示联合影像组学标签、房颤史、年龄及入院NIHSS评分构建的诺莫图模型预测训练集出血转化的曲线下面积(area under the curve，AUC)为0.979 (敏感度和特异度分别为0.950、0.989)，预测测试集出血转化AUC为0.885 (敏感度和特异度分别为0.836、0.908)，均优于单一影像组学模型(AUC=0.763)或临床特征模型(AUC=0.707)。结论多模态磁共振联合临床特征的影像组学和机器学习可以预测急性脑卒中动脉取栓术后出血转化，且具有较高的可靠性。

简介：摘要目的基于扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）直方图的影像组学特征构建低级别胶质瘤（low-grade glioma, LGG）患者预后的列线图模型。材料与方法回顾性分析2018年1月至2020年6月在南京市第一医院就诊的88例LGG患者的DKI资料。经DKE软件处理获得直方图参数特征，并经最低绝对收缩和选择算子筛选最佳影像特征后计算DKI评分。采用单因素Cox回归及多因素Cox回归分析筛选与LGG预后密切相关独立危险因素，并依此建立预测LGG预后的列线图。应用Delong检验比较临床变量模型和列线图模型差异，采用决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）和校准曲线评估模型效能。结果年龄、WHO分级、脑叶位置、肿瘤部位、术后放疗与否、DKI评分是LGG预后的关键危险因素（均P＜0.05）。基于以上危险因素构建列线图模型，一致性指数为0.838（95% CI：0.816～0.860），预测LGG预后的曲线下面积为0.953，明显大于基于临床变量的模型的0.745（Z=-3.42, P=0.005）。DCA显示列线图模型的净收益优于临床变量模型。校准曲线提示在观察值与预测值之间有良好的一致性。结论基于DKI直方图的列线图模型可直观全面地预测LGG患者预后，为临床个性化评估患者生存预后提供有力工具。

简介：摘要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。

简介：摘要目的探讨颅内前后循环急性卒中预后差异及危险因素。材料与方法回顾性分析急性前循环脑卒中患者210例和后循环85例。所有患者发病时间为24 h之内，均于治疗前行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、扩散加权成像（diffusion-weighted imaging，DWI）梗死体积、血管再通程度（mTICI评分）及3个月预后（mRS评分）。统计学方法分析不同治疗组前后循环卒中患者预后差异及影响因素。结果200例静脉溶栓治疗患者中，前循环组（150例) DWI梗死体积明显大于后循环组（50例）(28.04±21.72与13.54±15.17；t=-4.077，P=0.023)；然而前循环组预后良好比例明显高于后循环组（72.67％与42.00%；χ2=15.502，P=0.000)。95例动脉取栓治疗患者中，前循环组(50例) DWI梗死体积明显大于后循环组(35例) (68.04±17.39与43.54±6.17；t=-2.170，P=0.037)；血管再通率明显高于后循环组(mTICI评分2b~3分：78.33％与51.43%；χ2=7.406 ，P=0.011)；与后循环组相比，前循环组预后良好比例较高（70.00％与45.71%；χ2=5.483；P=0.029)。逻辑回归分析显示DWI梗死体积[OR (95% CI)：1.34(1.17~1.54)；P=0.021]为预测卒中静脉溶栓治疗预后的独立预测因子；DWI梗死体积[OR (95% CI)：1.19(1.07~2.85)；P=0.034]、mTICI评分[OR (95% CI)：3.88(1.27~11.78)；P=0.016]为预测卒中动脉取栓治疗预后的独立预测因子。结论前循环卒中患者预后好于后循环卒中，综合评估卒中DWI梗死体积、血管再通程度可有助于预测卒中预后。

简介：摘要目的以急性缺血性脑卒中患者数字减影血管造影(digital subtraction angiography，DSA）为侧支循环标准，探讨低灌注强度比值（hypoperfusion intensity ratio，HIR）与侧支循环间的相关性。材料与方法回顾性分析2017年1月至2020年3月就诊且行机械取栓的急性缺血性脑卒中患者100例，所有患者均于治疗前行MRI[扩散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI)、灌注加权成像（perfusion weighted imaging，PWI)]检查。侧支循环评分采用美国介入与治疗学会神经放射治疗学(American Society of Interventional and Therapeutic Neuroradiology，ASITN）分级系统评估，ASITN 0~2级为侧支循环不丰富，ASITN 3 ～4级为侧支循环丰富。HIR为脑血流达峰时间（Tmax)>10 s体积与Tmax> 6 s体积的比值。应用Spearman等级相关分析及ROC曲线分析HIR与侧支循环间的相关性。结果侧支循环丰富组（ASITN 3~4级）(51例) Tmax> 6 s体积[(91.62±12.40) ml与（125.73±17.91) ml]、Tmax> 10 s体积[(26.14±17.74) ml与58.23±29.96) ml]、PWI-DWI不匹配体积[(72.52±10.08) ml与(89.63±14.60) ml]及HIR值（0.33±0.08与0.43±0.09）明显小于侧支循环不丰富组（ASITN 0~2级）(49例），差异有统计学意义(t=9.547，P=0.007；t=7.596，P<0.001；t=7.118，P=0.016；t=-5.753，P<0.001)。Spearman相关分析显示HIR值与ASITN分级间呈负相关(r=-0.672；P<0.001)。受试者操作曲线（receiver operating characteristic，ROC）分析显示HIR预测卒中侧支循环（ASITN分级）的曲线下面积为0.801 (95% CI：0.714~0.888)。当HIR的最佳临界值为0.40时，预测卒中侧支循环（ASITN分级）的敏感度和特异度分别为77.60％和74.51%。结论急性缺血性脑卒中患者机械取栓治疗前低HIR与丰富的侧支循环密切相关。与金标准DSA相比，HIR是一个可靠的侧支循环测量指标，HIR <0.4是预测卒中良好侧支循环的最佳值。

简介：摘要我国经济建设步伐的加速带动了小城镇的快速发展，对寒地乡村景观的要求也越来越高。本文通过对三种寒地乡村景观发展趋势进行研究分析，提高为寒地乡村景观建设提供参考。

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