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CT血管造影-CT灌注成像参数可提高缺血性脑卒中侧支循环评估效能
1
作者
陈双
陈奕
姜亦伦
《分子影像学杂志》
2025年第3期309-314,共6页
目的 分析CT血管造影(CTA)-CT灌注成像(CTP)对缺血性脑卒中侧支循环的评估价值。方法 回顾性收集2021年10月~2024年9月我院收治的150例急性缺血性脑卒中(AIS)患者的临床资料,根据侧支循环状态分为侧支循环不良组(n=56)和侧支循环良好组(...
目的 分析CT血管造影(CTA)-CT灌注成像(CTP)对缺血性脑卒中侧支循环的评估价值。方法 回顾性收集2021年10月~2024年9月我院收治的150例急性缺血性脑卒中(AIS)患者的临床资料,根据侧支循环状态分为侧支循环不良组(n=56)和侧支循环良好组(n=94)。比较两组患者基线资料和CTA-CTP参数,分析导致AIS侧支循环不良的独立危险因素;绘制ROC曲线,以曲线下面积(AUC)评价各危险因素对导致AIS侧支循环不良的预测效能。结果 侧支循环不良组入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、高脂血症占比高于侧支循环良好组(P<0.05)。侧支循环不良组核心梗死体积、缺血半暗带体积及相对平均通过时间(rMTT)大于侧支循环良好组,而相对脑血流量(rCBF)、相对脑血容量(rCBV)小于侧支循环良好组(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,入院NIHSS评分、高脂血症占比、rCBF、rCBV及rMTT为导致AIS侧支循环不良的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,rCBF、rCBV及rMTT预测AIS侧支循环不良的AUC分别为0.737、0.797、0.784,三者联合预测的AUC为0.886(95%CI:0.824~0.932),敏感度为94.64%,特异度为54.26%,联合预测因子AUC高于单独指标(P<0.001)。结论 入院NIHSS评分、高脂血症、rCBF、rCBV及rMTT与AIS患者侧支循环状态呈明显相关性,rCBF、rCBV及rMTT可作为侧支循环不良的预测指标,联合检测有助于提高预测准确性。
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关键词
缺血性脑卒中
计算机断层扫描血管造影
计算机断层扫描灌注成像
侧支循环
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职称材料
题名
CT血管造影-CT灌注成像参数可提高缺血性脑卒中侧支循环评估效能
1
作者
陈双
陈奕
姜亦伦
机构
张家港市第一人民
医院
(苏州
大学
附属
张家港
医院
)
影像中心
东南大学附属中大医院无锡分院影像中心
出处
《分子影像学杂志》
2025年第3期309-314,共6页
基金
江苏省卫生健康委科研项目(Z2019047)。
文摘
目的 分析CT血管造影(CTA)-CT灌注成像(CTP)对缺血性脑卒中侧支循环的评估价值。方法 回顾性收集2021年10月~2024年9月我院收治的150例急性缺血性脑卒中(AIS)患者的临床资料,根据侧支循环状态分为侧支循环不良组(n=56)和侧支循环良好组(n=94)。比较两组患者基线资料和CTA-CTP参数,分析导致AIS侧支循环不良的独立危险因素;绘制ROC曲线,以曲线下面积(AUC)评价各危险因素对导致AIS侧支循环不良的预测效能。结果 侧支循环不良组入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、高脂血症占比高于侧支循环良好组(P<0.05)。侧支循环不良组核心梗死体积、缺血半暗带体积及相对平均通过时间(rMTT)大于侧支循环良好组,而相对脑血流量(rCBF)、相对脑血容量(rCBV)小于侧支循环良好组(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,入院NIHSS评分、高脂血症占比、rCBF、rCBV及rMTT为导致AIS侧支循环不良的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,rCBF、rCBV及rMTT预测AIS侧支循环不良的AUC分别为0.737、0.797、0.784,三者联合预测的AUC为0.886(95%CI:0.824~0.932),敏感度为94.64%,特异度为54.26%,联合预测因子AUC高于单独指标(P<0.001)。结论 入院NIHSS评分、高脂血症、rCBF、rCBV及rMTT与AIS患者侧支循环状态呈明显相关性,rCBF、rCBV及rMTT可作为侧支循环不良的预测指标,联合检测有助于提高预测准确性。
关键词
缺血性脑卒中
计算机断层扫描血管造影
计算机断层扫描灌注成像
侧支循环
Keywords
ischemic stroke
computed tomography angiography
computed tomography perfusion imaging
collateral circulation
分类号
R74 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CT血管造影-CT灌注成像参数可提高缺血性脑卒中侧支循环评估效能
陈双
陈奕
姜亦伦
《分子影像学杂志》
2025
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参考文献
引证文献
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