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关于血管区域映射算法预测大脑中动脉闭塞中顺行血流的前瞻性研究：一项临床研究报告

由 Michael Valente、Andrew Bivard、Bernard Yan、Chushuang Chen、Milanka Visser、Henry Ma、Longting Lin 和 Mark Parsons 等多位研究人员完成。此项研究主要研究人员隶属于澳大利亚墨尔本大学皇家墨尔本医院墨尔本脑科学中心、莫纳什健康中心神经内科以及新南威尔士大学利物浦医院神经内科等机构。该研究成果以《Novel vascular territory mapping algorithm as a predictive tool for identification of antegrade flow in middle cerebral artery occlusion》为题，发表于 2025 年 2 月的《Stroke》期刊第 56 卷第 488-493 页。

一、 研究背景与目标

本研究的核心科学领域是急性缺血性卒中的神经影像学和血流动力学评估。研究的背景知识在于，在大脑中动脉（Middle Cerebral Artery， MCA）急性闭塞的情况下，闭塞部位远端是否仍存在顺行血流（antegrade flow），即血液能否越过阻塞点继续向前流动，对于患者的预后具有重要意义。已有研究表明，存在顺行血流与更好的临床结局、更高的静脉溶栓反应率以及更易成功的首次取栓术相关，并且可能提示大动脉粥样硬化是卒中的病因。

然而，在超急性期，准确评估顺行血流存在技术挑战。虽然基于导管的数字减影血管造影（Digital Subtraction Angiography， DSA）是金标准，但其仅能在大型综合性卒中中心进行，且操作有创。常用的单相CT血管成像（Computed Tomography Angiography， CTA）准确性有限，而多时相或四维CTA（4-dimensional CTA， 4D-CTA）虽然提高了检测准确性，但解读需要专业知识，且并非所有机构常规开展。因此，临床迫切需要一种自动化、客观、易于获取的工具来识别顺行血流。

血管区域映射（Vascular Territory Mapping， VTM）是一种基于CT灌注（Computed Tomography Perfusion， CTP）原始数据的后处理技术。其工作原理是利用算法，根据每个脑体素达到对比剂峰值的时间，竞争性地“生长”出主要供血动脉（前动脉、中动脉、后动脉）的支配区域图。VTM能够直观展示每个体素的主要血流来源，理论上在血管闭塞时，受累血管的支配区域会因血流减少而缩小，而相邻血管的代偿区域会扩大。然而，VTM在急性大血管闭塞中的临床应用价值尚不明确。

基于此，本研究旨在验证VTM软件在预测大脑中动脉第一段（M1段）闭塞患者中是否存在顺行血流方面的效能。研究假设，VTM软件计算出的闭塞侧大脑中动脉区域体积（VTM-occluded side MCA volume， VTM-oMCA）可以作为顺行血流的客观预测指标，并且可能比传统的灌注参数（如缺血核心和灌注损伤体积）更有效。此外，研究还计划评估VTM参数与患者3个月功能结局之间的关联。

二、 详细研究流程与方法

本研究是一项回顾性队列研究，其详细工作流程包含以下几个关键步骤：

1. 研究对象与数据来源：研究数据来源于国际卒中灌注成像登记库（International Stroke Perfusion Imaging Registry， INSPIRE）。研究者从该登记库中筛选了连续的、经影像学证实为M1段闭塞的首次卒中患者。为了与VTM软件的兼容性（要求全脑覆盖），进一步限定患者的CTP数据必须来源于特定的320层CT扫描仪。主要的排除标准包括：CTP数据不完整、VTM软件种子点算法失败、存在多处血管闭塞以及缺少3个月的功能结局数据。最终，研究共纳入130名符合条件的患者。

2. 影像数据采集与核心变量计算：

   • 基线数据：收集患者的年龄、美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale， NIHSS）评分、发病至扫描时间、既往病史等人口统计学和临床信息。
   • 灌注图像后处理：所有CTP数据均使用商业软件（Mistar）进行后处理，采用已验证的阈值计算急性缺血核心体积（定义为相对脑血流量 < 30%的区域）和急性灌注损伤体积（定义为延迟时间 > 3秒的区域）。
   • 金标准判定——顺行血流评估：由研究者（对VTM结果设盲）回顾性分析患者的动态4D-CTA图像。首先确认存在急性M1血栓，然后仔细评估在远端侧支循环显影之前，闭塞的MCA区域远端是否存在早期对比剂充盈，据此将患者分为“存在顺行血流”组和“完全闭塞”组。该评估被视为判定顺行血流的参考标准。

3. 核心技术创新与应用——VTM分析：本研究使用了由佳能医疗系统提供的VTM软件。这是一个关键的、相对新颖的分析工具。

   • VTM算法原理：算法首先自动在Willis环的主要动脉（双侧大脑前动脉A2段、双侧大脑中动脉M1段、双侧大脑后动脉P2段）上识别“种子点”。随后，采用一种“竞争性区域生长”方法，从这些种子点开始，根据每个体素的时间-峰值曲线，逐步向外扩展，确定每个体素在竞争状态下最终归属于哪一个主要供血动脉的支配区域。其结果生成一幅彩色编码图，显示每个区域由哪条动脉主导供血。
   • VTM体积测量：软件自动输出每个半球、每条主要动脉（前动脉、中动脉、后动脉）的支配区域体积。对于本研究的M1闭塞侧，重点关注三个体积参数：闭塞侧大脑中动脉区域体积（VTM-oMCA）、闭塞侧大脑前动脉区域体积（VTM-oACA）和闭塞侧大脑后动脉区域体积（VTM-oPCA）。这些体积数据被记录下来用于后续统计分析。

4. 统计学分析：

   • 组间比较：使用曼-惠特尼U检验或费希尔精确检验，比较“顺行血流”组与“完全闭塞”组在基线特征、VTM体积、传统灌注参数等方面的差异。
   • 主要分析——顺行血流预测模型：构建二元逻辑回归模型，以是否存在顺行血流（是/否）作为因变量。自变量包括：VTM-oMCA体积、缺血核心体积（CBF<30%）和灌注损伤体积（DT>3s）。该模型旨在确定各变量对预测顺行血流可能性的独立影响。
   • 次要分析——临床结局预测模型：构建另一个二元逻辑回归模型，以3个月功能独立（改良Rankin量表评分 0-2分）作为因变量。自变量包括年龄、基线NIHSS评分、VTM-oMCA体积以及缺血核心体积。该模型用于探索VTM参数与远期预后的关系。
   • 所有分析均考虑了连续变量的线性关系、多重共线性等问题，并使用SPSS软件进行。

三、 主要研究结果

最终纳入的130名患者中，中位年龄74岁，中位NIHSS评分15分。其中，18名患者（13.8%）在4D-CTA上被判定存在顺行血流。

1. 组间比较结果：基线人口统计学和临床特征（如年龄、NIHSS评分、治疗方式等）在“顺行血流”组和“完全闭塞”组之间无显著差异。这表明两组患者在基本病情严重程度和接受的治疗上具有可比性。然而，关键的影像学参数VTM-oMCA体积在两组间存在极显著的统计学差异。存在顺行血流的患者，其VTM-oMCA体积中位数高达101.3毫升，而完全闭塞组的中位数仅为41.2毫升。其他VTM参数（VTM-oACA， VTM-oPCA）以及传统的灌注参数（缺血核心体积、灌注损伤体积）在两组间均未显示显著差异。这一发现初步表明，VTM-oMCA体积是区分两组患者的一个独特指标。

2. 顺行血流预测模型结果：逻辑回归分析显示，该预测模型具有统计学显著性。模型解释了顺行血流28%的变异。在纳入的三个自变量（VTM-oMCA、缺血核心、灌注损伤）中，只有VTM-oMCA体积是顺行血流的显著独立预测因子。具体数据为：VTM-oMCA体积每增加1毫升，患者存在顺行血流的优势比增加1.024（95%置信区间：1.013-1.036）。换言之，闭塞侧由MCA主导供血的区域体积越大，存在顺行血流的可能性就越高。而缺血核心和灌注损伤体积则未能显示出预测价值。该模型对病例分类的总体准确率达到88%。接收者操作特征曲线下面积（AUC）为0.80，表明VTM-oMCA具有良好的判别能力。研究还绘制了概率图，显示当VTM-oMCA体积大于约150毫升时，患者存在顺行血流的概率超过50%。

3. 临床结局预测模型结果：在预测3个月功能独立的逻辑回归模型中，VTM-oMCA体积和年龄是显著的预测因子。VTM-oMCA体积每增加1毫升，获得良好结局的优势比增加1.01。而基线NIHSS评分和缺血核心体积在该数据集中未显示出统计学显著性。概率图显示，VTM-oMCA体积大于150毫升的患者，其3个月功能独立的可能性约为75%。

4. 结果逻辑关系：首先，组间比较发现了VTM-oMCA体积的关键差异。然后，逻辑回归模型证实了这种差异与顺行血流存在与否的因果关系，并排除了传统灌注参数的干扰。最后，次要分析将VTM-oMCA体积的预测价值延伸到了更重要的临床终点——患者的功能恢复。这一系列结果构成了一个逻辑链条：VTM软件能够有效识别出影像上存在顺行血流的患者，而这些患者往往具有更大的MCA残余支配区域，并且这类患者获得良好临床结局的几率更高。

四、 研究结论与价值

本研究得出结论：在急性M1段闭塞的情况下，基于CTP的血管区域映射（VTM）软件，特别是其计算的闭塞侧大脑中动脉区域体积（VTM-oMCA），是预测是否存在顺行血流的一个有效且独立的指标，其效能优于传统的CTP参数（缺血核心和灌注损伤体积）。此外，VTM-oMCA体积也与患者3个月的良好功能结局显著相关。

科学价值：本研究首次为VTM软件在急性卒中领域的临床应用提供了临床验证。它证实了该算法生成的血管支配区域图并非简单的解剖分割，而是能够反映急性病理状态下（如大动脉闭塞）脑血流动力学的实时变化。VTM为评估侧支循环和顺行血流提供了一个全新的、自动化的、可量化的视角。

应用价值与潜在影响： 1. 辅助治疗决策：自动化识别顺行血流可以作为超急性卒中预测模型的一部分，用于预测血管再通的可能性和患者的潜在结局。这对于规划是否需要对远程患者进行血管内治疗（Endovascular Thrombectomy， EVT）具有参考意义。 2. 推断病因机制：顺行血流常与大动脉粥样硬化性病变相关。VTM测量可能有助于在急诊影像中识别颅内动脉粥样硬化性疾病（Intracranial Atherosclerotic Disease， ICAD），从而提示临床医生调整治疗策略。例如，如果预测存在ICAD且可能需要支架植入，医生可能会优先考虑抗血小板治疗而非桥接溶栓。 3. 作为软件验证的基准：顺行血流的存在与否可以作为一个客观的“金标准”或基准，用于测试和验证未来迭代的VTM或其他血流动力学分析软件。

五、 研究亮点

1. 重要的研究发现：明确证实了VTM-oMCA体积是预测M1闭塞患者顺行血流的强有力且独立的影像学生物标志物，并且这一指标与患者的长期功能恢复相关。
2. 方法的创新性：研究引入并验证了一种较新的、自动化的影像后处理技术——血管区域映射（VTM），将其应用于解决急性卒中临床评估中的一个具体且重要的问题（顺行血流检测），体现了转化医学的研究思路。
3. 研究设计的针对性：研究聚焦于一个明确的临床问题（预测顺行血流），并采用了严谨的回顾性队列设计，使用4D-CTA作为参考标准，通过多变量逻辑回归控制混杂因素，使得结论具有较强的说服力。
4. 临床实用性导向：整个研究着眼于开发一种可能比现有方法更便捷、客观的辅助工具，直接服务于临床决策，具有明确的临床应用前景。

六、 其他有价值的内容与局限性

研究团队也坦诚地讨论了本研究的局限性，这些内容对于全面理解研究价值和指导未来方向同样重要： 1. 技术要求：目前VTM软件需要全脑覆盖的CTP数据，这在许多卒中中心并非标准配置，限制了其普适性。 2. 样本量限制：存在顺行血流的患者数量相对较少（18例），这可能会影响预测模型的稳定性和准确性。未来需要在更大样本、特别是富含顺行血流病例的数据集中进行验证。 3. 算法优化空间：作者指出，当前的VTM算法（竞争性区域生长法）仍有改进余地。例如，可以采用更高效的灌注路径建模方法，或整合更多的灌注信息乃至整个时间序列数据。未来探索机器学习模型（如随机森林）可能会进一步提高预测性能。 4. 金标准的时序问题：研究中使用的参考标准是4D-CTA，而非更准确的DSA。作者解释，由于DSA通常在初次影像检查后延迟进行，且期间可能已进行溶栓等治疗，其血流状态可能无法准确反映初次影像时的实际情况。 5. 未来方向：研究指出，VTM目前仍是一个研究工具，需要进一步验证才能整合到临床流程中。拓展其兼容性（适应更多扫描仪类型和有限覆盖范围的扫描）、探索其在颅内狭窄等更复杂情况下的应用、以及确定其是否能量化（而非仅分类）顺行血流以预测治疗反应，都是未来的重要研究方向。

这项研究为急性缺血性卒中的影像评估提供了一种有前景的新工具，通过客观量化血管支配区域的变化来揭示重要的血流动力学信息，为个体化治疗和预后判断增添了新的依据。