张冠业，李秋冬，周志敏，林志超，朱杰琳，欧鸿儒*
（1.暨南大学 附属顺德医院 影像科，广东 顺德 528305；
2.暨南大学 附属第一医院 影像科，广东 广州 510630；
3.暨南大学 附属顺德医院 神经内科，广东 顺德 528305）
据权威统计急性脑梗死在脑卒中占比为69.6%～70.8%，是我国病死率的第一大原因［1］，在其自然病程中，脑出血转化（hemorrhagic transformation，HT）是最严重的一种并发症，病死率高，同时静脉溶栓治疗又显著增加了发生HT的风险，因此，在治疗前给予HT风险评估具有临床意义。
1.1 一般资料
本研究通过暨南大学附属顺德医院医学伦理委员会伦理审查批准，审批号（JDSY-LL-2022122）。在本院2021年1月至2022年6月神经内科收住院并静脉溶栓的131例病例中，筛选出符合入组条件的61例。纳入标准：（1）临床症状、体征符合急性脑梗死表现，急诊影像检查提示无脑出血；
（2）脑梗死体积大于等于5 mL；
（3）患者从发病到溶栓用药时间小于等于4.5 h，超时间窗病例，根据DWI／FLAIR或DWI／PWI失匹配原则来指导静脉溶栓；
（4）溶栓后2周内复查CT或／和MRI。排除标准：（1）有大面积陈旧性脑梗死或脑出血后遗症导致数据测量不准确病例；
（2）患者不能配合扫描，MRI图像能定性诊断但数据测量不准确病例；
（3）静脉溶栓后又行机械取栓的病例。
1.2 研究方法
疑似脑卒中患者经神经内科启动卒中绿色通道，全部病例经多层螺旋CT检查排除脑出血后立即行颅脑MRI扫描，设备为Philips Multiva 1.5T核磁共振仪，扫描序列包括FLAIR及DWI。扫描参数：液体衰减反转恢复序列FLAIR，TR 8000 ms，TE 100 ms，层厚6 mm，矩阵256×172，视野（FOV）230 mm×179 mm；
弥散加权成像DWI，TR 3000ms，TE 83ms，层厚6mm，矩阵126×126，视野（FOV）230 mm×230 mm，b值1 000 s／mm2。
1.3 图像处理
获取的治疗前MR图像传送至Philips MR工作站（v7.0.4.20175）及锐柯PACS系统（v3.1.S24.0），影像阅片及数据采集由两位资深影像科医师负责，并记录如下数据：（1）DWI序列计算DWI-ASPECTS评分：参考ASPECTS评分标准［2］，计分0～10分；
（2）梗死体积（单位为mL）：由锐柯PACS系统自带工具自动测量，必要时手动修正；
（3）ADC序列测量梗死核心区最低ADC值（mm2／s）及其镜面健侧区ADC值（mm2／s）：于MRI工作站在ADC图像病灶核心区及其镜面健侧区域通过手动放置ROI的方式测量，ROI大小形态尽量保持一致；
同时计算健侧与梗死侧ADC差值及梗死侧与健侧ADC比值；
（4）FLAIR序列对脑白质疏松（leuko arasis，LA）程度进行评分，采用Fazekas量表计算，计分0～6分；
（5）FLAIR序列记录FLAIR高信号征。
1.4 HT评判标准及分型
在复查影像检查中，头颅CT新出现高密度灶、MRI磁敏感序列或DWI b0序列新出现低信号灶均认为发生HT。HT出血分型采用欧洲急性卒中合作组织（ECASS）［3］标准分为4个型，HI1型：梗死灶边缘点状出血；
HI2型：梗死灶内较大的融合的斑点状影，无占位效应；
PH1型：病灶内血肿不超过梗死区域的30%，无／轻微占位效应；
PH2型：血肿块超过梗死区域的30%，伴有明显占位效应。
1.5 统计学方法
采集到的数据导入SPSS 26.0进行统计分析。计量资料若符合正态分布，采用¯x±s表示，两组间比较采用两独立样本t检验；
计数资料采用频数（百分比）表示，组间比较采用卡方检验。采用二元逻辑回归分析进行多因素分析。采用ROC曲线分析进行风险预测效能分析。P＜0.05为差异具有统计学意义。
2.1 一般临床资料
入组61例病例中，男34例（55.74%），女27例（44.26%），年龄38～87岁；
61例病例中HT组13例（21.31%），其中HI1型1例，HI2型7例，PH1型2例，PH2型3例，非HT组48例（78.69%）。
2.2 HT的单因素分析
经两独立样本t检验和卡方检验发现，两组病例FLAIR高信号征、健侧ADC值、ADC比值和LA的组间比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）；
而出血组病灶最低ADC值和DWIASPECTS均低于未出血组（P＜0.05），出血组ADC差值和梗死体积高于出血组（P＜0.05），见表1。
表1 HT的单因素分析Table 1 Univariate analysis of hemorrhagic transformation
2.3 HT的多因素分析
以是否发生HT作为因变量（是赋值＝1，否赋值＝0），将单因素分析有差异的指标，包括梗死体积、病灶最低ADC 值、ADC 差值、DWIASPECTS评分作为自变量进行二元逻辑回归分析，进入方法选择“输入”。结果发现梗死体积越大、ADC差值越大是影响是否出血的危险因素，提示梗死体积每增加1 mL，发生HT的风险增加1.036倍；
ADC差值每增加1个单位，发生HT的风险增加1.020倍。根据二元逻辑回归分析结果，得出模型的回归方程为Logistic（P）＝-2.651+0.036×梗死体积+0.020×ADC差值，见表2。
表2 HT的多因素分析Table 2 Multivariate analysis of hemorrhagic transformation
2.4 HT的风险预测效能分析
以是否出血为状态变量（是＝1，否＝0），logistic回归模型、梗死体积、ADC差值为检验变量进行ROC分析，结果发现，梗死体积对预测发生HT风险的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.946（0.889，1.000），特异度为0.854，敏感度为0.923，约登指数为0.777，最佳截断值为28.1 mL；
ADC差值对预测发生HT风险的AUC为0.872（0.747，0.996），特异度为0.958，敏感度为0.692，约登指数为0.650，最佳截断值为（398.9×10-6）mm2／s；
logistic回归模型对预测发生HT风险的AUC为0.976（0.943，1.000），特异度为0.937，敏感度为1，约登指数为0.937。提示当梗死体积在28.1 mL、ADC差值在（398.9×10-6）mm2／s时对预测发生HT的风险效能最佳，详见表3和图1。
表3 HT的风险预警效能分析Table 3 Predictive analysis of hemorrhagic transformation
图1 发生HT的风险预测效能ROC分析Figure 1 ROC curve of hemorrhagic transformation
图2 急性脑梗死溶栓后发生HTFigure 2 HT after thrombolysis in acute cerebral infarction
急性脑梗死血管内治疗后HT的发生率居高不下，文献报道［4］高达49.5%，严重危害患者的生活质量及生命健康，因此，及时评估急性脑梗死患者的HT发生风险对患者的治疗及康复意义重大。以往文献显示基于功能成像的CT灌注成像（CTP）［5］、CT血管成像（CTA）［6］、动脉自旋标记（ASL）［7］、磁敏感加权成像（SWI）［8］等研究在预测HT的发生风险上均发挥了重大作用，但因其在要静脉注射对比剂或增加序列扫描而存在一定的局限性；
而基于MRI平扫的FLAIR高信号征［9］、梗死体积［10］、病灶最低ADC值［11］、ADC差值［12］、DWI-ASPECTS评分［13］等在预测HT的发生虽然简单易行，但其独立预测HT发生风险的效能仍有待提高。鉴于此，本文通过统计学分析MRI平扫序列中的多个风险因素，构建一种既简单、快捷而又相对准确的预测模型，评估急性脑梗死患者静脉溶栓后HT的发生风险，旨在为临床治疗提供参考依据，降低HT发生率。
本研究显示61例患者共13例发生HT，占比21.31%，其中体积≥28.1 mL的患者共有9例，占比69.23%，其预测发生HT风险的AUC为0.946（0.889，1.000），特异度为0.854，敏感度为0.923，约登指数为0.777，最佳体积截断值为28.1mL，为本研究中诸多预测指标中效果最显著的，具有较高的预测价值。分析其原因，与急性脑梗死造成的缺血缺氧会造成血管损伤，面积越大，血管损伤越严重，同时溶栓药物又加重其凝血功能障碍及血脑屏障破坏，容易发生血液外渗而造成PH型HT；
同时缺血缺氧性脑水肿又导致周边小血管大范围受压闭塞而血管通透性增加，造成梗死灶周围发生HI型HT。本研究显示，13例HT患者中，有5例患者发生PH型HT，有8例发生HI型HT。本研究结果与熊莉君［10］、李艳丽等［14］的研究结果相似。同时，本研究中9例HI型HT的平均梗死体积为（93.78±62.45）mL，而发生PH型HT 5例，平均梗死体积为（130.20±78.68）mL，说明梗死体积越大，发生PH型HT的风险也就越高。
本研究还显示，ADC差值对预测发生HT风险的AUC为0.872（0.747，0.996），特异度为0.958，敏感度为0.692，约登指数为0.650，最佳截断值为（398.9×10-6）mm2／s时具有中等预测价值。分析其可能的原因为急性期脑梗死患者脑组织持续的缺血缺氧导致脑细胞毒性水肿，DWI信号升高，其量化指标ADC值减低［15］。ADC差值相对梗死灶ADC最低值对发生HT风险更有预测价值，是因为其是在同一个体脑组织镜面位置进行数据采集并计算出来，有效地规避了不同个体因素如细胞内外水的浓度、黏滞度及体温等带来的影响，能客观、准确地对其进行评估及预测。姜亦伦等［12］研究亦认为ADC差值为预测发生HT风险的独立危险因素，其最佳截断值为（205.5×10-6）mm2／s时。与以上研究比较，本研究得出的最佳截断值为（398.9×10-6）mm2／s，差值更大，精确度更高。
王馨莹［13］研究证实DWI-ASPECTS对急性脑梗死患者静脉溶栓后发生HT有预警作用，其最佳分割点≤7，刘艳艳等［16］发现中重度LA会提高急性脑梗死患者静脉溶栓后HT的发生率，本研究结果与上述研究并不相符，究其原因，可能与本研究的样本量偏少及不同医师对DWI-ASPECTS的分区标准及LA分级标准掌握程度不一致有关。
综上所述，MRI平扫序列中，ADC差值与梗死体积均是急性脑梗死发生HT风险的独立预测因素；
而基于ADC 差值和梗死体积构建的Logistic回归模型对预测发生HT风险具有更高的预测价值，对指导临床治疗和康复具有重要的实用价值。本研究不足之处为样本量偏少，有待增加样本量进一步观察。
作者贡献声明
张冠业：实验设计，数据统计分析，撰写论文；
李秋冬：影像数据分析、测量、计算；
周志敏：影像数据分析、测量、计算；
林志超：实验设计指导；
朱杰琳：临床治疗、评估；
欧鸿儒：课题的总负责人，框架设计，论文修改。
利益冲突声明
本研究未受到企业、公司等第三方资助，不存在潜在利益冲突。
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