缺血性脑卒中影像学发展现状及展望2024（全文）

缺血性脑卒中影像学发展现状及展望2024(全文)脑卒中是我国致死率排名第1位的疾病，致死率约为343/100000,40岁以上成年人总体发病率约500/100000[1],发病率高，预后差，造成严重家庭及社会负担[2]。缺血性脑卒中约占所有脑卒中类型的80%以上，是脑卒中防治的重中之重[3]。要文章。这些工作在2010年之前主要针对急性缺血性脑卒中(acute分辨管壁成像(high-resolutionmagneticresonancevesselwall性[4]。静脉溶栓和血管内取栓是公认的急性卒中再灌注治疗方法，000000个/min)[5],因此治疗时间窗被不断地拓展。DEFUSE窗扩展到16h和24h[6,7];EXTEND研究和TRACE-Ⅲ研究采取及时的治疗，这些区域会进一步发展为不可逆的脑梗死[10]。配[13,14]、液体衰减反转恢复(fluidattenuatedinversion不匹配等[17]。其中ASL作为一种灌注成像，具有无创且无需对—标记后延迟时间(post-labellin多时相CTA,被推荐为一线检查方法[12]。目前，临床上对于大血半暗带的重要因素[19],侧支循环越好，再灌注治疗反应越好、梗死体积越小、出血性转化风险降低、临床预后更佳[20,21]。基于灌注成像的低灌注强度比值是评价侧支循环代偿的定量指标[22],与患者预后密切相关[23];侧支/梗死比率等新型指标也显示出对于预后的良好预测价值[24]。FLAIR血管高信号征作为常规影像 者临床预后具有预测价值[27,28]。这些指标在临床上容易获取，Tmax容积变化比率与基于DSA的再灌注评分具有很好的相关性；基于能够提示临床进行即时干预，但往往具有滞后性[29]。新型影像学指标，如基于CT扫描的净水摄取率(netwateruptake,NWU),可以况，对于恶性脑水肿具有较好的预测价值[30,31,32,33];除较好的应用价值[34,35]。在出血性转化的预测上，目前认为基于CT或MRI的血脑屏障渗透性评价及灌注特征的识别具越高，越容易发生出血性转化[36,37];此外，极低血容量和皮层[38,39]。脑卒中自动诊断、病灶分割、治疗方案选择和预脑卒中等脑急症快速诊断的通用智能诊断模型，该模型基于头颅CT图像集中的灵敏度和准确度分别达到93.7%和92.4%,可以很好地应用于临[44]使用基于DenseNet-121网络的人工智能模型在CTA图像实现自动诊断大血管闭塞。Brugnara等[45]开发了一种人工神经网塞。Lyu等[46]报道了一种不注射对比剂，通过平扫CT计算CTA成像时间3min4s)对AIS病变的显示效果相似，但深度学习加速MRI等[48]针对脑卒中检查中的关键序列SWI,通过深度学习实现8倍加速，在保持图像质量不下降的前提下缩短了整个检查流程，提高了SWI检查的成功率。该技术也在AIS患者中得到了验证，表明加速SWI在缩短检查时间的同时，对于SWI上关键征象术[49]。这种加速技术也可以应用于其他成像序列，有效地克服了MRI检查时间长的核心难点，能够促进AIS患者MRI检查模式的未来推头颈部动脉粥样硬化性疾病是全球卒中的最常见病因[50],在我国，颅内动脉粥样硬化更常见，可占缺血性脑卒中病因的30%~50%[51]。头颈部动脉粥样硬化诊疗和预防有赖于病因学确诊和发病机制的准确判环评估，影像学发挥了重要作用。HRVWI是诊断优化以及序列的不断改进，该技术广泛、成熟地应用于临床[52]。读斑块正性重构、斑块内出血、斑块强化外[53,54],研究表明，机器学习、影像组学等新方法可有效提高对高危斑块的识别[55]。2023年颈动脉斑块报告和数据系统(plaque-reportinganddata为影像学判读提供了标准，同时也架起了影像和临床沟通的桥梁[56]。于这类患者开展血管内治疗的指导作用[57]。超高场强7.0TMRI走入临床，为头颈部动脉粥样硬化影像学提供了新的方法[58],如迟到达的影响，高估低灌注[62]。为了解决这一问题，可采取采集状态。方案之一是使用多延迟ASL序列，通过设置多个PLD(通常4~6理可能影响进一步的临床应用[63,64]。方案之二是采集2次不来表征脑血流改变，研究表明这种方法还可定性和定量评价侧支循环[65,66,67]。环血流进行计算及可视化[65],该方案提供的侧支循环信息与患者临床症状及远期事件相关[67]。此外，ASL动脉穿行伪影、FLAIRCSVD是一种累及脑小穿支动脉、小动脉(管及小静脉的疾病，继而引起脑实质的结构改变[69]。根据病因，CSVD的诊断依赖影像学[69]。国际上率先由临床医师主导提出了cSS)和皮质微梗死核心征象[72]。1996年新英格兰医学杂志发表的CAA波士顿诊断标准1.0版将CAA从引入了诊断标准中[73]。2022年CAA波士顿诊断标准2.0版本发表，将脑白质高信号和扩大血管周围间隙引入了CAA的诊断中[75]。弥散张量成像(diffusiontensorimaging,DTI)等技术被报道在CSVD中有独到的应用价值[76,77]。研究显示，在CSVD为这些影像标志物的评估带来便利，也将促进新型影像特征的发掘[58]。近期研究显示，在超高场强7.0TMRI上首次观察到皮层微梗死也可能参与认知功能障碍的发生和发展[79]。总之，随着CSVD鉴别诊断的重要方法[80,81]。利用灌注成像技术，可以有效评估近年来，烟雾病患者认知功能损害受到关注，成运重建术后得到