急性基底动脉闭塞（Acute basilar artery occlusion,ABAO）是一种致命性卒中,具有高致死率、高致残率的特点。然而,同样采用成熟的血管内治疗进行干预,ABAO患者血运重建后良好预后比例仍明显低于前循环大血管病变。后循环独特的血供及解剖特征不足以解释该类患者当前临床结局不佳的现况。既往前循环大血管病变通过不断优化评估方法从而显著提高其血管内治疗后良好预后比例,高度提示缺乏针对ABAO血运重建预后精准预测体系是导致当前治疗效果不佳的重要原因。前期文献也表明照搬前循环评估模式并不适用于ABAO患者。因此,针对“ABAO患者缺乏血管内治疗特异性预后预测体系”这一当前临床亟待解决的关键科学问题,本研究拟基于前期本课题组开展的针对ABAO患者血管内治疗安全性和有效性的全国多中心前瞻性登记研究,结合多模态影像探索ABAO血管内治疗预后预测新指标,并就ABAO在血管内治疗后高死亡率的特点,尝试基于术前信息和机器学习算法建立ABAO血管内治疗个性化死亡率预测模型。第一章基于术前CT影像和自动化图像分割算法的脑萎缩程度对急性基底动脉闭塞血管内治疗预后影响的研究背景和目的:当前ABAO患者血管内治疗术前评估体系的核心指标为基于电子计算机断层扫描（Computed tomography,CT）影像的PC-ASPECTS评分,其可根据梗死灶定位特征快速、初步评估梗死损伤程度。而除损伤程度外,脑组织在梗死后的重建、恢复能力对于决定患者临床结局具有重要价值。近期研究表明,脑萎缩是多种危险因素累积作用于脑组织而产生的器质性改变,是衡量脑组织梗死后重建、恢复能力的重要指标。在术前CT影像中提示严重脑萎缩的前循环脑梗死患者往往长期预后不佳。但,前循环急性脑梗死通常损伤大脑半球,而急性基底动脉闭塞显著损害幕下结构。相较于幕上,幕下残余空间较少,使得ABAO患者可能受益于脑萎缩而增加的残余空间,进而减缓组织压迫,降低死亡率,改善预后。考虑到脑萎缩可能存在的上述两方面截然相反的作用,本研究旨在基于术前CT影像与脑萎缩程度自动化评估算法,探索脑萎缩对接受血管内治疗的ABAO患者预后的影响。随着老龄化社会的加剧,脑萎缩已成为常见的临床现象,探索脑萎缩对预后的影响具有重要的临床意义。研究方法:来自本课题组前期多中心真实世界研究中的231例接受血管内治疗的ABAO患者和66例接受药物治疗的患者被纳入此研究。基于入院时CT影像及全自动化算法,脑萎缩由脑实质体积与脑脊液体积的比值进行定量评估。主要临床结局是3个月时改良Rankin量表评分。研究结果:良好结局发生率（术后90天m RS≤3）在严重脑萎缩患者组中显著降低（P=0.014）。限制性立方条分析表明,脑萎缩程度与术后90天m RS≤3发生概率成非线性相关,严重脑萎缩与非严重脑萎缩的置信区间分布存在显著差异（P=0.034）。逻辑回归分析表明,严重脑萎缩与良好结局发生率呈显著负相关（P=0.002）,而与住院或90天时总死亡率无明显相关性（P＞0.05）。亚组分析表明,严重脑萎缩的预测能力不受性别（P=0.559）、年龄（P=0.843）、侧支循环（P=0.115）的影响。在传统预测指标中加入严重脑萎缩程度可显著提高其对临床结局的预测能力（传统预测指标VS传统预测指标+严重脑萎缩程度:AUC,0.81[95%置信区间0.75～0.87]VS 0.85[95%置信区间0.80-0.91],P=0.022;净重新分类指数:0.40[95%置信区间0.12～0.69],P=0.006;整体鉴别指数:0.04[95%置信区间0.01～0.07],P=0.005）。在进一步将接受药物治疗的患者纳入分析后发现,严重脑萎缩患者的临床结局不受治疗方法选择的影响（P=0.157）,而非严重脑萎缩患者中采用血管内治疗可显著提高其90天时预后水平（P＜0.001）。结论:严重脑萎缩显著降低了ABAO患者血管内治疗的长期预后水平。严重脑萎缩不能改善住院或总死亡率。严重脑萎缩是ABAO患者血管内治疗后不良临床结局的独立危险因素,具有较强的预测效能。该特征可作为一种新型CT影像预后指标,在整合到临床决策系统后,可显著提高传统指标的预后预测效能,更好地识别适宜进行血管内治疗的患者。第二章基于术前多模态磁共振影像特征预测急性基底动脉闭塞血管内治疗预后的研究背景和目的:与前循环损伤区域相比,基底动脉支配的脑区主要包括丘脑、脑干等。该类区域为传导束和神经环路的重要组成部分,在维持多种大脑功能,如意识、运动和语言中发挥关键作用,导致同一损伤脑区不同损伤程度的患者具有显著差异的临床表现与结局。当前术前筛查体系的核心指标PC-ASPECTS评分只能提供梗死灶定位信息,似乎缺乏对单个脑区内梗死损伤程度的细致描述。此外,后颅窝的骨质高低不平,容易产生骨质伪影及部分容积效应,也限制了临床上最常使用的CT影像检查技术对梗死灶定量信息的解析能力。基于水质子成像的核磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）影像技术具有高度的软组织分辨能力,可有效克服后颅窝成像的问题,是当前精确定量脑梗死体积的核心技术手段之一。因此,本研究拟对前期建立的数据库中进行了术前多模态核磁共振影像检查的患者进行分析,在梗死灶定位信息的基础上,进一步探索在ABAO患者中不同脑区的梗死灶体积特征与预后的关系,拟为指导临床提供可有效反应损伤程度的新型影像指标。研究方法:来自本课题组前期多中心真实世界研究的54名接受了术前多模态磁共振成像检查的ABAO患者被纳入此研究。本研究通过全自动和半自动分割方法获取了包括皮层和皮层下各脑区体积、梗死灶的定位及体积定量信息以及白质高信号（white matter hyperintensity,WMH）体积、分级。基于协方差分析和逻辑回归分析确定与ABAO患者预后相关的影像学结构特征。主要临床结局是3个月时改良Rankin量表（modified Rankin Scale,m RS）评分。研究结果:在基于自动化或半自动化分割算法获取的各脑区体积以及分布于PCASPECTS评分各区域的梗死灶体积信息中,中脑、脑桥梗死总体积与脑干总体积之比在血管内治疗后获得90天良好预后的患者中显著降低（P=0.04）。经逻辑回归统计分析表明,入院时NIHSS评分（P=0.03）和中脑、脑桥梗死总体积与脑干总体积之比（P=0.02）是90天良好预后的独立预测因素。在本研究的患者中未发现WMH体积、WMH分级和脑灰质体积与90天良好预后水平的显著相关性（P＞0.05）。结论:基于自动化和半自动化算法,本研究通过对多模态磁共振影像的分析表明,中脑、脑桥梗死总体积与脑干总体积之比降低是ABAO患者接受血管内治疗后获得良好临床结局的独立预测因素。相较于传统来源于CT、提供梗死定位信息的PC-ASPECTS评分,本研究通过定量分析提出了与预后高度相关的、可反应组织损伤程度的影像新指标:中脑、脑桥总梗死体积与脑干总体积之比。第三章基于术前信息与机器学习的急性基底动脉闭塞患者血管内治疗死亡概率预测模型研究背景和目的:接受血管内治疗的急性基底动脉闭塞患者的90天总体死亡率为39.6%,死亡人群占不良预后患者近70%;而前循环卒中患者的死亡率低于20%,死亡人群仅约占该疾病不良预后患者比例的40%。ABAO患者高死亡率及死亡患者在不良预后人群中高比例的特征使得预测死亡率在该类患者的临床救治决策中具有重要地位。降低患者死亡率也是进一步改善ABAO患者接受血管内治疗后获益的关键途径之一。但,当前尚无预测接受血管内治疗的ABAO患者死亡率的相关研究。材料与方法:在前期本课题组开展的全国多中心真实世界研究中,本研究根据地理环境与生活习惯,将纳入人群分成了ABAO患者南方患者队列和ABAO患者北方患者队列,并基于南方患者队列比较了9种机器学习算法的预测能力。在所有的机器学习算法中,XGBOOST算法取得了最佳预测效能,进而被用于构建死亡率预测模型——POSITIVE体系。本研究也进一步在北方患者队列中验证了该新模型的预测效能。结果:在ABAO患者南方患者队列和ABAO患者北方患者队列中,POSITIVE模型的预测效能（AUC:0.85[95%置信区间0.79~0.89]）显著优于既往传统预测模型。经决策曲线分析表明,两个队列的患者在POSITIVE模型中的获益显著高于传统模型。通过密度分布图可见,死亡与生存人群在POSITIVE模型的预测评分中分布差异最大。进一步的Kaplan-Meier曲线分析表明,在不同性别、年龄、侧支循环状态、入院NIHSS评分等中,在POSITIVE模型中获得高风险评分的人群的死亡率显著高于低风险人群（P＜0.05）。结论:通过在多中心队列中进行模型构建、验证及与既往评分系统的比较,POSITIVE模型的预测性能较佳,可为指导ABAO患者的临床决策提供参考。POSITIVE模型已被封装为POSITIVE软件,待进一步随机双盲对照实验验证其效能后可用于参与指导临床实践。第四章基于术后急性期CT影像的恶性小脑水肿对急性基底动脉闭塞患者血管内治疗预后的影响及其预测因素研究背景和目的:急性基底动脉闭塞患者即使接受血管内治疗,但预后仍较差。这一临床现象提示了进一步探索限制血管内治疗疗效的因素的必要性。在分析患者术后急性期CT影像后发现,预后不良的ABAO患者在血管内治疗后存在特征性损伤:除血供中断导致的直接损伤外,ABAO患者的小脑梗死灶可能进展为恶性小脑水肿,通过占位效应对脑干造成继发性损害。因此,本研究拟基于术后急性期CT影像探讨恶性小脑水肿对ABAO患者预后的影响,并探索血管内治疗后ABAO患者形成恶性小脑水肿的预测因素。研究方法:来自前期多中心真实世界研究中的共329例接受血管内治疗的经影像学确诊的发生小脑梗死的ABAO患者被纳入本研究。采用Jauss量表对血管内治疗后72小时内的CT检查影像评估小脑水肿状态。Jauss量表≥4分定义为恶性小脑水肿。通过单因素或者多因素逻辑回归分析获得比值比或校正的比值比和95%置信区间。良好的临床结局定义为90天时的改良Rankin量表评分0~3。研究结果:在纳入的人群中,发生恶性小脑水肿的患者良好临床结局的发生率（校正的比值比0.35,95%置信区间[0.18~0.68],P=0.002）显著降低。美国国立卫生院卒中量表评分、侧支循环水平、入院时中性粒细胞计数和血管内治疗后再通状态是恶性小脑水肿和90天时良好功能状态的独立预测因素（P＜0.05）。在所有炎症指标中,中性粒细胞计数对恶性小脑水肿的准确性、敏感性和特异性最高（AUC:0.68[95%置信区间0.62~0.74]）。将中性粒细胞计数添加到传统指标中,可显著增加其曲线下面积（AUC:传统指标,0.75[95%置信区间0.70~0.81];传统指标+高中性粒细胞状态,0.78[95%置信区间0.73~0.84],De Long检验,P=0.031）,并实现计算净重新分类指数（0.48[95%置信区间0.26~0.70],P＜0.001）和整体鉴别指数（0.05[95%置信区间0.03~0.08],P＜0.001）的显著改善。中介分析表明,中性粒细胞计数增加与不良临床结局之间,恶性小脑水肿发挥了显著的部分中介作用（介导比例:14.04%,P=0.026）。在进一步构建的敏感性分析中,在排除了症状性出血、任何出血事件和未获得良好再通样本后,高中性粒细胞计数仍与恶性小脑水肿和不良预后显著相关（P＜0.05）。结论:恶性小脑水肿在血管内治疗后ABAO患者的临床结局恶化中发挥着重要作用。恶性小脑水肿的预测因素包括发病到再通时间、基线NIHSS、侧支循环、入院时中性粒细胞计数和再通状态。与急性脑梗死严重程度和侧支循环状态等这些不可改变的因素相比,入院时中性粒细胞计数不仅能作为血常规检查中容易获得的生物标志物被纳入临床决策系统。