【摘 要】
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第一部分脑干白质FLAIR高信号对评估前循环AIS预后的初步研究目的:既往研究已证明幕上脑白质FLAIR高信号与急性缺血性卒中（AIS）预后有关,但尚未明确脑干白质FLAIR高信号（BWMH）的影响。本研究探讨BWMH在前循环AIS预后评估中的价值。方法:回顾性收集2019.1-2020.9前循环AIS临床及常规MR检查资料。AIS诊断依据为前循环区域DWI高信号病变、伴急性脑卒中临床表现。以90
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第一部分脑干白质FLAIR高信号对评估前循环AIS预后的初步研究目的:既往研究已证明幕上脑白质FLAIR高信号与急性缺血性卒中（AIS）预后有关,但尚未明确脑干白质FLAIR高信号（BWMH）的影响。本研究探讨BWMH在前循环AIS预后评估中的价值。方法:回顾性收集2019.1-2020.9前循环AIS临床及常规MR检查资料。AIS诊断依据为前循环区域DWI高信号病变、伴急性脑卒中临床表现。以90天mRS>2分为预后不良标准。Logistic回归分析比较不良预后病例的临床及常规MR因素。绘制受试者操作特征曲线（ROC）分析不同模型及包含脑干FLAIR高信号这一因素的综合模型评估临床预后的效能。结果:159例AIS患者中男性114例（71.70%）、女性45例（28.30%）,年龄平均（60.07±11.88）岁,BWMH阳性者57例（35.85%）,阴性者102例（65.15%）,预后良好者112例中BWMH阳性28例（25%）,预后不良者47例中BWMH阳性29例（61.70%）。Logistic回归分析显示,BWMH（OR=4.191,95%CI:1.606,10.936;P=0.003）是90天预后不良的独立预后因素,两组间年龄（P<0.001）、入院NIHSS评分（P=0.004）、Fazekas评分（P<0.001）差异明显。ROC曲线分析显示,常规MR模型、临床模型的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.759、0.839,添加BWMH因素至上述两模型中,AUC增大为0.796、0.863;而综合模型（常规MR+临床因素+BWMH）的AUC最大为0.877,敏感度及特异度、约登指数分别为0.851、0.83、0.681。结论:BWMH是前循环AIS预后不良有价值的生物学指标,该征象有助于提高临床影像预测前循环AIS患者预后的效能。第二部分基于FLAIR和DWI影像组学评估前循环AIS预后初步研究目的:常规临床和磁共振成像（MRI）信息评估急性缺血性卒中（AIS）的预后仍具有挑战性。本研究试图基于FLAIR和DWI图像提取影像组学特征,并观察其是否可作为AIS预后评估的生物标志及能否改善综合模型预测预后的诊断效能。方法:回顾性收集190例前循环AIS患者资料,包括训练组（n=110）和外部验证组（n=80）。Logistic回归分析筛选影响AIS预后的临床和常规MRI指标。采用ITK-SNAP软件在DWI和FLAIR图像上勾划AIS病变感兴趣区,使用pyradiomics平台提取组学特征,通过Lasso降维处理后获得最强影像组学指标。然后建立多种预后预测模型,使用ROC曲线评估诊断效能。结果:与AIS预后不良相关的临床和常规MRI指标包括年龄（>60.5岁）、性别（女性）、病灶大小正交值（OD）、入院NIHSS评分和入院DWI-ASPECTS评分（P<0.05）。Logistic多因素回归分析显示,年龄（OR=1.070,95%CI 1.034-1.107）、性别（OR=2.974,95%CI 1.299-6.810）、入院NIHSS评分（OR=1.270,95%CI 1.156-1.394）是AIS预后不良的独立预测因子。与不良预后相关的四个最强影像组学特征是DWI original GLCM Joint Energy、DWI wavelet HL GLZM Gray Level Non Uniformity Normaliz ed、DWI log.sigma.3.0.mm 3D GLSZM Gray Level Variance和FLAIR original GLSZM Zone Entropy。对于预测AIS不良预后,训练组DWI组学曲线下面积（AUC）为0.766,FLAIR组学0.736、DWI+FLAIR组学0.802、临床+常规MRI 0.880,外部验证组DWI组学AUC为0.772、FL AIR组学0.759、DWI+FLAIR组学0.803、临床+常规MRI 0.755;将影像组学特征加入综合模型中,训练组和外部验证组预测不良预后的AUC分别达到0.911和0.810。结论:基于FLAIR和DWI的影像组学特征是前循环AIS预后不良的生物标志。将影像组学特征添加到综合模型中,预测性能将得到改善。
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