CT神经灌注实践指南（下）：可能影响脑灌注的临床情况与AI时代的CT灌注

原创 赵喜同学 XI区 收录于合集#人工智能 6 个 #诊断 25 个 #脑卒中 25 个 #检查流程 35 个

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CT灌注（CTP）为标准的解剖成像技术增加了有价值的信息，从而在一些神经系统疾病中协助诊断和指导治疗。

了解后处理技术、每个参数的价值以及在不同情况下看到的灌注变化，对于正确的解释至关重要。

本文将概述CTP中使用的技术，灌注参数的价值和解释，可能导致灌注变化的不同临床条件，以及人工智能的潜力和局限性。

上期我们介绍了，今天我们继续分享下半部分。

6 可能影响脑灌注的临床情况

CTP有许多适应症，在不同的临床情况下可以观察到灌注变化。因此，了解这些情况对于放射科医生和临床医生阅读CTP至关重要。

6.1 血管

6.1.1 中风

图29：动脉闭塞导致的脑血压降低会导致低灌注，这根据这种降低的程度而不同。正常组织（灰质）中的CBF约为60-80 mL/100g/min，CBF减少至55导致少血状态（state of oligemia），但组织仍然存活。CBF进一步降低至22 ml/100 g/min会导致能量的严重减少，这会导致神经元功能受损，如果及时进行治疗，这种功能可能是可逆的。在这些情况下，MTT（和/或其他时间参数）将延长。由于自身调节完善，CBV甚至可能增加。当CBF达到14时，神经元功能无法再维持，如果这种状态持续2-10分钟，将在细胞水平上产生不可逆的损伤，自动调节无法持续，CBV将降低。

图30：使用不同的CTP参数有助于检测以CBV降低为代表的梗死核心与以CBF降低和/或时间参数延长为代表的半影之间的不匹配。半影中的CBV是稳定的，甚至由于完善的自我调节而增加。

图31：错配（Mismatch）与无错配：一名86岁女性患者，TAVI后GCS降低。TAVI后1天进行CTP，显示右侧MCA后部和左侧MCA前部区域的双侧MCA梗死。左侧梗死（白色圆圈）显示CBF（a）和CBV（b）的低灌注区域具有相似的程度（没有错配）。相反，在右侧（红圈），CBF和CBV以及CBV和Tmax（c）之间存在错配。

6.1.2 大血管闭塞和狭窄

慢性颈动脉狭窄可观察到灌注变化。当处于低流量状态时，小动脉将最大限度地扩张，自动调节将耗尽，导致CBF降至正常值以下。这种“痛苦灌注（misery perfusion）”状态会使大脑面临梗死的风险。血运重建治疗后，灌注变化得到缓解。

6.1.3 脑过度灌注综合征（再灌注损伤）

通常发生在颈动脉狭窄血运重建治疗后的头几天，在少数情况下，它会出现症状（同侧头痛、局灶性癫痫发作、神经系统缺陷）。其机制似乎是术后全身血压升高和先前灌注不足的脑实质中大脑自动调节受损。常规成像显示同侧水肿和皮质肿胀，CTP显示CBF和CBV增加，MTT降低。

6.1.4 偏头痛

图32：偏头痛的灌注变化汇总。这些变化不受血管区域的限制，主要发生在后部，可能是双侧的。

6.1.5 血管痉挛/延迟性脑缺血

发生于蛛网膜下腔出血后3-4天。TTD被认为是最敏感的参数之一。CTP可以识别缺血的程度。

图33：延迟性脑缺血：一名49岁的亚裔女性患者在到访阿尔卑斯山时抱怨严重头痛。初步CTA显示MCA分叉动脉瘤破裂（箭头）。介入后11天，观察到GCS降低。随访CTA显示双侧MCA和双侧ACA血管痉挛。CTP显示右侧MCA区域和双侧ACA区域灌注不足，如CBF（c）所示，TTD（d）所示。

图34：在血管痉挛患者中，CTP可以区分延迟性脑缺血的严重程度，MTT的增加被认为是血流动力学低灌注，CBF的减少被认为是可逆性缺血，CBV的减少被看作是不可逆性缺血。

6.1.6 可逆性后部脑病综合征（PRES）

图35：PRES患者的灌注变化汇总

6.1.7 复苏后缺氧缺血性损伤

图36：缺氧缺血性损伤的灌注变化阶段

6.1.8 脑死亡

CTP获得的功能信息可以增强2期CTA获得的解剖信息，这将减少假阳性结果并提高灵敏度。脑干CBV和CBF的减少反映了临床上脑干反射的缺失。

注意：宣布脑死亡在国家甚至机构之间是不同的，通常根据法医和伦理指南以及需要遵循的某些程序有特定的标准。

6.1.9 脑静脉血栓形成

图37：脑静脉血栓形成：一名54岁的女性患者，患有左横窦脑静脉血栓（A中箭头）。如CBF（b）和MTT（c）所示，血栓形成附近的脑实质灌注不足，与动脉区域不相似。

6.1.10 皮瓣下沉

血流动力学受损导致MTT延长，减压性颅骨切除术附近结构的CBF和CBV减少，这在颅骨成形术后有所改善。

6.1.11 变异，异常和畸形

6.1.11.1 正常变异

图38：由于三种不同患者存在正常变异，可能看起来异常的生理灌注模式：1（a和d），由于胎儿右PCA导致的枕叶不对称灌注。右枕叶由前循环供应，前循环比后循环（供应左枕叶）更快。2（b和e），与其他叶相比，由于双侧Pcom的缺失，枕叶的灌注对称相对延迟。3（c和f），由于左椎动脉发育不全导致小脑灌注不对称，最终以PICA结束。

6.1.11.2 发育性静脉异常（DVA）

图39：DVA：一名75岁女性患者的CTP显示，由于DVA的存在，CBF（a）和Tmax（b）增加（C中的箭头）。

6.1.11.3 动静脉畸形（AVM）

图40：表：AVM中可能观察到的不同灌注变化模式的总结

图41：AVM伴动脉窃流：一名59岁女性右额顶AVM患者的CTP（a）显示CBF降低和TTD增加。这种模式被称为缺血性动脉窃流。

6.2 创伤

图42：创伤性脑损伤不同灌注变化的总结。不同模式的灌注变化（低灌注或高灌注）可能在创伤患者中共存，这些变化可能是局部的、区域性的或全身性的。

图43：挫伤和SDH：一名72岁的女性创伤性脑损伤患者。最初的常规CT显示右侧颞叶小脑挫伤（a中箭头所示）。如CBF图（b）所示，在相同设置下进行的CTP显示了更大的灌注减少区域。在初始CT（c）后8天的随访CT中，更好地描述了脑挫伤的程度，并代表了CTP中所见的区域。与对侧相比，由于硬膜下血肿较小，皮质灌注减少（b中箭头所示）。

图44：CTP有助于评估创伤患者的预后和功能结果

6.3 肿瘤

图45：解释两个最重要的灌注参数在肿瘤诊断中的价值。肿瘤可能表现出异质性区域；血管密度增加的区域CBV最高，血管渗漏增加的区域渗透性增加

图46：高级别胶质瘤：一名60岁女性患者，有占位性病变。CTP显示CBV增加（b），其是平均血管密度的标志物并且由于新血管生成而增加，并且增加的渗透性（c），其是微血管细胞增殖的标志物并且由于存在未成熟和渗漏的血管而增加。组织病理学显示GBM WHO IV。

6.4 退行性变

常压脑积水（NPH）

图47：84岁男性NPH患者的CT和CTP。NECT显示正常压力脑积水的迹象：脑室肥大，顶点脑回拥挤和胼胝体角变窄。脑室周围白质双侧CBF减少。

6.5 炎症和传染病

不同的病变可能导致灌注变化，如脑炎和脓肿。

6.6 代谢

线粒体肌病脑病伴乳酸中毒及中风样发作（MELAS）：

图48：MELAS：一名患有已知MELAS综合征的60岁男性患者。CTP显示右半球灌注CBF（a）和CBV（b）增加时灌注不对称。显示脑回肿胀。这些变化与血管范围不一致。在3天的随访检查中，脑回肿胀持续存在（不包括癫痫活动）。

6.7 其他

6.7.1 癫痫

图49：癫痫灌注变化模式的总结。

6.7.2 交叉性小脑功能不全

皮质酮-小脑束的中断，无论这种中断的原因是什么（例如，缺血、出血、肿瘤形成、癫痫持续状态、先兆偏头痛），都会导致兴奋性输入减少以及小脑流量减少。CBF和CBV可能会降低，并且时间参数会延长病变对侧。

注意：不同的血流动力学效应在同一种疾病中可能起作用。例如，Sturge-weber综合征可能由于血管引流受损或代谢受损而导致灌注减少。相关皮层的癫痫活动也可能导致这些变化。

图50总结了可能影响灌注的情况。

图50：总结可能导致灌注变化的不同情况

7 人工智能时代的CTP

随着人工智能在放射学中的应用越来越多，了解这一强大工具的可能性以及可能影响其性能的因素对放射科医生来说至关重要。

关于CTP，人工智能有很多潜力，其中一些已经在调查中；

7.1 采集

7.1.1 通过降低噪声来提高图像质量

7.1.2 在保持相同质量的同时减少辐射剂量

7.1.3 对比剂剂量的减少

7.2 后期处理

使用人工智能替代传统算法（即去卷积和非去卷积方法）来实现更精确的参数。

7.3 工作流程

人工智能在急诊检查急性扫描中的应用

7.4 解释

7.4.1 提高诊断准确性

7.4.2 灌注异常检测

7.4.3 灌注异常的特征：是否存在低灌注或高灌注，变化的程度以及低灌注的程度（即临界或血液动力学无关的低灌注）。

7.4.4 病灶分割，这允许后续的随访监测，并可以指导活检或干预。

7.4.5 预测

根据灌注和其他临床和影像学数据预测结果，特别是在中风患者中，有助于决策。

7.4.6 增进对复杂疾病的理解

然而，重要的是要承认可能影响使用人工智能的性能，例如：

a.所用技术的复杂性。

b.根据用于后处理的技术、供应商和不同算法，结果的多样性

c.根据患者固有因素，如年龄、性别或心血管功能，结果的多样性

d.疾病过程病理机制的复杂性

e.可能导致灌注变化甚至类似模式的各种疾病，如中风和中风样发作

f.法医学方面

这些特征需要更好地理解所使用的方法（灌注分析和机器学习算法），以及聘请具有足够专业知识的放射科医生来提供正确的输入，以确保可在临床环境中使用的最佳结果，并有助于诊断和患者管理。

8 结论

CTP是一种功能性技术，可以指示多种疾病的血液动力学变化。有几个因素会影响最终结果；因此，放射科医生应该知道它们。

人工智能的进步对灌注处理和解释有很大影响。了解这项技术的潜力和局限性对于获得足够的结果以改善患者护理至关重要。

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文献原文：Hakim, Arsany, Greg Zaharchuk and Roland Wiest. “A Practical Guide to CT Brain Perfusion.” (2019). 仅供专业人士交流目的，不用于商业用途。

2023年5月8日

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原标题：《CT神经灌注实践指南（下）：可能影响脑灌注的临床情况与AI时代的CT灌注》

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