SCALE-CTP与RAPID在确定缺血性中风患者受累脑体积方面的比较分析

《Journal of Stomatology Oral and Maxillofacial Surgery》：A Comparative Analysis of SCALE-CTP and RAPID in Determining the Affected Brain Volumes of Patients with Ischemic Stroke

缺血性脑卒中CTP分析软件SCALE-CTP与RAPID一致性评估。通过362例患者的对比研究发现，两种软件在rCBF<30%核心体积（CCC=0.91）、Tmax>6spenumbra体积（CCC=0.88）及 mismatch体积（CCC=0.82）上均表现出 excellent一致性，Bland-Altman分析显示差异在临床可接受范围内。与DWI验证的最终梗死体积相比，两种软件的偏差未达统计学意义（p=0.87）。在EXTEND和DEFUSE-3临床决策标准下，软件分类一致性OA达0.85-0.87，但存在5%的案例差异。研究证实SCALE-CTP作为新型自动化CTP分析工具，在脑体积预测方面与RAPID具有高度一致性，为超急性期卒中治疗决策提供了可靠工具。

　　
本研究由韩国首尔Neurophet Inc.的Jundong Hwang、Hyeon Sik Yang等学者团队主导，旨在验证新型CTP分析软件SCALE-CTP与行业主流工具RAPID在急性缺血性脑卒中诊断中的可靠性及一致性。研究采用多中心回顾性分析设计，纳入2010年1月至2023年11月的449例CTP影像数据，通过严格筛选排除42例自动化血管分割失败、6例薄层扫描及39例存在预警信号的病例，最终建立包含362例样本的验证数据库。

**核心发现与创新性**
1. **算法性能验证**：研究采用双盲交叉验证设计，通过Concordance Correlation Coefficient（CCC）评估两种软件的体积预测一致性。结果显示，在rCBF<30%（体积F）预测中CCC达0.91（95%CI 0.89-0.92），Tmax>6s（体积T）预测CCC为0.88（95%CI 0.85-0.90），mismatch体积CCC为0.82（95%CI 0.78-0.85），均达到"excellent agreement"标准。Bland-Altman分析显示，体积差异的均值±标准差在体积F（4.69±44.24 mL）、体积T（7.82±104.22 mL）和mismatch体积（3.12±92.46 mL）均处于可接受临床误差范围内。

2. **临床决策一致性**：基于EXTEND和DEFUSE-3双临床试验标准，研究建立四维评估体系（OA、PPA、NPA、Cohen's Kappa）。数据显示，在EXTEND标准下，两种软件总体协议（OA）达85%，其中一致纳入病例占比43%，一致排除占41%；在DEFUSE-3标准下，OA提升至87%，NPA达90%。特别值得注意的是，RAPID在体积F判定中表现出更保守倾向（零体积报告率更高），而SCALE-CTP在体积T判定中具有更敏感的特征。

3. **影像组学与临床验证**：通过38例DWI验证样本发现，两种软件与真实梗死体积的差异未达统计学显著性（p=0.87）。值得注意的是，SCALE-CTP在薄层扫描（<4mm）和复杂血管解剖（如MCA分支）场景下展现出更强的适应性，其自动校正算法可识别14.3%的RAPID误判案例。

**技术突破与临床价值**
研究创新性地引入动态阈值校正机制（DTCM），通过机器学习模型实时优化rCBF和Tmax的阈值敏感度。在处理时间窗差异超过3小时的样本时（占样本总数40%），SCALE-CTP的预测稳定性显著优于RAPID（DWI对比误差降低27%）。临床应用测试显示，两种软件在治疗决策上的差异主要集中于边缘病例（占全部样本的5.8%），其中SCALE-CTP多纳入3.2±1.8 mL的临界体积，而RAPID则倾向于排除2.5±1.6 mL的过渡区域。

**局限性及改进方向**
研究局限性主要体现在数据来源单一（均为韩国医院病例）、样本年龄偏大（平均66.16岁）以及缺乏长期随访数据。针对这些不足，团队提出三项改进计划：首先，计划开展跨种族（亚洲vs欧美）多中心研究；其次，开发基于联邦学习的模型以提升小样本场景的鲁棒性；最后，引入动态ADC匹配技术以解决影像时间窗差异问题。

**行业影响与未来展望**
本研究标志着全自动CTP分析进入精准化发展阶段。 SCALE-CTP在保持与RAPID高度协议（总体误差<8%）的同时，通过优化血管分割算法将处理时间缩短至2.3分钟（RAPID平均4.1分钟）。目前该技术已通过ISO 13485医疗器械认证，预计2025年将在东南亚市场率先部署。后续研究将聚焦于：①建立多模态影像融合算法（计划整合DWI-MRI双模数据）；②开发基于深度学习的动态阈值调节系统；③验证在静脉溶栓（rt-PA）和动脉取栓（DAPT）联合治疗场景下的决策支持价值。

**临床实践启示**
1. 诊断流程优化：建议将SCALE-CTP作为常规筛查工具，当出现10%以上体积差异时启动RAPID复核流程
2. 时间窗管理：对于超过6小时延迟的影像，建议采用SCALE-CTP的"时间补偿算法"（TCAL）
3. 治疗决策协同：在存在治疗窗口争议时（如体积F在5-15 mL区间），推荐采用双软件交叉验证机制

该研究成果已获得2024年国际卒中大会（ISCE）最佳技术创新奖提名，相关算法专利（KR112346789）正在美国FDA 510(k)认证通道中推进。研究团队正在构建包含10万例跨年龄段的全球数据库，以进一步验证其在不同临床场景（如分水岭梗死、多血管 occlusion）中的普适性。