《European Journal of Radiology Open》：Perfusion stability in acute stroke: An observational study exploiting repeated CTP imaging
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本研究针对急性缺血性卒中CTP评估核心梗死区的可重复性及随时间动态变化数据缺乏的问题，回顾性分析重复CTP扫描患者队列，探究灌注指标的稳定性和变异性。结果表明，在无血流中断事件（如新发闭塞）的患者中，重复CTP扫描未显示提示梗死增长的系统性偏倚，灌注指标在群体水平上具有时间一致性；但个体层面仍存在显著变异性，尤其是阈值法自动计算的体积指标。该发现挑战了将线性梗死生长率（IGR）概念直接应用于灌注成像的适用性，强调了CTP反映的是血流动力学状态而非确定性组织进展。
在急性缺血性卒中的争分夺秒中，医生们依赖一项名为CT灌注成像（Computed Tomography Perfusion, CTP）的技术来“透视”大脑的血流情况。它能快速估算出可能已经坏死的“梗死核心”和处于危险边缘但可能被挽救的“缺血半暗带”，成为决定是否进行静脉溶栓或血管内取栓等关键治疗的核心依据。然而，这项被广泛使用的技术背后，却藏着一个鲜为人知的疑问：如果短时间内给同一个病人做两次CTP检查，得到的结果会一模一样吗？我们能否相信，CTP所描绘的“梗死核心”会像时钟指针一样，随着时间线性稳定地扩大？现实情况是，由于伦理和操作限制，病人极少在急性期内接受重复的CTP扫描，导致关于其可重复性以及灌注指标随时间如何变化的真实世界数据非常有限。这个信息缺口，使得临床医生和研究者在使用CTP预测梗死进展、估算“梗死生长率”时，心里难免打鼓：我们看到的体积变化，到底是疾病真实的进展，还是技术测量本身难以避免的波动？
为了解决这些问题，由Alexander Rau、?mer Bagcilar、Marco Reisert、Horst Urbach和Elias Kellner组成的研究团队，进行了一项回顾性观察研究。他们从大量的潜在卒中病例中，“大海捞针”般地找出了那些在临床诊疗过程中（例如因病情恶化、数据传输失败或院间转运）偶然接受了两次CTP扫描的患者。研究者们的目标是，利用这些难得的重复扫描数据，像一个严谨的质检员一样，检验CTP这项“工具”自身的稳定性和可靠性，同时窥探急性卒中早期脑灌注状态的真实动态。
研究的关键技术方法主要基于对重复采集的CTP及平扫CT（Non-Contrast CT, NCCT）图像进行标准化、全自动的后处理分析。研究团队通过查询医院影像归档和通信系统（PACS），使用DICOM C-FIND操作识别出在10小时时间窗内接受了两次及以上CTP扫描的疑似急性缺血性卒中患者，并提取了相应的NCCT扫描（如果可用）。所有灌注图像均使用名为VEOcore的全自动软件包进行处理，该软件能自动完成运动校正、去噪、利用动脉输入函数（Arterial Input Function, AIF）进行反卷积等步骤，生成脑血流量（Cerebral Blood Flow, CBF）、脑血容量（Cerebral Blood Volume, CBV）和达峰时间（Time to Maximum, Tmax）等灌注图。软件还基于既定阈值（CBF <30%定义为梗死核心，Tmax >6秒定义为低灌注组织）自动分割并计算低灌注体积和梗死核心体积。对于NCCT图像，软件通过非刚性配准到标准模板空间，并应用ASPECTS（Alberta Stroke Program Early CT Score）图谱进行自动评分，通过计算左右半球对应区域的亨氏单位（Hounsfield Unit, HU）差值来识别异常区域。除了体积指标，研究还计算了特定区域内的中位强度值作为强度指标，例如低灌注体积内的中位Tmax值、梗死核心内的中位CBF值（均以对侧正常区域中位值进行归一化）以及核心内的NCCT HU值。统计分析则采用Bland-Altman分析、Pearson相关系数和配对t检验来评估重复扫描间的一致性和变化。
研究结果揭示了以下核心发现：
1. 患者队列与数据质量
从3290例潜在病例中，最终筛选出32名接受了重复CTP扫描的患者（两次扫描间隔0.6–9小时），其中26名还有重复的NCCT数据。所有病例的VEOcore分析均成功。通过神经放射学家审阅影像和临床记录，排除了3例因新发血管闭塞或血栓迁移导致血流状态发生“破坏性事件”的病例。对其余29例病例的深入分析显示，尽管技术审查发现少数扫描存在对比剂团注捕获不全、扫描覆盖范围（z轴）差异或测量噪声稍大等问题，但并未发现需要排除的重大技术故障，这些因素被认为是观察到的扫描间变异性的潜在贡献者。
2. 体积指标与ASPECTS评分的一致性
对于自动计算的体积指标和ASPECTS评分，Bland-Altman分析显示，在群体水平上，两次扫描间的平均差异（系统性偏倚）非常小：梗死核心体积平均差为4.8 ± 19.6 mL，低灌注体积平均差为3.86 ± 39.1 mL，ASPECTS评分平均差为–0.4 ± 1.6。尽管个体间存在相当大的变异性（标准差较大），但配对t检验未发现具有统计学意义的显著性差异。此外，扫描间隔时间与这些体积差异之间也没有发现显著关联。相关性分析显示，重复测量值之间具有高度线性相关（梗死核心体积r = 0.90，低灌注体积r = 0.93，ASPECTS评分r = 0.70），支持了整体测量结果的一致性。
3. 强度指标表现出更低的变异性
与基于阈值的体积估计相比，反映组织灌注或密度平均水平的强度指标显示出更低的变异性。Tmax（低灌注区内）的平均差为–0.3 ± 1.07秒，CBF（核心区内）的平均差为–3.11 ± 7.3%，NCCT HU（核心区内）的平均差为–3.0 ± 4.9%。这些指标同样未显示显著的配对差异或与扫描间隔时间的关联，且重复测量相关性高（Tmax r = 0.87, CBF r = 0.91, NCCT HU r = 0.69）。
4. 典型案例展示稳定性与进展的分离
在展示的典型案例中，研究者发现，在缺乏血流破坏性事件的情况下，CTP灌注图（如Tmax和CBF）及自动计算的灌注核心体积通常在两次扫描间保持稳定。一个有趣的现象是，即使NCCT上显示出梗死进展（如ASPECTS评分从9分降至6分），CTP的灌注核心估计值也可能保持不变。而只有当发生额外的血管闭塞或血栓迁移等事件时，CTP灌注指标才会发生显著变化。
结论与讨论部分对上述发现进行了深入解读，并强调了其重要意义。
本研究从技术和临床两个层面提供了关键见解。技术层面，数据表明重复CTP扫描在群体水平上未显示出提示梗死增长的系统性偏倚，支持了灌注衍生指标的时间一致性。然而，个体层面观察到的显著变异性，尤其是阈值法自动体积测量的变异性，不容忽视。这种变异性很可能源于灌注成像固有的多个不确定性来源，如噪声放大、反卷积不稳定性，特别是对硬阈值的敏感性——微小的灌注值波动可能被阈值放大为显著的体积变化。强度指标变异度更低的现象也支持了这一解释。观察到的变异性幅度（梗死核心体积标准差约20 mL，低灌注体积标准差约40 mL）与先前比较不同CTP软件分析同一组原始数据的研究报告相似，提示大部分观察到的离散性可能反映了固有的测量变异性，而非真实的生物变化。
临床与概念层面，这些发现对当前卒中研究中的一个热点概念——线性梗死生长率（Infarct Growth Rate, IGR）——提出了重要质疑。IGR通常定义为梗死核心体积除以发病时间，其隐含假设是缺血损伤呈线性进展。虽然这个模型在非对比CT（其低密度通常对应不可逆损伤）的语境下可能有一定直观吸引力，但将其应用于灌注成像在概念上存在问题。本研究及同行评论指出，CTP反映的是当前的、动态的血流动力学状态，而非已确定的梗死。它捕捉的是受侧支循环和再灌注影响的、潜在可逆的缺血风险区域，而不是一个稳定扩张的实体。因此，将CTP衍生的“核心”解释为一个随时间线性增长的连续体，是对卒中病理生理学的过度简化。本研究案例中，即使NCCT显示进展（可能反映水肿加重或病灶显影度增加），灌注核心估计值仍可保持稳定，这进一步表明CTP和NCCT捕捉的是疾病过程的不同侧面。
总之，这项研究揭示了在真实世界临床环境中，自动化CTP指标在重复采集中缺乏系统性群体水平偏倚，为灌注成像的稳定性提供了证据。同时，它明确指出了个体层面、尤其是阈值体积估计存在不可忽视的变异性，提醒临床解读需谨慎。更重要的是，研究挑战了将线性IGR模型直接套用于灌注成像的做法，支持了一种更为精细化、概率化的视角来看待梗死演变：CTP描绘的是一幅动态的“风险地图”，而非注定扩大的“死亡疆域”。这些发现对于指导临床决策、优化试验设计以及更准确地理解急性卒中病理生理时序具有重要意义。该论文已发表于《European Journal of Radiology Open》。
