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CTA源图像上颈动脉周围脂肪定量与斑块MRI易损特征的相关性研究.pdf

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资源描述

1、HEADANDNECKIMAGING27头颈影像学CTA源图像上颈动脉周围脂肪定量与斑块MRI易损特征的相关性研究徐含波1.2余苗12孟闫凯1.2李中林3胡梦雪1.2王绍才1.2徐凯12【摘要】目的:研究CT血管成像(CTA)源图像上颈动脉周围脂肪定量与斑块MRI易损特征的相关性。方法:回顾性分析2 0 16 年8 月至2 0 2 1年5月在徐州医科大学附属医院连续行颈动脉高分辨率MRI和颈动脉CTA检查的患者。选择颈动脉斑块最大的层面测量,在颈动脉周围脂肪组织、颈部皮下脂肪组织中分别测量平均颈动脉周围脂肪密度(PFD)和颈部皮下脂肪密度(CSFD),在同层面使用同种方法测量对侧(斑块或非斑块

2、侧)的平均PFD、CSFD。根据颈动脉斑块MRI易损特征,即斑块内出血(IPH)、纤维帽变薄和/或破裂(TRFC)、富含脂质坏死核心(LRNC)进行分组,分析PFD、CSFD 及PFD/CSFD与上述3个不同易损特征之间的相关性。结果:共纳入7 9例患者,平均年龄(6 1.2 10.1)岁。与非LRNC组相比,LRNC组斑块侧PFD/CSFD较低(P=0.010)。与非TRFC组相比,TRFC组斑块侧PFD较高(P=0.002)、PFD/CSFD 较低(P=0.004)。与非IPH组相比,IPH组斑块侧PFD较高(P0.001)、CSFD 较高(P=0.013),而PFD/CSFD较低(P 0

3、.0 0 1)。PFD、CSFD 与IPH(P=0.0 0 4、P=0.0 16)显著相关。结论:PFD、CSFD 及PFD/CSFD与颈动脉斑块易损特征具有一定相关性,其中PFD、CSFD 与IPH显著相关,因此,PFD、CSFD 有可能被用作斑块不稳定性的影像标志物。【关键词】高分辨率磁共振成像;颈动脉周围脂肪密度;颈部皮下脂肪密度;易损斑块中图分类号:R455.2文献标志码:A文章编号:10 0 6-57 41(2 0 2 4)0 1-0 0 2 7-0 6Associations Between Pericarotid Fat Quantification on CTA Source

4、Image andMRI-Based Characteristics of Vulnerable PlaqueXU Hanbo2,YU Miao2,MENG Yankai2,LI Zhonglin,HU Mengxue2,WANG Shaocai2,XU Kai?Abstract)Purpose:To study the associations between pericarotid fat density(PFD)on CT angiography(CTA)source image and MRI-based characteristics of vulnerable plaque.Met

5、hods:We retrospectively evaluatedconsecutive patients who were undergone both high-resolution MRI and carotid artery CTA at the Affiliated Hospitalof Xuzhou Medical University from August 2016 to May 2021.The section of the carotid artery with the largestcarotid plaque was selected for measurement.T

6、wo separated regions of interest(ROI)were placed in the pericarotidfat tissue and cervical subcutaneous tissue to measure the mean value of pericarotid fat density(PFD)and cervicalsubcutaneous fat density(CSFD).The mean value of PFD,CSFD on the contralateral side(plaque or non-plaque side)were measu

7、red at the same axial using the same method.According to vulnerable carotid plaque characteristics(intraplaque hemorrhage IPH,thinning and/or rupture of the fibrous cap TRFC,lipid-rich necrotic core LRNC),the associations between PFD,CSFD,PFD/CSFD and three different risk characteristic were analyze

8、d.Results:Atotal of 79 patients with a mean age of(61.210.1)years were included in this study.The plaque side PFD/CSFD waslower in the LRNC group when compared to the non-LRNC group(P=0.010).The plaque-side PFD was higher(P=中国医学计算机成像杂志,2 0 2 4,30:2 7-32作者单位:1徐州医科大学附属医院影像科2徐州医科大学医学影像与数字医学研究所3徐州医科大学附属

9、医院神经外科通信地址:江苏省徐州市泉山区淮海西路99号,徐州2 2 10 0 2通信作者:徐凯(电子邮箱:xuk_)基金项目:徐州市自然科学基金项目(KC21066)ChinComputMedImag,2024,30:27-321 Department of Radiology,the Affiliated Hospital of Xuzhou MedicalUniversity2 Institute of Medical Imaging and Digital Medicine,Xuzhou MedicalUniversity3 Department of Neurosurgery,the

10、Affiliated Hospital of Xuzhou MedicalUniversityAddress:99 West Huaihai Road,Xuzhou 221000,ChinaCorrespondence to:XU Kai(E-mail:xuk_)Foundation item:Natural Science Foundation of Xuzhou(KC21066)28中国医学计算机成像杂志2 0 2 4年第30 卷第1期Chin Computt Med Imag,2024,30(1)0.002)and the plaque-side PFD/CSFD was lower(P

11、=0.004)in the TRFC group when compared to the non-TRFCgroup.Both the plaque-side PFD(P0.001)and the plaque-side CSFD(P=0.013)were higher and the plaque-sidePFD/CSFD(P 1.5mm),包括单侧和双侧斑块。排除标准:(1)有夹层、动脉瘤和大动脉炎病史的患者;(2)有颈动脉内膜切除术及支架植入术病史的患者;(4)有颈部肿瘤病史的患者;(5)心、肝、肾功能不全的患者。最终共纳人79例患者,男性6 5例,女性14例,年龄范围32 82岁。2

12、.颈动脉CTA扫描方案颈动脉CTA检查采用多层螺旋CT,扫描仪包括ForceCT、In g e n u i t y CT 和iCT。所有扫描仪扫描参数:管电压12 0 kV,管电流16 0 mA,重建层厚度1.25mm,旋转时间50 0 ms。扫描范围为主动脉弓到颅顶。用高压注射器(德国UIrichCTmotion-xd8000)以4.5mL/s的速率注射对比剂(碘海醇)。3.7高分辨率MRI扫描方案高分辨率MRI检查采用PhilipsIngenia(飞利浦,荷兰)、Discovery750W(通用电气公司,美国)3.0TMRI进行扫描。扫描序列包括2 D-TOF、Coronal-3D T1W

13、I、T 1W I、T 2 W I、C E-M R A 及CE-3DT1WI。Philips Ingenia(飞利浦,荷兰),2 D-TOF序列主要参数:TR20ms,视野2 0 0 mmx200mm195mm,体素0.7 8 mmx1.36 mmx3 mm;CE-3D T1WI序列主要参数:TR350ms,视野2 47 mm282mmx80 mm,体素 0.8 mmx0.96 mmx0.8 mm。D i s c o v e r y750W(通用电气公司,美国),2 D-TOF序列主要参数:TRminimumms,视野2 2 mmx19.36mm,体素0.7mm1.1mm2mm;CE-3D T

14、1W I序列主要参数:TR1021ms,视野2 0 mm16mm,体素0.7 mmx0.7mm1.2mm。使用高压注射器(德国UIrich)以2.5mL/s的速率注射对比剂J(Gd-DTPA)。4.资资料收集和图像分析收集患者的年龄、性别、体重指数(bodymassindex,BM I)、吸烟史、饮酒史及高血压、糖尿病、冠心病史、卒中病史、短暂性脑缺血L(transient29ChinComputMedImag,2024,30(1)中国医学计算机成像杂志2 0 2 4年第30 卷第1期ischemic attack,T IA)发作史、急性脑梗死(ACI)发作史。参考Baradaran等7 的测

15、量方法,使用PACS(GEHealthcare,CENT R I CI T Y PA CS 4.0)系统分析颈动脉CTA源图像,设置固定的窗宽(50 0 HU)和窗位(10 0 HU),选择颈动脉斑块最大的层面,在两侧颈动脉的周围脂肪区和皮下脂肪区分别放置两个感兴趣区(region of interesting,R O I),R O I与颈动脉壁外缘的距离至少为1mm,分别标记为ROI1、2 和ROI3、4,R O I 的面积均为2.5mm(图1),ROI的勾画需避开颈动脉壁和周围软组织结构。在同层面使用同种方法勾画对侧(斑块或非斑块侧)的ROI,分别标记为ROI5、6 和ROI7、8。计算斑

16、块/非斑块侧PFD、CSFD:斑块侧 PFD(H U)=(R O I 1+R O I2)/2;对侧(斑块或非斑块侧)PFD(H U)=(R O I5+ROI6)/2;斑块侧CSFD(H U)=(R O I 3+R O I4)/2;对侧(斑块或非斑块侧)CSFD(H U)=(ROI7+ROI8)/2。8图1颈动脉周围脂肪密度及颈部皮下脂肪密度测量黄色箭头:颈动脉斑块侧;右侧红色ROI:R O I 1、2;右侧蓝色ROI:ROI3、4;左侧红色ROI:R O I5、6;左侧蓝色ROI:ROI7、8。由2 名高年资放射科诊断医师(分别有10 年和7年脑血管疾病诊断经验)根据高分辨率MRI图像进行评估

17、,他们对所有临床数据和CTA数据均不知情,当意见不一致时讨论决定。根据高分辨率MRI评估斑块的风险特征,包括斑块内出血(IPH)、纤维帽(FC)变薄和/或破裂(T R FC)以及富脂质坏死核心(LRNC)。IPH 的特征是T1WI序列上呈明显的高信号,T2WI序列上呈低或等信号。此外,IPH在CE-T1WI序列上由信号高于相邻FC和LRNC的出血信号组成。纤维帽变薄是纤维帽的厚度不均匀。纤维帽破裂是纤维帽的连续性中断。TRFC是根据纤维帽的变薄和/或破裂来确定的。在CE-T1WI序列上,高信号的纤维帽在斑块和管腔之间容易显示【8 。LRNC的特征是T1WI序列上呈轻度高信号,T2WI序列上呈低

18、或等信号,与CE-T1WI序列上相邻的FC相比,增强程度明显较低9。本研究根据高分辨率MRI将患者按以下3个不同的风险特征进行分组:非IPH组与IPH组、非TRFC组与TRFC组以及非LRNC组与LRNC组。5.统计学分析采用SPSS26.0进行数据处理。计量资料经正态性检验,符合正态分布的资料以均数标准差(x社s)表示,两组间比较采用t检验;非正态分布的资料以中位数(四分位间距)表示,两组间比较采用Mann-WhitneyU检验。计数资料采用例(%)表示,两组间比较采用检验或Fisher确切概率法。采用logistic回归分析研究PFD、CSFD 及PFD/CSFD是否为斑块风险特征的危险因

19、素。P0.05认为差异具有统计学意义。结果1.一般资料本研究共纳人7 9 例患者(共158 根血管,包括136处斑块),患者平均年龄(6 1.2 10.1)岁。其中55例(6 9.6%)患者有高血压史,30 例(38.0%)既往有脑卒中史,40 例(50.6%)既往有TIA史,30 例(30.3%)本次有ACI发生。斑块侧PFD值为(52.12 2 2.8 0)H U,非斑块侧PFD值为(57.0 9一24.32)H U;斑块侧CSFD值为(8 5.512 0.58)HU,非斑块侧CSFD值为(8 9.2 118.18)HU;斑块侧PFD/CSFD值为0.6 2 0.2 8,非斑块侧PFD/C

20、SFD值为0.630.288(表1)。表1患者临床特征及颈动脉周围脂肪密度(N=79)变量数值n(%)或xs男性65(82.3)年龄/岁61.210.1BMI/(kg/m)24.43.0高血压史55(69.6)糖尿病史27(34.2)冠心病史2(2.5)卒中史30(38.0)TIA史40(50.6)吸烟史26(32.9)饮酒史20(25.3)P0.05。30ChinComputMedImag,2024,30(1)中国医学计算机成像杂志2 0 2 4年第30 卷第1期续表变量数值n(%)或xsACI30(30.3)斑块侧PFD/HU-52.1222.80非斑块侧PFD/HU-57.0924.32

21、斑块侧CSFD/HU-85.5120.58非斑块侧CSFD/HU-89.2118.18斑块侧PFD/CSFD0.620.28非斑块侧PFD/CSFD0.630.282.不同颈动脉风险特征分组之间变量的比较与非LRNC组相比,LRNC组的TIA患病率较高(P=0.0 0 4),斑块侧PFD/CSFD较低氏(分别为0.6 90.29vs0.560.26;P=0.0 10)。与非TRFC组相比,TRFC组的TIA、A C I 患病率较高(P=0.025、P0.001),斑块侧PFD(单位:HU)较高(分别为-58.5420.95vs-46.4123.00;P=0.002),PFD/CSFD较低(分别

22、为0.7 0 0.2 8 vs0.560.28;P=0.004)。不同分组之间其他变量没有显著差异(表2)。与非IPH组相比,IPH组的ACI患病率较高(P 0.0 0 1),斑块侧PFD较高(分别为-59.8 8 2 0.49vs-40.6921.31;P 0.0 0 1),CSFD(单位:HU)也较高(分别为-8 9.10 2 1.0 8 vs-80.2418.78;P=0.013),PFD/CSFD 则较低(分别为0.7 0+0.2 8 vs0.510.26;P 0.0 0 1)。非IPH组与IPH组之间其他变量没有显著差异(表3)。表2 非LRNC组和LRNC组、非TRFC组和TRFC

23、组之间变量的比较(N=158)变量非LRNC组(n=89)LRNC组(n=69)P值非TRFC组(n=84)TRFC组(n=74)P值年龄/岁60.4610.3262.049.830.33059.9010.3962.599.710.097BMI/(kg/m)24.192.6624.613.350.37824.482.8724.213.110.577高血压史60500.37758510.992糖尿病史28260.39626270.498卒中史35250.74230300.623TIA史36440.00435450.025*ACI30290.33219390.001*斑块侧PFD-55.7622.

24、48-48.4722.690.062-58.5420.95-46.4123.000.002*非斑块侧PFD-58.2824.26-32.250.000.307-61.1119.12-31.6842.400.049斑块侧CSFD-83.4121.26-87.6119.800.235-87.7421.97-83.5419.190.236非斑块侧CSFD-89.2118.63-89.000.000.991-90.9818.15-77.9716.910.259斑块侧PFD/CSFD0.690.290.560.260.010*0.700.280.560.280.004*非斑块侧PFD/CSFD0.650

25、.280.360.000.3300.680.210.340.520.049*表3非IPH亚组和IPH亚组之间变量的比较(N=158变量非IPH组(n=101)IPH组(n=57)P值年龄/岁60.959.7761.5110.760.740BMI/(kg/m)24.163.0724.742.790.242高血压史69410.856糖尿病史40140.055卒中史39210.866TIA史53270.620ACI24350.001*斑块侧PFD/HU-59.8820.49-40.6921.310.001*非斑块侧PFD/HU-59.2619.29-35.4365.650.193斑块侧CSFD/HU

26、-89.1021.08-80.2418.780.013a非斑块侧CSFD/HU-90.6717.70-74.5522.700.241斑块侧PFD/CSFD0.700.280.510.260.001*非斑块侧PFD/CSFD0.660.210.360.770.145P0.05。3.(CTA颈动脉周围脂肪定量和颈动脉易损斑块特征之间的相关性结果(表4)显示,斑块侧PFD及CSFD与IPH(P=0.0 0 4、P=0.0 16)显著相关,斑块侧PFD及CSFD可能为影响患者发生IPH的危险因素。表4颈动脉周围脂肪定量和颈动脉斑块图像风险特征之间的相关性TRFC组(n=74)IPH 组(n=57)变量

27、OR值(95%CI)P值OR值(95%CI)P值斑块侧PFD1.02(0.99,1.05)0.1611.05(1.02,1.08)0.004*斑块侧CSFD1.01(0.99,1.03)0.2351.02(1.00,1.04)0.016*斑块侧PFD/CSFD0.58(0.07,4.97)0.6201.37(0.13,14.54)0.797P0.05。31ChinComputMedImag,22024,30(1)中国医学计算机成像杂志2 0 2 4年第30 卷第1期4.PFD、C SFD 预测颈动脉斑块IPH的受试者工作特征(ROC)曲线分析由ROC曲线(图2)可知,PFD、CSFD 预测颈动

28、脉斑块IPH的曲线下面积(AUC)分别为0.7 46、0.628,对应的P值均 0.0 5,说明PFD、CSFD 预测颈动脉斑块IPH的价值均有统计学意义。PFD预测IPH的阈值为-37.9HU,所对应的灵敏度为6 0.0%,特异度为8 6.4%;CSFD预测IPH的值为-8 4.9HU,所对应灵敏度为6 0.0%,特异度为6 6.7%。详见表5。1.00.80.60.40.2PFDCSFD参考线00.20.40.60.81.01-特异度图2PFD、CSFD 对IPH预测价值的ROC曲线表5PFD、C SFD 对IPH预测价值的效能参数PFDCSFDAUC(95%CI)0.746(0.659,

29、0.832)0.628(0.534,0.722)P值0.001*0.011*闵值/HU-37.9-84.9灵敏度/%0.6000.600特异度/%0.8640.667*P0.05。讨论本研究探讨了CTA源图像上颈动脉周围脂肪定量与MRI易损斑块特征之间的关系,结果表明,PFD和CSFD与IPH显著相关,另外发现LRNC、T R FC及IPH组的PFD/CSFD值更低。因此,PFD、C FSD 可能与斑块不稳定性相关。大多数与缺血性脑卒中相关的斑块破裂事件发生于非重度狭窄的颈动脉斑块【10 。因此,研究重点已从管腔狭窄转移到易损斑块的特征上1-12 。IPH被认为是与缺血性脑卒中发生相关性最强的

30、易损斑块特征,既往许多研究认为,IPH是由不成熟的新生血管破裂引起的【13。血管周围脂肪组织可以携带炎症成分,这些成分会增加血管氧化和血管炎症,最终导致新生血管破裂,表明PFD可能在IPH的发生中发挥作用。既往研究显示,PFD与IPH之间存在显著相关,PFD可能是颈动脉斑块IPH的独立危险因素6 。本研究结果表明,IPH组中患者的PFD增高,这可能是由斑块新生血管破裂导致血管周围脂肪组织的炎症浸润而引起的,这与之前的研究结果一致。然而,目前颈部皮下脂肪密度与IPH之间的相关性尚不清楚,我们研究发现IPH组斑块侧的CSFD增高,并且斑块侧的PFD/CSFD降低,另外我们进行了多元回归分析,结果发

31、现IPH是唯一与PFD、CSFD 显著相关的风险特征,我们推测IPH是颈动脉易损斑块的最主要特征之一,然而,这些结果需要进一步的外部验证。本研究发现TRFC组斑块侧PFD较非TRFC组高,这可能是由于TRFC斑块含有胆固醇晶体,这种晶体会破坏纤维帽,并加剧血管炎症,并且之前有研究显示TRFC是发生斑块破裂的前兆风险特征【14,在本研究中,我们进一步分析了PFD/CSFD与TRFC风险特征的相关性,发现TRFC组斑块侧PFD/CSFD较低,这可能是由于TRFC斑块的PFD增高,而CSFD没有显著变化。Zhou等15 研究发现TRFC是同侧急性脑梗死(ACI)的独立预测因子,本研究也发现TRFC组

32、的ACI患病率较高,因此,在临床脑血管事件发生之前准确可靠地预测颈动脉斑块的不稳定性是非常必要的,这将有助于识别高危患者并进行预防性治疗。本研究仍然有一些不足之处:首先,没有研究基于CTA的斑块特征(如斑块密度、是否为纯钙化斑块等)与PFD、CSFD 的相关性。其次,ROI的放置可能会影响PFD、CSFD 测量结果。最后,本研究没有分析PFD、CSFD 与患者长期脑血管事件发生之间的关系。相对于现有的图像ROI勾画方法,通过人工智能的方法自动分割PFD、CSFD 能够减少手动分割的选择性偏倚,在阈值筛选、个体化评估中具有更重要的临床意义。总之,本研究发现PFD、CSFD 与颈动脉易损斑块IPH

33、显著相关,因此,PFD、CSFD 有可能被用作斑块不稳定性的影像标志物。ChinComputMedImag,2024,30(1)32中国医学计算机成像杂志2 0 2 4年第30 卷第1期参考文献1 Song P,Fang Z,Wang H,et al.Global and regional prevalence,burden,and risk factors for carotid atherosclerosis:a systematicreview,meta-analysis,and modelling study.Lancet Glob Health,2020,8:721-729.【2】蔡

34、璐璐,王驰,于可,等.PET/CT偶发颈动脉斑块的18 F-FDG摄取对缺血性脑卒中复发的预测价值,临床放射学杂志,2 0 2 1,40:426-430.【3申宜昊,饶宛婷,邹葵花,等.剪切波弹性成像鉴别不均质颈动脉斑块不同回声区域硬度差异的可行性研究.中国医学计算机成像杂志,2 0 2 2,2 8:42 3-42 6.4 Antonopoulos AS,Sanna F,Sabharwal N,et al.Detecting humancoronary inflammation by imaging perivascular fat.Sci Transl Med,2017,9:26-58.5

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