車載核磁在早期評價邊遠地區人群腦小血管疾病中的應用價值

劉苗苗，馬利軍，劉曉林，周茂榮，蘇寧，陳國強，孫凱,3

1. 內蒙古科技大學包頭醫學院 研究生學院，內蒙古 包頭 014060；2. 包頭市中心醫院 影像科，內蒙古 包頭 014040；3. 深圳市龍崗區第三人民醫院 影像科，廣東 深圳 518115

引言

最新的研究發現，中國人群總體終身卒中風險位居全球首位[1]，說明我國腦卒中的防治任務較嚴峻，特別是在健康狀況普遍欠佳的邊遠地區，缺血性腦卒中發病風險相對更高[2]。為了讓貧困地區群眾獲得更加均等的公共衛生和基本醫療服務，我國一直致力于提高全體成員的基本公共衛生服務水平，雖然目前在基本醫療衛生服務方面取得了一定成就，但貧困地區衛生事業發展仍面臨諸多困境。基于以上原因，本研究以邊遠地區人群作為研究對象，探討使用車載核磁在邊遠地區人群中進行腦卒中篩查以早期評價腦小血管疾病負擔中的應用價值。

腦部小血管疾病（Cerebral Small Vessel Disease，cSVD）是全球約1/5 腦卒中的常見病因，也是最常見的慢性進展性血管疾病，主要影響穿支小動脈、毛細血管和小靜脈，且病因多樣[3]。盡管cSVD 的發病機制不同，但其具有相似的神經影像學表現，包括近期發生的小的皮層下梗死、血管起源的腔隙、血管起源的白質高信號、血管周圍間隙和腦微出血[4]。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）在cSVD 的診斷中起著關鍵作用，可早期識別急性缺血性腦卒中患者，其可作為腦卒中篩查的首選無創方案，然而傳統的磁共振設備難以實現移動部署和使用，而基層醫院缺乏磁共振設備、磁共振檢查費用高等因素限制了其在腦卒中篩查中的應用。車載核磁因其可移動、便捷、無創且無電離輻射、軟組織分辨力高以及可以多方位、多序列成像的優勢，拓展了腦卒中篩查的影像學檢測手段。目前腦卒中尚無基于因果關系的預防、治療和管理方法，只能基于對抗心腦血管疾病的已知危險因素進行預防、治療和管理。因此，全面了解腦小血管疾病的發病相關危險因素，對于探討該類疾病的發病機制、延緩疾病進展以及預防腦血管事件的發生至關重要。

1 材料與方法

1.1 一般資料

本研究為前瞻性隊列研究，且研究方案已經本院醫學倫理委員會批準[KYLL2019（倫）005 號]。納入標準：① 年齡＞40 歲的人群；② 無磁共振檢查禁忌證者。排除標準：① 有起搏器、人工瓣膜等金屬植入物或攜帶有磁性醫療設備者；② 有幽閉恐懼癥者；③ 上傳圖像太少或圖像質量差影響診斷者；④ 基線資料缺失者；⑤ 存在嚴重創傷性、中毒性或感染性腦損傷或腦腫瘤、癡呆、嚴重缺血性中風或出血性中風史導致cSVD 的MRI 標志物評估困難且不準確者。最終，本研究選取了2019 年5—12 月于內蒙古中西部邊遠貧困地區接受車載核磁腦卒中篩查的496 例患者作為研究對象，所有研究對象均在檢查前簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法

1.2.1 磁共振成像

本研究采用Vivi X330 0.3T車載磁共振（稀寶醫療）掃描，使用4階9通道勻場線圈。研究對象取仰臥位，使人體長軸與床面長軸一致（圖1），頭置于線圈內。采用快速推薦成像序列同時做冠狀位、矢狀位、軸位三方向的定位圖。在定位片上確定掃描基線、掃描方法和掃描范圍。常規行橫斷面T1WI、T2WI以及T2 FLAIR序列掃描。掃描參數如下：① T1WI：TR/TE=1540.0/24.01 ms，FOV=240 mm×216 mm，層厚=7.0 mm，層間距=2.0 mm，體素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15層，TA=1 min 31 s；② T2WI：TR/TE=5700.0/99.35ms，FOV=240 mm×240 mm，層厚=7.0 mm，層間距=2.0 mm，體素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15層，TA=2 min 28 s；③ T2 FLAIR：TR/TE=9170.0/109.35 ms，FOV=240 mm×240 mm，GRAPPA=2，層厚=7.0 mm，層間距=2.0 mm，體素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15層，TA=2 min 36 s。

圖1 車載核磁腦卒中篩查中的體位

1.2.2 基于移動車載核磁的腦小血管疾病總負擔評分

基于神經影像血管改變報告標準（STENTINE）[5]的影像學指南定義的包括白質高信號（White Matter Hyperintensity，WMH）、腔隙、血管周圍間隙擴大（Enlarged Perivascular Space，EPVS）、腦萎縮和慢性皮質梗死在內的所有cSVD 磁共振影像標志物，計算腦小血管疾病總負擔評分。之前的研究中cSVD 總分沒有考慮腦萎縮，而美國中風協會關于cSVD 的科學聲明將腦萎縮作為cSVD 的MRI 標志[6]。因此，本研究將腦萎縮納入cSVD 總負擔評分中。慢性皮質梗死也被考慮為cSVD 的影像學標志物，并對臨床結果有潛在影響[7]。然而，由于考慮到檢查的時效性，未常規進行磁敏感加權成像和彌散加權成像檢查，微出血和近期發生的小的皮質下梗死并未被評估。所有的磁共振成像圖片均由一位經驗豐富的神經放射科醫生完成對臨床信息的盲法評估，以確定腦小血管病變的存在、位置和大小。根據Fazekas 分級標準[8]對WMH 進行評分，EPVS 根據之前描述的且經過驗證的半定量評分標準進行評分[9]，根據Pasquier 等[10]的視覺評分標準對腦萎縮進行評估。

既往對腦小血管疾病危險因素的研究多是基于單個MRI 標志物[11]，最近，為了更有效地捕捉cSVD 對大腦的整體影響，馬斯特里赫特大學的一個合作小組開發了一個“cSVD 總分”指標，將所有四種MRI 特征相加以評估cSVD 的整體負擔[12]，該評分通過構建0～5 分的序數評分來反映cSVD 的總負擔。出現以下任何一項得1 分：中重度腦萎縮、存在1 個或多個腔隙灶、腦室周圍WMH Fazekas 評分3 分或深部WMH Fazekas 評分2 或3 分、基底節區有中-廣泛性（10 個以上）EPVS、存在慢性皮質梗死（圖2）。將每例患者的上述cSVD 標志物得分相加，計算cSVD 總分。因此，cSVD 總分范圍為0～5 分。

圖2 腦小血管疾病總評分特征和分類

1.2.3 臨床信息和血管危險因素調查

參與者接受了血管危險因素調查，包括結構化問卷和空腹驗血。調查內容包括：人口學信息（年齡、性別、受教育程度）、行為生活方式調查（吸煙、飲酒、體育鍛煉）、疾病史及近3 個月用藥情況（高血壓、糖尿病、心腦血管疾病、脂代謝異常）。對于每個危險因素，疾病狀態被編碼為無相關疾病和有相關疾病。疾病史是根據受試者報告的既往病史定義的，并通過受試者的醫療記錄和有效藥物清單進行驗證。由醫護人員依照操作手冊測量體質量指數（Body Mass Index，BMI）、腰圍、收縮壓（Systolic Blood Pressure，SBP）、舒張壓（Diastolic Blood Pressure，DBP）等指標。受試者空腹采集肘前靜脈血，完成空腹血糖（Fasting Plasma Glucose，FPG）、糖化血紅蛋白（Glycated hemoglobin A1c，HbA1c）、同型半胱氨酸（Homocysteine，HCY）、甘油三酯（Triglyceride，TG）、總膽固醇（Total Cholesterol，TC）、低密度脂蛋白膽固醇（Low Density Lipoprotein Cholesferol，LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（High Density Lipoprotein Cholesferol，HDL-C）等指標的測定。

1.3 統計學分析

采用SPSS 26.0 統計軟件進行數據分析，以P=0.05 作為組間比較的檢驗水準。計量資料用（±s）或四分位數范圍描述，基數資料用n（%）表示。符合正態分布且方差齊的計量資料組間比較采用方差分析，不符合的組間比較使用Kruskal-Wallis 檢驗。分類變量的組間比較采用χ2檢驗或Fisher 精確檢驗。采用Spearman 相關性分析檢驗危險因素與cSVD 總負荷的相關性。用多因素Logistic 回歸分析篩選影響cSVD 總負荷的獨立危險因素，自變量為Spearman 相關分析P＜0.05 的因素，結果用校正后的優勢比（Odds Ratios，OR）和與之相應的95%可信區間（Confidence Interval，CI）表示。通過二元Logistic 回歸分析，調整年齡和性別，分別分析DBP 與每個MRI 標志物之間的關系。

2 結果

2.1 基線資料分析

本研究共入組研究對象496 例，平均年齡為60 歲，其中男性占比42.3%。所有登記研究對象的特征如表1 所示。關于cSVD 負擔，218 例（43.95%）患者沒有cSVD的MRI 標志物（cSVD 0），203 例（40.93%）有1 個標志物（cSVD 1），49 例（9.88%）有2 個標志物（cSVD 2），16 例（3.23%）有3 個標志物（cSVD 3），8 例（1.61%）有4 個標志物，2 例（0.40%）有5 個標志物（所有標志物），因只有2 例患者具有所有的5 個標志物，將有4 個標志物和5 個標志物的研究對象合并為一組（cSVD 4）進行統計分析。根據cSVD的MRI標志物數量將所有受試者分為5組，表1 列出了5 組患者的特征，圖3 顯示了不同cSVD 類別的組成。

表1 基于cSVD分組的所有受試者的一般特征

圖3 cSVD嚴重程度量表不同類別構成圖

5 組間年齡、性別、受教育程度、腰圍、高血壓病史、SBP、DBP、HbA1c 指標的差異有統計學意義（P＜0.05）；而BMI、吸煙、飲酒、缺乏運動、腦血管病史、心臟病、糖尿病、血脂異常、FPG、TG、TC、LDL-C、HDL-C、HCY 指標的差異無統計學意義（P＞0.05）。值得注意的是，雖然TC 和LDL-C 水平隨著cSVD 負擔的增加而增加，但組間差異卻無統計學意義（P＞0.05）。

2.2 危險因素與cSVD總負荷的關系

表2 為Spearman 相關性分析結果，表明有高血壓病史以及年齡、腰圍、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 水平越高，cSVD 負荷越高（P＜0.05）。腦小血管疾病負荷越高，男性占比越大；受教育程度越低，cSVD 負荷越高（P＜0.05）。表3 為有序Logistic 回歸分析結果，顯示在控制BMI、吸煙、飲酒、缺乏運動、腦血管病史、心臟病、糖尿病、高脂血癥、FPG、TG、HDL-C、HCY 等混雜因素后，年齡是cSVD 發生的決定因素（P＜0.05），DBP 升高是cSVD 的獨立危險因素（P＜0.05）。

表2 不同亞組危險因素的Spearman相關性分析結果

表3 有序Logistic回歸分析顯示危險因素與cSVD總負荷的關系

2.3 DBP與不同MRI標志物的關系

表4 為DBP 與cSVD 不同MRI 標志物之間相關性的研究結果，表明校正年齡和性別后，DBP 是腔隙灶和慢性皮質梗死發病的獨立危險因素（P＜0.05）；而DBP 在白質高信號、腦萎縮及血管周圍間隙增大是否發病之間差異無統計學意義（P＞0.05）。

表4 DBP與cSVD不同標志物的關系

3 討論

本研究的優勢包括受試者從普通人群中選擇、樣本量相對較大、所有研究對象都進行了0.3 T MRI 掃描、標準化定義SVD，故減少了檢測大腦SVD 的變異性。本研究首次采用車載核磁對邊遠地區人群進行顱腦磁共振檢查，探討了基于車載核磁的cSVD 總負荷與心腦血管病危險因素之間的相關性。結果表明，高血壓病史以及年齡、腰圍、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 與cSVD 負荷呈正相關，男性cSVD 負荷高于女性，受教育程度與cSVD 負荷呈負相關。有序Logistic 回歸分析結果顯示，在控制混雜因素后年齡是sSVD 的決定因素，而DBP 是cSVD 的獨立危險因素。相比于車載CT，車載核磁具有無電離輻射、軟組織分辨力高、可以多方位、多序列成像等優點，可以評估腦小血管疾病，早期識別急性缺血性腦卒中患者，并有利于與其他腦血管疾病進行鑒別，指導早期干預、降低腦血管事件發生率，且解決了傳統核磁共振設備難以實現移動部署和使用、基層醫院缺乏MRI 設備、MRI 檢查費用高等問題，可作為腦卒中篩查的首選無創方案。

本研究中，cSVD 負荷分層的組的組成與既往研究不同，如在Yang 等[12]和Klarenbeek 等[6]的研究中分別有28.6%和14.6%的患者沒有出現cSVD 的MRI 標志物，且他們研究的對象均為腔隙性卒中患者，而腔隙性腦血管病患者通常會同時出現其他標志物。Yang 等[12]的研究對象是醫院內接受體格檢查的患者，結果顯示35.06%的患者沒有cSVD 的標志物。本研究43.95%的患者沒有MRI 標志物，這高于先前研究的結果，這種差異可能是由研究人群的差異造成的，本研究選取的是內蒙古地區接受國家腦卒中篩查的人群。此外，不同的MRI 掃描儀可能會影響SVD評分以及與其他研究的可比性。本研究腔隙灶的患病率為36.3%，白質高信號為13.3%，腦萎縮為10.7%，慢性皮質梗死為10.5%，血管周圍間隙增大為8.1%，這些研究結果與其他研究結果比較具有差異，這可能歸因于研究人群的種族及地域等的差異[13]。

研究表明，年齡是所有cSVD 的顯著危險因素，cSVD隨著年齡的增長程度逐漸加重，在年齡＞75 歲的個體中可觀察到更嚴重的cSVD[6,14]。此外，有研究表明，高血壓與cSVD 標志物的嚴重程度增加相關[15]。因此，本研究調查結果與既往研究一致。事實上，高血壓與動脈粥樣硬化相關的小動脈變性有關，這表明穿透血管的動脈硬化是腦小血管病變發病機制中的一個主要因素，這些cSVD 標志物同時出現在老年人中，表明可能具有相似的病因和風險因素[16]。

血管危險因素與cSVD 之間的關系尚不完全清楚。一些研究調查了個體cSVD 標志物與心腦血管危險因素之間的關系，然結果并不完全相同。Jorgensen 等[17]的研究表明，中老年女性、吸煙、缺乏運動、童年智商較低、社會經濟地位和教育水平較低、大血管疾病（包括僵硬、擴張性、內膜-中層厚度、斑塊和心臟病）會增加cSVD 的發病風險，但BMI、糖尿病及血脂異常和cSVD 之間無顯著相關性。關于HCY 與cSVD 結果好壞的關系尚無統一結論，一些研究顯示無顯著關系，另一些研究報道有顯著關系[18]，不同的結果可能部分歸因于不同的研究人群和不同的評分方法。

本研究對于cSVD 總負荷的評分不同于以往。腦萎縮被認為是cSVD 的標志物，并被認為介導了血管病變對認知的影響[3]。多項研究表明，高血壓是腦萎縮的獨立危險因素[19]。因此，本研究將腦萎縮納入cSVD 總負荷。根據Jokinen 等[7]的研究發現，慢性皮質梗死也被考慮為cSVD的一種伴隨表現并且與臨床預后密切相關。而考慮到檢查的時效性，本研究未常規進行磁敏感和彌散加權成像，且微出血和最近的皮質下梗死也未被評估。未來可以更加全面地評估cSVD 發病的危險因素，并進行干預以降低腦血管事件的發生率。由于cSVD 是常見的微血管病變，呈彌漫性分布且不同病變類型的進展不同，cSVD 被認為是一種動態的全腦疾病[20]，因此綜合考慮影像學數據和臨床指標，本研究引入結合MRI 結果的視覺評分系統以代表cSVD 的總負荷，對于cSVD 的特征描述是有顯著價值的，這些量表是實用的，但靈敏度有限。由于SVD 的累積性腦改變是連續的，因此用連續的方法而不是順序的尺度來研究整體病變負荷是有科學性的。計算機生成的MRI 分割已經可以用于計算不同類型的SVD 改變。

本研究存在一些局限性：① 本研究人群是基于蒙古邊遠地區接受國家腦卒中篩查的人群，數據呈現偏態分布，而這種選擇偏倚可能會低估cSVD 總負擔與某些危險因素之間的相關性；② 由于對數據進行了橫斷面檢查，因此無法評估危險因素與cSVD 的因果關系；③ 由于考慮到檢查的時效性，未常規進行敏感性和彌散加權成像檢查，微出血和近期發生的小的皮質下梗死也并未被評估；④ 所采用的設備為0.3 T 車載磁共振設備及其相關參數設置，所得影像診斷結果與中、高場磁共振可能也存在差異。

4 結論

本研究探討了基于邊遠地區車載核磁篩查的cSVD總負荷與心腦血管病危險因素之間的相關性，結果表明高血壓病史以及年齡、腰圍、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 水平與cSVD 負荷呈正相關，腦小血管疾病負荷與男性占比呈正相關，受教育程度與cSVD 負荷呈負相關。有序Logistic 回歸分析結果顯示，在控制混雜因素后，年齡和DBP 是cSVD 的獨立危險因素。車載核磁可作為腦卒中篩查的首選無創方案，未來可以通過比較車載核磁與常規磁共振掃描設備成像的一致性，研究基于車載核磁cSVD總負荷與缺血性腦卒中的關系，探討該方法評價缺血性腦卒中的早期預警價值。此外，還可以結合車載核磁篩查標準、國家腦卒中高危人群篩查項目及危險因素建立腦卒中發病風險的預警模型，通過前瞻性隊列研究，開發缺血性腦卒中的簡單、無創、經濟的早期篩檢工具，通過ROC 曲線評估篩檢工具的有效性，進一步提高其對缺血性腦卒中發病風險的早期預警價值，為早期干預、降低腦血管事件的發生率提供依據。