貝葉斯CT 灌注算法對(duì)急性缺血性腦卒中患者腦梗死核心的評(píng)估價(jià)值

羅素金，魏新華，阮秀杭，黎玉婷，廖玉婷

（1.廣州醫(yī)科大學(xué)附屬市一人民醫(yī)院 廣州市第一人民醫(yī)院放射科，廣東 廣州 510623；2.GE 藥業(yè)，廣東 廣州 510623）

腦卒中是我國(guó)成年人致殘、致死的首位病因,具有發(fā)病率高、患病率高、死亡率高和復(fù)發(fā)率高的特點(diǎn)，其中急性缺血性腦卒中（Acute ischemic stroke，AIS）所占比例最大，約占所有腦卒中的70%[1]。AIS患者發(fā)病如在時(shí)間窗內(nèi)（4.5 h），一般給予靜脈注射組織纖溶酶原激活劑（tPA）[2-4]，但對(duì)于超時(shí)間窗（6～24 h）的患者，多個(gè)隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)證明，通過(guò)影像學(xué)評(píng)估指導(dǎo)下的血管內(nèi)治療，對(duì)超時(shí)間窗的患者是獲益的[5-7]，因此，目前對(duì)于超時(shí)間窗的AIS 患者推薦通過(guò)影像學(xué)評(píng)估后再進(jìn)行血管內(nèi)治療[8-9]。影像學(xué)評(píng)價(jià)中最重要的內(nèi)容包括梗死核心大小的判斷，雖然MRI 擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）可對(duì)早期梗死核心提供最準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)[10]，但其在實(shí)際臨床工作中因?yàn)樵O(shè)備可及性及成像時(shí)間等原因受到限制。而CT 灌注成像（CTP）因其快速的獲取性，在AIS 腦梗死核心評(píng)價(jià)中應(yīng)用更廣。CTP 軟件可通過(guò)不同的算法創(chuàng)建腦灌注圖，顯示腦血容量（CBV）、腦血流量（CBF）、平均通過(guò)時(shí)間（MTT）、到達(dá)最大峰值時(shí)間（Tmax）等多個(gè)參數(shù)。綜合分析上述參數(shù)的基礎(chǔ)上，可視化顯示梗死核心和缺血半暗帶[11]。

盡管CTP 潛力巨大，但其在AIS 評(píng)估中的適用性及準(zhǔn)確性一直受到質(zhì)疑。其中主要的原因是缺乏標(biāo)準(zhǔn)化后處理協(xié)議。根據(jù)所使用的灌注處理算法和閾值，不同的CTP 軟件得出的梗死體積和空間位置有所不同[12-13]。奇異值分解（SVD）算法是較為常用CTP 圖像后處理算法，該算法在正常側(cè)大腦前動(dòng)脈或大腦中動(dòng)脈選擇動(dòng)脈輸入功能（AIF），并從上矢狀竇選擇靜脈流出功能。使用具有延遲和色散校正的SVD 自動(dòng)對(duì)AIF 進(jìn)行反卷積，并生成灌注圖。此外，延遲不敏感算法是近年來(lái)較為流行的CTP 算法，也是常用軟件RAPID 采用的算法[11]。貝葉斯CT灌注算法是近年來(lái)新研發(fā)的一種基于大數(shù)據(jù)概率的血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)的灌注算法，通過(guò)與流體模型對(duì)比掃描研究，貝葉斯算法能更加精確地反映血流灌注的真實(shí)情況[14]。但相對(duì)于以上兩種CTP 算法，貝葉斯灌注算法在實(shí)際臨床應(yīng)用中較少，其準(zhǔn)確性仍待更多的驗(yàn)證。本研究的主要目的是比較貝葉斯CT 灌注算法在評(píng)估AIS 患者腦梗死核心的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 患者選擇

本研究經(jīng)過(guò)醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。連續(xù)收集2018 年1 月1 日—2020 年8 月30 日在本院門診或急診“腦卒中綠色通道”診治的患者，患者入院后均進(jìn)行一站式CT 檢查，包括CT 平掃，CT 血管成像（CTA）和CTP。納入標(biāo)準(zhǔn)：①發(fā)病到一站式CT 檢查時(shí)間不超過(guò)24 h；②CTA 上顯示有前循環(huán)大血管（頸內(nèi)動(dòng)脈（ICA）/大腦中動(dòng)脈/大腦前動(dòng)脈）重度狹窄或閉塞（狹窄程度為75%～100%）；③72 h 內(nèi)行MR DWI 或CT 平掃復(fù)查。排除標(biāo)準(zhǔn)：①雙側(cè)血管均有病變；②一站式CT 檢查圖像質(zhì)量差；③顱內(nèi)出血；④后循環(huán)血管病變。分別記錄患者的年齡、性別、閉塞部位（ICA/大腦中動(dòng)脈（M1 段、M2 段）/大腦前動(dòng)脈（A1 段、A2 段））、入院時(shí)的美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院卒中量表（NIHSS）評(píng)分等資料。

“康樸（中國(guó)）公司在中國(guó)政府提倡的減肥增效、耕地質(zhì)量保護(hù)、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)提升等領(lǐng)域擁有先進(jìn)的理念、制造工藝與卓越的產(chǎn)品。”康樸（中國(guó)）副總經(jīng)理李玉曉介紹說(shuō)。會(huì)上，康樸（中國(guó)）針對(duì)不同領(lǐng)域推出多種高端產(chǎn)品。在減肥增效方面，根據(jù)中國(guó)的土壤與種植現(xiàn)狀，推出了含有第二代DMPP、NPI氮磷增效技術(shù)的穩(wěn)定性復(fù)合肥料、穩(wěn)定性硝基復(fù)合肥料、穩(wěn)定性尿素等產(chǎn)品，在耕地質(zhì)量保護(hù)領(lǐng)域推出了硅基中微量元素肥，在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)提升領(lǐng)域推出了養(yǎng)分聚攏技術(shù)、靶向供肥養(yǎng)分傳輸技術(shù)的液體肥、葉面肥。

1.2 一站式CT 掃描方案

所有患者CT 檢查均采用日本東芝320 排Aquilion One CT 掃描。CT 平掃用于排除腦出血及檢測(cè)可能存在的缺血性病變和確定掃描范圍。CTP Z 軸覆蓋范圍為160 mm，準(zhǔn)直為0.625 mm，每層的軸向圖像重組層厚為0.5 mm，管電壓為80 kV,管電流為150 mAs。CTA 范圍為ICA 顱內(nèi)段至顱頂。掃描前在右手肘正中靜脈留置20G 留置針管，連接高壓注射器（Irich,XD 2501-C），CT 對(duì)比劑采用優(yōu)維顯（370 mgI/mL），劑量70 mL，速率5 mL/s，隨后以50 mL的生理鹽水沖洗，流率為5 mL/s。從對(duì)比劑注射延遲7 s 后開始啟動(dòng)動(dòng)態(tài)容積掃描模式，先采集一期作為蒙片，11～36 s 動(dòng)脈期掃描間隔2 s，40～60 s 靜脈期掃描間隔5 s，總掃描時(shí)間為60 s，分17～19 期采集。

成年健康合格雌性日本大耳白兔21只，體質(zhì)量2.34～3.18 kg，由四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院-四川省人民醫(yī)院實(shí)驗(yàn)動(dòng)物中心提供和飼養(yǎng)，許可證號(hào)：SYXK(川)2013-110。

見表1。中位數(shù)年齡為66.0 歲，中位數(shù)基線NIHSS 評(píng)分為8 分。圖1，2 分別展示了1 例大腦前動(dòng)脈A1 段重度狹窄及大腦中動(dòng)脈M1 段閉塞的卒中患者在貝葉斯、oSVD、cSVD 三種不同軟件估算的梗死核心體積及最終梗死核心體積比較。

1.3 CTP 圖像處理

所有CTP 數(shù)據(jù)傳輸?shù)絆LEA 工作站（Olea Sphere（SP6.0）；La Ciotat，法國(guó)）進(jìn)行自動(dòng)化后處理，該工作站默認(rèn)提供3 種不同灌注算法，分別是貝葉斯CT 灌注算法，振蕩指數(shù)奇異值分解（oSVD）算法和循環(huán)奇異值分解（cSVD）算法。AIS 病人臨床基本資料：年齡（中位數(shù)±上下四分位數(shù)）66.00（55.20，76.80）歲，男42 例（71%），NIHSS 評(píng)分（中位數(shù)±上下四分位數(shù)）8.00（3.20，14.00）分，閉塞或重度狹窄部位：ICA 8 例（14%），ICA 并M1 4 例（7%），M1 29 例（49%），M2 11 例（19%），M1～2 2 例（3%），A1 2 例（3%），A1 并M1 2 例（3%），A2 1 例（2%）。

王維曰“色空無(wú)礙，不物物也，默默無(wú)際，不言言也。”他以禪宗“空”為基礎(chǔ)創(chuàng)作的山水詩(shī)納萬(wàn)象而神韻天成，鳶飛草長(zhǎng)而川流不息。契合了禪宗“色即是空，空即是色”的圓融無(wú)礙的境界。被王漁陽(yáng)譽(yù)為“字字入禪”的輞川絕句，完整地詮釋了中國(guó)禪宗對(duì)王維詩(shī)歌的影響。

在AIS 患者中，梗死核心體積大小的準(zhǔn)確定量有助于確定適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施和預(yù)后判斷[18-19]。梗塞估計(jì)過(guò)高可能導(dǎo)致患者被排除在再灌注治療之外，而梗塞估計(jì)過(guò)低可能增加血運(yùn)重建手術(shù)后出血導(dǎo)致臨床結(jié)果不佳[15]。本研究中，初步比較了貝葉斯CT灌注算法和SVD CT 灌注算法（包括oSVD 及cSVD）在估計(jì)梗死核心體積方面的價(jià)值。經(jīng)研究表明，由于cSVD、oSVD CT 灌注算法估算的梗死核心體積與實(shí)際梗死核心體積間不具有線性相關(guān)，因此本文采用Spearman 秩相關(guān)分析它們之間的一致性。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析證實(shí)，當(dāng)與實(shí)際梗死體積相比較時(shí)，無(wú)論是Spearman 相關(guān)性分析，還是ICC 值一致性分析，貝葉斯CT 灌注算法都顯示良好的結(jié)果。同時(shí)，從散點(diǎn)圖趨勢(shì)中也可以看出貝葉斯灌注算法估算的體積與實(shí)際梗死體積基本呈現(xiàn)出線性相關(guān)，Spearman 相關(guān)系數(shù)為0.98；而另外兩種灌注算法則與實(shí)際梗死體積明顯不是線性相關(guān)，并處于參考線下方，表明這兩種灌注算法均低估了實(shí)際梗死體積，而貝葉斯灌注算法中只有幾例數(shù)據(jù)較明顯偏離參考線，回看樣本數(shù)據(jù)考慮可能原因?yàn)楣Ｋ篮诵捏w積太大（超過(guò)100 mL），實(shí)際原因有待在后續(xù)研究中加大樣本量進(jìn)行探討或驗(yàn)證。

分類變量以數(shù)字（百分比）表示。使用Shapiro-Wilk 檢驗(yàn)連續(xù)變量的正態(tài)性，非正態(tài)分布變量采用中位數(shù)±上下四分位數(shù)體現(xiàn)。對(duì)各款軟件估算的梗死體積與最終梗死體積做Spearman 秩相關(guān)分析、ICC 及Bland-Altman 一致性分析。ICC 值根據(jù)之前研究分4 個(gè)等級(jí)：＜0.50（差），0.50～＜0.75（中等），0.75～＜0.90（良好），≥0.90（優(yōu)秀）[17]。P 值＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。所有統(tǒng)計(jì)分析均使用Medcalc 軟件（版本19）。

1.4 最終梗死核心體積評(píng)估

研究表明NCCT 與DWI 對(duì)早期梗死的顯像差異較小[16]。因此，本研究采用病人發(fā)病72 h 內(nèi)進(jìn)行DWI 隨訪確定最終梗死核心體積，如果沒(méi)有DWI 檢查，則采用72 h 內(nèi)的CT 平掃進(jìn)行最終梗死核心體積確定。最終梗死核心體積由一名影像科主治醫(yī)生在DWI 或CT 平掃上手工繪制梗死核心輪廓進(jìn)行前后兩次不同時(shí)間的評(píng)估，兩次評(píng)估間隔周期為1月。將工作站軟件包計(jì)算的基線CTP 梗死核心體積值與DWI 或CT 平掃隨訪測(cè)量的最終梗死核心體積進(jìn)行比較。對(duì)于有過(guò)往卒中病史的患者，在分割時(shí)排除舊梗死區(qū)域。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

在SVD 算法基礎(chǔ)上，又分為cSVD 算法和oSVD 算法。cSVD 缺血核心被定義為與對(duì)側(cè)半球相比rCBF 降低到＜40%同時(shí)到達(dá)最大峰值的絕對(duì)時(shí)間（aTmax）增加＞2 s；oSVD 缺血核心被定義為與對(duì)側(cè)半球相比rCBF 降低到＜45%同時(shí)到達(dá)最大峰值的相對(duì)時(shí)間（dTmax）增加＞4 s；兩者濾波值均為0。

2 結(jié)果

2.1 研究人群的臨床基線特征

例2 “平面外一條直線與此平面內(nèi)的一條直線平行，則該直線與此平面平行”是一個(gè)復(fù)合命題，其正確的命題網(wǎng)絡(luò)表征如圖1所示.

表1 各種灌注算法所估算的梗死核心體積與最終梗死核心體積的相關(guān)性和一致性

圖1 右側(cè)大腦前動(dòng)脈A1 段重度狹窄的卒中患者的DWI 及各灌注算法的簡(jiǎn)圖。腦梗死核心（白色/紅色）在視覺(jué)上有或多或少的相似之處。圖1a 為DWI 圖。圖1b 為貝葉斯CT 灌注算法圖。圖1c 為cSVD 算法圖。圖1d 為oSVD 算法圖，所對(duì)應(yīng)估算出的梗死核心體積分別為44.45 mL、45.5 mL、12.88 mL、12.37 mL。Figure 1.The schematic diagram of DWI and various perfusion algorithms of a stroke patient with severe A1 segment stenosis of the right anterior cerebral artery.The infarcted core (white/red) is more or less visually similar across the four maps of DWI (Figure 1a),Bayesian CT perfusion algorithm(Figure 1b),cSVD algorithm(Figure 1c),and oSVD algorithm(Figure 1d).The corresponding estimated infarct core volumes were 44.45 mL,45.5 mL,12.88 mL,and 12.37 mL,respectively.

圖2 右側(cè)大腦中動(dòng)脈M1 段閉塞的卒中患者的DWI 及各灌注算法的簡(jiǎn)圖，腦梗死核心（白色/紅色）在視覺(jué)上亦有不同程度的相似之處。圖2a 為DWI 圖。圖2b 為貝葉斯CT 灌注算法圖。圖2c 為cSVD 算法圖。圖2d 為oSVD 算法圖。所對(duì)應(yīng)估算出的梗死核心體積分別為57.70 mL、37.57 mL、43.7 mL、18.34 mL。Figure 2.The schematic diagram of DWI and various perfusion algorithms of a stroke patient with right middle cerebral artery M1 occlusion.The infarcted core (white/red) is also more or less visually similar across the four maps of DWI (Figure 2a),Bayesian CT perfusion alorithm(Figure 2b),cSVD algorithm(Figure 2c) and oSVD algorithm(Figure 2d).The corresponding estimated infarct core volumes were 57.70 mL,37.57 mL,43.7 mL and 18.34 mL,respectively.

2.2 梗死核心

腦梗死后的最終梗死核心體積由同一主治醫(yī)生進(jìn)行兩次不同時(shí)間段評(píng)估，對(duì)其進(jìn)行ICC 一致性分析，ICC 值為0.998（0.997～0.999），而最終梗死核心體積中位數(shù)± 上下四分位數(shù)為 12.64 mL（3.47，23.76）。59 例病人使用3 種不同灌注算法估算的中位數(shù)梗死核心體積見表1。貝葉斯CT 灌注算法所估算的梗死核心體積與最終梗死核心體積有強(qiáng)的相關(guān)性及顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（r=0.98，P＜0.000 1），oSVD 算法估算的梗死體積與最終體積亦有較強(qiáng)相關(guān)性及顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（r=0.78，P＜0.000 1），cSVD算法估算的梗死體積與最終體積的相關(guān)性較差（r=0.60，P＜0.000 1）。

OLEA 工作站軟件允許每種灌注算法均可定義核心梗死區(qū)和半暗帶的閾值設(shè)置，每一種算法都使用灌注圖和對(duì)側(cè)半球閾值的不同組合，用于量化梗死和半暗區(qū)并提供不匹配值，以及用戶定義的感興趣區(qū)（ROI）來(lái)勾勒缺血區(qū)域[15]。所有的算法均可自動(dòng)識(shí)別左右腦、中線，自動(dòng)分割和自動(dòng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)校正。

散點(diǎn)圖顯示貝葉斯、oSVD、cSVD 三種灌注算法基線梗死體積與最終梗死核心體積之間關(guān)系（圖3）。用標(biāo)準(zhǔn)差及Bland-Altman 圖分析各軟件估算的梗死核心體積與最終梗死體積大小間的差異（圖4）。在與最終梗死體積范圍（DWI/CT）相比，各種灌注算法預(yù)測(cè)誤差的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和95%置信區(qū)間見表2。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，oSVD 算法及cSVD 算法與DWI/CT 間存在差的一致性，所對(duì)應(yīng)的ICC 值均低于0.5。而貝葉斯CT 灌注算法與DWI/CT 間存在良好的一致性（ICC 0.76；95%CI 0.63～0.85）。

圖3 散點(diǎn)圖顯示貝葉斯、cSVD 和oSVD 估算缺血核心體積與最終梗死體的關(guān)系。虛斜線代表參考線（x=y）。Figure 3.Scatter plots show the relationship between ischemic core volume estimated by Bayesian,cSVD,and oSVD and final infarction.The virtual slash represents the guide line(x=y).

圖4 Bland-Altman 圖顯示貝葉斯、cSVD 和oSVD 估算缺血核心體積與最終梗死體的一致性。中間虛線顯示是平均差異，上、下虛線表示95%的可信區(qū)間。Figure 4.Bland-Altman plots show the consistency between Bayesian,cSVD,and oSVD estimates of ischemic core volume and final infarct.The median dotted line is the mean difference,and the upper and lower dotted lines are the 95% confidence intervals.

表2 各種灌注算法所估算的梗死核心體積與最終梗死核心體積的平均差異

3 討論

貝葉斯CT 灌注算法是一種基于大數(shù)據(jù)概率的血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)的灌注算法，其缺血核心被定義為與對(duì)側(cè)半球相比相對(duì)腦血流量（rCBF）降低到＜25%同時(shí)對(duì)比劑達(dá)峰的相對(duì)時(shí)間（dTTP）增加＞5 s，濾波值為7。

干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)[1]是在合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)基礎(chǔ)之上發(fā)展起來(lái)的對(duì)地測(cè)量技術(shù).通過(guò)對(duì)地表發(fā)射天線信號(hào)，接收地表反射回來(lái)的回波信號(hào)獲取干涉圖像，經(jīng)相位解纏，從干涉條紋中獲取地形高程數(shù)據(jù)，測(cè)算出地表形變.隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的迅猛發(fā)展，InSAR技術(shù)經(jīng)歷了跨越式發(fā)展，被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)、地形地貌測(cè)繪、軍事導(dǎo)向和生活信息獲取等領(lǐng)域[2]，具有重要的應(yīng)用價(jià)值.

目前國(guó)際上對(duì)AIS 梗死體積有多種自動(dòng)化評(píng)估方法，較為流行的軟件有RAPID[20]、ISP 及Syngo.via CT Neuro Perfusion（Syngo.Via CT）等。不同軟件由于采用的灌注算法及對(duì)梗死體積閾值設(shè)定不一，因此不同軟件估算出的梗死體積不一。RAPID 使用的是延遲不敏感算法，梗死核心定義為rCBF＜30%；ISP 采用的是延遲敏感算法，采用3D 運(yùn)動(dòng)校正和過(guò)濾應(yīng)用于所有掃描，梗死核心定義為MTT 145%并CBV＜2.0 mL/100 mL；Syngo.Via CT 灌注采用的是延遲不敏感算法的反褶積模型，以對(duì)側(cè)作為相對(duì)值的參考，引流時(shí)間最長(zhǎng)的一側(cè)自動(dòng)判定為病變側(cè)，梗死核心定義為CBV＜1.2 mL/100 mL[11]。同時(shí)研究也表明，3 種不同的灌注算法在梗死核心體積方面均存在不同程度的差異性[11]。本研究中亦得出相同的結(jié)論，不同的灌注算法不同的閾值設(shè)定，均會(huì)產(chǎn)生不一樣的結(jié)果。而我們的結(jié)果產(chǎn)生的可變性也可能部分歸因于不同的采集算法。貝葉斯CT 灌注算法及SVD 算法雖都是基于延遲不敏感算法來(lái)補(bǔ)償造影劑的到達(dá)延遲，但貝葉斯CT 灌注算法是基于大數(shù)據(jù)概率的算法，在殘差函數(shù)估計(jì)過(guò)程中最大限度地減少振蕩、示蹤延遲和噪聲的影響[21]。從本研究中的表1，2 中可以看出，3 種不同灌注算法，因其閾值設(shè)置的不同，對(duì)實(shí)際核心梗死體積的評(píng)估及與實(shí)際核心梗死體積的差異性均不同。雖然3 種灌注算法均對(duì)實(shí)際梗死體積有不同程度的低估，但是貝葉斯由于其獨(dú)特的算法，在核心梗死體積估算中差異性是最小的，并且表現(xiàn)良好的一致性（ICC 值為0.762）。此外，另外兩種算法盡管在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯示出與實(shí)際梗死體積具有一定的相關(guān)性，但相關(guān)性較差，并且差異性較大及ICC 值較低，考慮的原因可能為其閾值的設(shè)定及運(yùn)算方法有關(guān)；因兩者中均采用傳統(tǒng)的奇異值反褶積進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的技術(shù)。然而，奇異值分解方法本身就容易受到噪聲的影響，因?yàn)闈舛葧r(shí)間曲線的微小變化可能導(dǎo)致反卷積后殘差函數(shù)的大偏差；這些殘留計(jì)算的誤差最終導(dǎo)致血流動(dòng)力學(xué)計(jì)算參數(shù)的系統(tǒng)性偏差[22]，因此所估算出的體積受其影響而產(chǎn)生較大的差異。盡管CTP 的使用越來(lái)越多，但對(duì)于哪個(gè)參數(shù)是定義梗死核心的最佳參數(shù)，制造商之間并沒(méi)有明確的共識(shí)。因此本文采用了一種新的估算梗死核心體積的方法，為臨床醫(yī)生提供更多的可選擇性。而本文也與以往研究[15]結(jié)論一致，貝葉斯CT 灌注在梗死核心估算上有極強(qiáng)的一致性，Spearman 相關(guān)系數(shù)達(dá)0.98。

Miou 等[11]研究結(jié)果顯示不同CT 灌注算法對(duì)梗死核心體積的測(cè)量差別很大，使用相同的算法也不能保證最優(yōu)一致性。本研究中也證實(shí)了該觀點(diǎn)，本研究中在貝葉斯CT 灌注算法上，在梗死核心閾值相同的情況下，將最優(yōu)濾波值由7 降低到1，所估算出的梗死體積差別較大；與最終梗死體積比較，其一致性也較差（ICC=0.28）。oSVD 和cSVD 雖然是在SVD基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化的，運(yùn)算方式相同，但是兩者對(duì)梗死核心閾值的選擇不同，同樣也造成估算結(jié)果不一致。同時(shí)，通過(guò)本研究發(fā)現(xiàn)這兩種算法在梗死核心體積方面均存在低估現(xiàn)象。

本研究中雖初步表明了貝葉斯CT 灌注在評(píng)估梗死核心上有極強(qiáng)的一致性，但其一致性ICC 值為良好，并未得出優(yōu)良的一致性，考慮的原因除了樣本量較小外，亦可能是受到側(cè)支等級(jí)的影響。因?yàn)楣Ｋ篮诵捏w積估算的準(zhǔn)確性除了受不同軟件閾值的影響外，還受側(cè)支循環(huán)等級(jí)及血栓斑塊性質(zhì)等因素的影響。多個(gè)研究證明了良好的軟腦膜絡(luò)脈與核心生長(zhǎng)有關(guān)，并能減慢缺血區(qū)轉(zhuǎn)化成梗死核心的速度[19，23-24]。而早在2018 年時(shí)有研究表明頸動(dòng)脈平均管壁標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)及斑塊內(nèi)脂質(zhì)核心體積與同側(cè)頸內(nèi)動(dòng)脈供血區(qū)急性腦梗死體積有很強(qiáng)的正相關(guān)性[25]。但本研究并未就此作出研究分析，在后續(xù)的研究中需加大樣本量證明該觀點(diǎn)。

本研究也存在以下幾個(gè)不足，首先，本研究納入研究樣本量較少，并未進(jìn)行亞組分析，對(duì)基于貝葉斯CT 灌注算法評(píng)估梗死核心體積的準(zhǔn)確性還需要更大樣本的驗(yàn)證；其次，是納入研究的樣本梗死體積無(wú)設(shè)定閾值大小，由于CTP 對(duì)小梗死灶的估算欠準(zhǔn)確。此外，本研究中對(duì)最終梗死體積評(píng)估選擇的時(shí)間點(diǎn)較晚，可能會(huì)造成部分缺血半暗帶轉(zhuǎn)化為梗死區(qū)，導(dǎo)致最終梗死體積測(cè)量偏大；最后，由于梗死體積范圍是人為手動(dòng)繪制的，可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差，對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定誤差。

總之，不同灌注算法由于其對(duì)腦梗死核心閾值設(shè)定的不同，在評(píng)估腦梗死核心體積上均存在不同程度的差異性。而貝葉斯CT 灌注算法是突破傳統(tǒng)的基于大數(shù)據(jù)模型的算法，對(duì)梗死核心體積的評(píng)估有較高的準(zhǔn)確性，可為臨床醫(yī)生提供一種新的評(píng)估方式。而貝葉斯除了在梗死核心體積方面做出較準(zhǔn)確的評(píng)估外，其對(duì)半暗帶及側(cè)支的評(píng)估是否有價(jià)值或其準(zhǔn)確性如何，有待以后更多的樣本、數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。