摘要
背景与目的
我们评估了非增强头部计算机断层扫描（NCHCT）和CT灌注（CTP）在识别因大血管闭塞（LVO）导致的急性缺血性卒中（AIS）接受血管内治疗（EVT）患者中大面积梗死方面的一致性和性能，以磁共振成像（MRI）为参考标准。
方法
从我们的前瞻性多中心登记中，我们确定了2017年至2024年间因颈内动脉或大脑中动脉M1闭塞而接受EVT的LVO-AIS患者。最终梗死体积（FIV）使用EVT后24-48小时的弥散加权成像磁共振成像（MRI-FIV）定义。为限制梗死生长偏差，仅纳入CTP至EVT开始时间<3小时的患者。大面积梗死在FIV阈值处定义：50、70和100 mL。主要结果是使用kappa统计量评估NCHCT和CTP在识别大面积梗死方面的一致性。若NCHCT-ASPECTS<6或CTP（RAPID/Viz.AI）上相对脑血流量（rCBF）<30%体积>70 mL，则定义为大面积梗死。次要结果包括每种模态相对于MRI-FIV的分类准确性，使用受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）进行评估。在TICI 2c−3亚组和使用RAPID处理的病例中进行了敏感性分析。
结果
在241名接受EVT治疗的LVO-AIS患者中，中位美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分为15 [四分位距(IQR): 10−20]，MRI-FIV为13.8 mL [IQR: 5−41.0]，ASPECTS评分为8 [IQR: 7−10]，CTP预测核心体积为8 mL [IQR: 0−31.0]。CTP和NCHCT在识别大面积梗死方面表现出轻微的一致性（κ = 0.192），且在识别大面积梗死方面表现出弱到可接受的区分能力（AUC-ROC：在MRI-FIV阈值上为0.61−0.72）。两种模态对90天功能独立性的预测能力有限（AUC-ROC：0.63−0.65）。敏感性分析中观察到类似的结果。
结论
在LVO-AIS接受EVT治疗的患者中，NCHCT和CTP在区分小面积与大面积梗死核心方面仅表现出轻微的一致性，且两种技术在预测FIV或临床结果方面均效果有限。
1 引言
非增强头部CT（NCHCT）、CT灌注（CTP）和MRI是评估急性卒中梗死大小和位置的三种主要诊断影像方法。其中，NCHCT和CTP由于其成本效益和可用性而成为最常用的两种技术。近期关于大面积梗死血管内治疗（EVT）的试验扩大了适应症范围，但这些试验中对大面积梗死的定义在NCHCT和CTP之间存在显著差异。NCHCT和CTP在定义大面积人群方面的一致性尚未得到充分表征，由此产生的不确定性已延伸至临床实践。
"大前循环缺血性卒中血栓切除术救急"(TESLA)试验将大面积梗死定义为阿尔伯塔卒中计划早期CT评分（ASPECTS）<6。相比之下，在ANGEL-ASPECT试验中，大面积梗死被定义为ASPECTS为3-5或CTP核心体积为70-100 mL。SELECT2试验使用ASPECTS 3-5，但将大面积梗死定义为CTP核心体积≥50 mL。在TENSION试验中，大面积梗死通过ASPECTS 3-5定义，可在CT非增强图像或DWI-MRI上评估。鉴于这些试验中定义大面积梗死存在重大不一致，医学界面临着一个持续挑战：基于最常用的CT成像技术，究竟什么构成"大面积梗死体积"。这些差异表明，当前基于CT的方法可能无法将相同的患者分类为具有大面积梗死，尽管它们在试验和临床实践中经常互换使用。由于治疗资格和预后判断可能取决于应用哪种模态，因此澄清这些技术如何一致地识别大面积梗死体积以及每种技术如何接近反映急性卒中的真实梗死负担非常重要。
本研究的主要目的是评估NCHCT-ASPECTS和CTP核心梗死体积在大血管闭塞-急性缺血性卒中（LVO-AIS）患者中对小面积与大面积梗死核心的分类一致性。此外，本研究旨在调查以MRI最终梗死体积（FIV）为参考标准，NCHCT-ASPECTS和CTP预测核心体积识别大面积梗死核心的分类性能，以及评估其预测90天功能独立性的能力。我们假设NCHCT和CTP在识别大面积人群方面将具有可比性能。
2 方法
本研究中使用的数据可供协作组使用，前提是获得机构审查委员会批准并签订数据共享协议。本研究遵循加强流行病学中观察性研究报告（STROBE）报告指南，研究方案已获UTHealth Houston机构审查委员会审查和批准。
2.1 研究对象
从我们前瞻性收集的涵盖休斯顿大都会区四个综合性卒中中心的多中心登记中，我们确定了2017年11月1日至2024年6月27日期间连续的LVO AIS患者。如果患者有经EVT治疗的颈内动脉（ICA）或大脑中动脉（MCA）M1闭塞，则纳入研究，为进一步控制与治疗延迟相关的梗死生长，纳入标准进一步限制为CTP至EVT开始时间<3小时的患者。如果患者有其他闭塞引起的LVO、90天改良Rankin量表（mRS）随访数据不完整、EVT后24-48小时MRI上FIV数据不完整，或CTP核心梗死体积和NCHCT ASPECTS均不完整，则排除患者。
2.2 测量方法
ASPECTS在大多数情况下（187例患者，77.6%）由神经放射科医生评估，其余（54例患者，22.4%）由治疗神经介入医师评估。
闭塞位置通过治疗前CT血管造影确定，数据从神经放射学报告中提取。梗死大小的初始评估使用CTP和NCHCT ASPECTS。接受CTP检查的患者，其图像后处理由RAPID（IschemaView，CA）或Viz.AI完成。如果rCBF<30%体积超过70 mL，则CTP影像研究被定义为大面积梗死阳性。对于NCHCT研究，ASPECTS低于6被定义为大面积梗死阳性。ASPECTS分级从由神经放射科医生进行的临床放射学报告中获取，如果不可用，则由对临床细节不知情的经验丰富的神经介入医师进行评估。FIV使用自动核心体积分割流程定义，该流程使用EVT后24-48小时获取的弥散加权成像（DWI）和表观弥散系数（ADC）MRI。该流程使用nnU-Net版本2，通过3D DWI和ADC MRI获取分割结果。nnU-Net是一种基于自动语义分割方法的自配置深度学习模型。DWI-FIV通过属于分割核心的体素总数乘以单位体素体积（mm³）计算得出，最终测量结果以cm³表示。使用FIV阈值为50、70和100 mL进行如下所述的受试者操作曲线分析。本研究中使用的改良脑梗死溶栓评分（mTICI）代表血栓切除术结束时评估的最终再灌注等级，由治疗神经介入医师直接从手术报告中提取。
2.3 结局指标和统计分析
主要结局是NCHCT-based ASPECTS和CTP-based分类在个体受试者中对小面积或大面积核心的一致性。此分析使用kappa统计量进行。我们应用以下kappa系数解释标准：0.81-1.00 = 几乎完全一致，0.61-0.80 = 实质性一致，0.41-0.60 = 中等一致，0.21-0.40 = 轻度一致，≤0.20 = 轻微一致。通过识别NCHCT-ASPECTS和CTP预测核心之间大面积梗死体积分类不同的病例来确定不一致。
次要结局包括NCHCT-ASPECTS和CTP预测核心体积在识别大面积梗死人群方面的分类准确性，这些人群由EVT后24-48小时FIV阈值50、70和100 mL定义。执行受试者工作特征（ROC）分析，使用曲线下面积（AUC）统计量评估每个阈值下NCHCT ASPECTS和CTP预测核心体积的分类性能。使用敏感性、特异性、预测值和平衡准确性（解释为二元分类器的AUC）评估二分化的ASPECTS（<6）和CTP预测核心体积（>70 mL）分类，并使用z检验比较NCHCT和CTP之间的AUCs。使用ASPECTS（有序量表，0-10）和CTP核心体积（连续，mL）进行连续ROC分析，采用DeLong方法。根据Hosmer等人提出的AUC-ROC分类解释如下：0.5 = 无区分能力，0.5-0.7 = 弱/差区分能力，0.7-0.8 = 可接受区分能力，0.8-0.9 = 优秀区分能力，0.9-1.0 = 杰出区分能力。
我们还评估了NCHCT-ASPECTS、CTP预测核心体积和MRI FIV在预测90天功能独立性（定义为mRS评分为0-2）方面的性能。此分析使用经年龄和NIHSS（美国国立卫生研究院卒中量表）调整的多变量逻辑回归模型进行，因为它们与LVO-AIS后功能结局有着明确且独立的关联。生成ROC曲线以评估每种模型的预测准确性，并使用成对DeLong检验比较影像模态之间的AUCs。
此外，我们进行了两项敏感性分析，以评估研究结果的稳健性，并考虑再灌注状态可能带来的混杂因素。在将队列限制为（1）实现成功再灌注（TICI 2c−3）的患者和（2）接受使用RAPID软件处理的CTP影像的患者后，重复分析。我们还进行了两项亚组分析，分别评估早期时间窗（≤6小时）就诊患者和晚期时间窗（6-24小时）就诊患者的初级和次级结局。通过使用Wald z检验比较kappa值，评估早期和晚期亚组之间的一致性差异。
使用卡方检验进行分类变量的单变量比较，使用Wilcoxon秩和检验进行连续变量。统计显著性定义为双侧α水平0.05，适用时效应估计值报告95%置信区间（CIs）。所有分析均使用STATA v.18.5（StataCorp LLC，College Station，TX）和GraphPad Prism版本10.0（GraphPad Software，San Diego，CA）进行。
3 结果
从我们前瞻性收集的多中心登记中，2017年至2024年间确定了2259名患者，其中241名符合纳入标准并纳入最终分析。排除主要是由于影像数据不完整（1939名患者），包括缺失MRI FIV、CTP核心体积或NCHCT ASPECTS，以及缺失90天mRS（19名患者）。在241名符合纳入标准并接受EVT的LVO AIS患者中，中位年龄为67岁[IQR，56−78]，NIHSS为15[IQR，10−20]，MRI FIV为22.3 mL[IQR，6.9−68.4]，ASPECTS为8[IQR，7−10]，CTP预测核心体积为8.0 mL[IQR，0−31.0]，CTP至EVT时间为67.0分钟[IQR，50.0−82.0]（表1）。MRI FIV超过50 mL的患者占33.2%，70 mL的占24.1%，100 mL的占16.6%。总共有58.1%的患者在最后已知正常时间后6小时内到达，而41.9%的患者在6至24小时内就诊。75.5%（n=182）有孤立MCA闭塞，21.2%（n=51）有孤立ICA闭塞，2.1%（n=5）有ICA-MCA串联闭塞，1.2%（n=3）有涉及MCA或ICA与其他血管区域组合的闭塞。
表1. 人口统计表。
| 变量 | 总计(N=241) | 小面积核心(N=202) | 大面积核心(N=39) | p值 |
|---|---|---|---|---|
| 年龄 | 67.0 (56.0−78.0) | 67.0 (57.0−79.0) | 64.0 (53.0−71.0) | 0.14 |
| 女性 | 130 (53.9%) | 109 (54.0%) | 21 (53.8%) | 0.99 |
| 种族/民族 | 0.85 | |||
| 非西班牙裔白人 | 118 (49.0%) | 101 (50.0%) | 17 (43.6%) | |
| 非西班牙裔黑人 | 74 (30.7%) | 61 (30.2%) | 13 (33.3%) | |
| 西班牙裔 | 35 (14.5%) | 28 (13.9%) | 7 (17.9%) | |
| 非西班牙裔其他 | 14 (5.8%) | 12 (5.9%) | 2 (5.1%) | |
| 最后已知正常至到达时间(分钟) | 253.0 (103.0−598.0) | 250.5 (103.0−598.0) | 253.0 (89.0−654.0) | 0.92 |
| 最后已知正常至到达时间≤6小时 | 140 (58.1%) | 116 (57.4%) | 24 (61.5%) | 0.63 |
| 最后已知正常至到达时间6-24小时 | 101 (41.9%) | 86 (42.6%) | 15 (38.5%) | 0.63 |
| CTP至血管内治疗时间(分钟) | 67.0 (50.0−82.0) | 67.0 (50.0−82.0) | 67.0 (45.0−88.0) | 0.74 |
| 静脉溶栓 | 87 (36.1%) | 74 (36.6%) | 13 (33.3%) | 0.69 |
| 美国国立卫生研究院卒中量表 | 15.0 (10.0−20.0) | 15.0 (10.0−20.0) | 16.0 (14.0−21.0) | 0.16 |
| ASPECTS | 8.0 (7.0−10.0) | 9.0 (7.0−10.0) | 5.0 (4.0−7.0) | <0.001 |
| CTP核心梗死体积(mL) | 8.0 (0.0−31.0) | 5.0 (0.0−23.0) | 71.0 (24.0−85.0) | <0.001 |
| 最终梗死体积(mL) | 22.3 (6.9−68.4) | 17.6 (6.8−55.5) | 76.1 (20.7−173.7) | <0.001 |
注：数据以连续变量的中位数（四分位距）和分类变量的样本量（百分比）表示。大面积核心定义为通过非增强头部CT或CT灌注满足大面积核心标准；所有其他被分类为小面积核心。
缩写：ASPECTS，阿尔伯塔卒中计划早期CT评分；ICA，颈内动脉；ICA+其他，ICA与其他非MCA闭塞的串联闭塞；最后已知正常，最后已知正常状态；MCA，大脑中动脉；MCA+其他，MCA与其他非ICA闭塞的串联闭塞；N，样本量；非西班牙裔；TICI，脑梗死溶栓评分。
CTP预测核心体积测量和NCHCT-ASPECTS在分类方面表现出轻微的一致性（κ = 0.19，p = 0.001）（表2）。这两种影像学方法一致地将6名患者分类为大面积梗死，202名患者分类为非大面积梗死，而在33例病例中存在不一致分类（表2）。在NCHCT-ASPECTS和CTP预测核心体积之间33例不一致病例中，以50 mL为阈值的MRI FIV与CTP预测核心体积在14例中一致，与ASPECTS在19例中一致，就FIV是否被分类为大面积梗死而言（图1）。在70 mL的MRI FIV阈值下，MRI与CTP预测核心体积在18例中一致，与ASPECTS在15例中一致。在100 mL阈值下，MRI与CTP预测核心体积在20例中一致，与ASPECTS在13例中一致（图1）。
表2. 非增强头部CT阿尔伯塔卒中计划早期CT评分与CT灌注核心梗死体积在分类大面积梗死方面的一致性。
| CTP核心梗死体积 | 非大面积核心 | 大面积核心 | 总计 |
|---|---|---|---|
| NCHCT ASPECT非大面积核心 | 202 | 14 | 216 |
| 大面积核心 | 19 | 6 | 25 |
| 总计 | 221 | 20 | 241 |
缩写：ASPECTS，阿尔伯塔卒中计划早期CT评分；CTP，CT灌注；NCHCT，非增强头部CT。
图1. 在最终梗死体积（FIV）阈值（50、70和100 mL）下，非增强头部CT（NCHCT）阿尔伯塔卒中计划早期CT评分（ASPECTS）和CT灌注（CTP）核心梗死体积之间不一致病例的MRI一致性。条形图说明了在两种模态之间不一致的情况下，MRI-FIV分类与NCHCT ASPECTS（红色）和CTP核心体积（蓝色）的一致性。FIV阈值（50、70和100 mL）用于定义大面积梗死。条形代表MRI分类与NCHCT ASPECTS或CTP核心体积在将梗死分类为非大面积核心或大面积核心方面一致的患者数量。
NCHCT和CTP预测的梗死体积在区分大面积梗死方面均表现出弱到可接受的性能，在MRI FIV阈值为50、70和100 mL时，AUC-ROC值相当，且NCHCT和CTP之间无统计学显著差异（表3）。同样，在将NCHCT-ASPECTS和CTP预测的梗死体积作为连续测量进行比较时，两种影像学模态在MRI FIV阈值为50、70和100 mL时均表现出相当的区分性能，且NCHCT和CTP之间无统计学显著差异（图2a−c）。NCHCT和CTP预测的梗死对识别EVT后90天mRS 0-2患者的预测能力也有限。在经年龄和NIHSS调整的多变量逻辑回归中，MRI FIV具有最高的AUC（AUC-ROC = 0.73，95% CI：0.67−0.79），相比NCHCT-ASPECTS（AUC-ROC = 0.63，95% CI：0.56−0.70）和CTP预测的梗死体积（AUC-ROC = 0.65，95% CI：0.58−0.72）（图3）。成对DeLong检验显示，MRI对90天功能独立性的区分显著优于NCHCT（χ² = 8.53，p值= 0.004）和CTP（χ² = 6.61，p值= 0.01），而CTP和NCHCT之间无显著差异（χ² = 0.94，p值= 0.33）。
表3. 非增强头部CT ASPECTS和CT灌注核心体积在预测MRI最终梗死体积阈值（50、70和100 mL）方面的区分能力和准确性。
| MRI阈值(mL) | 方法 | PPV % (95% CI) | NPV % (95% CI) | AUC-ROC (95% CI) | p值 |
|---|---|---|---|---|---|
| ≥50 | ASPECTS<6 | 22.5 (13.9−33.2) | 95.7 (91.2−98.2) | 0.72 (0.62−0.81) | 0.50 |
| CTP>70 mL | 16.2 (8.9−26.2) | 95.7 (91.2−98.2) | 0.67 (0.56−0.78) | ||
| ≥70 | ASPECTS<6 | 24.1 (13.9−37.2) | 94.0 (89.5−97.0) | 0.68 (0.58−0.78) | 0.60 |
| CTP>70 mL | 22.4 (12.5−35.3) | 96.2 (92.3−98.4) | 0.72 (0.61−0.83) | ||
| ≥100 | ASPECTS<6 | 22.5 (10.8−38.5) | 92.0 (87.4−95.4) | 0.61 (0.51−0.71) | 0.44 |
| CTP>70 mL | 25.0 (12.7−41.2) | 95.0 (91.0−97.6) | 0.68 (0.51−0.80) |
注：p值表示使用z检验比较ASPECTS和CTP的AUCs。
缩写：ASPECTS，阿尔伯塔卒中计划早期CT评分；AUC-ROC，受试者工作特征曲线下面积；CI，置信区间；CTP，CT灌注；NPV，阴性预测值；PPV，阳性预测值。
图2. (a) 在整个队列中，比较非增强头部CT（NCHCT）阿尔伯塔卒中计划早期CT评分（ASPECTS）和CT灌注（CTP）核心梗死体积在不同最终梗死体积（FIV）阈值下识别大面积梗死的ROC（受试者工作特征曲线）。模型区分能力由ROC曲线下面积（AUC-ROC）总结。(a) 对于FIV>50 mL，NCHCT ASPECTS（蓝线）的AUC-ROC为0.70（95% CI：0.63−0.77），CTP核心体积（粉红线）为0.73（95% CI：0.66−0.80）。(b) 对于FIV > 70 mL，NCHCT ASPECTS（蓝线）的AUC-ROC为0.69（95% CI：0.61−0.77），CTP核心体积（粉红线）为0.73（95% CI：0.66−0.81）。(c) 对于FIV > 100 mL，NCHCT ASPECTS（蓝线）的AUC-ROC为0.69（95% CI：0.59−0.78），CTP核心体积（粉红线）为0.74（95% CI：0.65−0.83）。
图3. 在整个队列中，非增强头部CT（NCHCT）阿尔伯塔卒中计划早期CT评分（ASPECTS）、CT灌注（CTP）核心梗死体积和MRI最终梗死体积（FIV）预测90天功能独立性的受试者工作特征曲线（ROC）。曲线代表经年龄和美国国立卫生研究院卒中量表评分调整的多变量逻辑回归模型。使用ROC曲线下面积（AUC-ROC）总结预测性能，比较ASPECTS、CTP核心体积和MRI FIV之间的区分能力。
在仅限于TICI 2c/3再灌注患者的敏感性分析中，NCHCT-ASPECTS和CTP在将大面积与小面积核心分类方面的一致性保持相似，kappa统计量为0.13（p = 0.054），表明轻微一致。两种影像学模态在区分所有FIV阈值下的大面积梗死方面均表现出弱到可接受的性能（AUC-ROC：0.62−0.75），且NCHCT和CTP之间无统计学显著差异（表4）。NCHCT和CTP在预测功能独立性方面均表现出弱的预测性能，在经年龄和NIHSS调整后具有相当的区分能力（AUC-ROC NCHCT = 0.63 [95% CI：0.54−0.73]和AUC-ROC CTP = 0.66 [95% CI：0.57−0.75]），AUCs之间的差异无统计学显著性（χ² = 1.01，p值= 0.32）。
表4. 在敏感性和亚组分析中，ASPECTS和CT灌注核心体积预测MRI定义的最终梗死体积阈值的受试者工作特征曲线下面积。
| 分析队列 | MRI阈值(mL) | 方法 | AUC-ROC (95%置信区间) | p值 |
|---|---|---|---|---|
| TICI 2c/3再灌注 | ≥50 | ASPECTS<6 | 0.71 (0.56−0.85) | 0.93 |
| CTP>70 mL | 0.70 (0.52−0.89) | |||
| ≥70 | ASPECTS<6 | 0.67 (0.52−0.81) | 0.50 | |
| CTP>70 mL | 0.75 (0.57−0.93) | |||
| ≥100 | ASPECTS<6 | 0.62 (0.49−0.76) | 0.79 | |
| CTP>70 mL | 0.65 (0.47−0.83) | |||
| CTP与RAPID | ≥50 | ASPECTS<6 | 0.68 (0.54−0.81) | 0.92 |
| CTP>70 mL | 0.67 (0.52−0.82) | |||
| ≥70 | ASPECTS<6 | 0.66 (0.52−0.80) | 0.50 | |
| CTP>70 mL | 0.73 (0.58−0.88) | |||
| ≥100 | ASPECTS<6 | 0.57 (0.44−0.69) | 0.06 | |
| CTP>70 mL | 0.76 (0.60−0.91) | |||
| 早期时间窗 | ≥50 | ASPECTS<6 | 0.71 (0.58−0.85) | 0.53 |
| CTP>70 mL | 0.65 (0.52−0.78) | |||
| ≥70 | ASPECTS<6 | 0.67 (0.52−0.82) | 0.77 | |
| CTP>70 mL | 0.70 (0.57−0.83) | |||
| ≥100 | ASPECTS<6 | 0.62 (0.47−0.77) | 0.84 | |
| CTP>70 mL | 0.64 (0.51−0.77) | |||
| 晚期时间窗 | ≥50 | ASPECTS<6 | 0.73 (0.59−0.87) | 0.95 |
| CTP>70 mL | 0.74 (0.49−0.99) | |||
| ≥70 | ASPECTS<6 | 0.70 (0.55−0.84) | 0.52 | |
| CTP>70 mL | 0.79 (0.54−1.00) | |||
| ≥100 | ASPECTS<6 | 0.60 (0.47−0.74) | 0.08 | |
| CTP>70 mL | 0.82 (0.58−1.00) |
注：p值表示使用z检验比较AUCs。
早期时间窗 = 最后已知正常至到达时间≤6小时。
晚期时间窗 = 最后已知正常至到达时间在6至24小时之间。
缩写：ASPECTS，阿尔伯塔卒中计划早期CT评分；AUC-ROC，受试者工作特征曲线下面积；CTP，CT灌注核心；TICI，脑梗死溶栓评分。
在仅限于接受由RAPID处理的CTP影像患者的敏感性分析中，NCHCT和CTP在分类大面积核心与非大面积核心方面的一致性与我们的主要发现一致，kappa统计量为0.09（p值= 0.121），表明轻微一致。两种模态在区分所有FIV阈值下的大面积梗死方面均表现出弱到可接受的性能，AUC-ROC在0.57和0.76之间，且NCHCT和CTP之间无统计学显著差异（表4）。CTP和NCHCT在预测90天结局方面均表现出弱的预测性能，在经年龄和NIHSS调整后具有相当的区分能力（AUC-ROC NCHCT = 0.64 [95% CI：0.55−0.72]和AUC-ROC CTP = 0.68 [95% CI：0.59−0.76]），AUCs之间的差异无统计学显著性（χ² = 2.03，p值= 0.15）。
我们将队列按早期就诊患者和晚期就诊患者分层，发现这些亚组之间存在显著差异。在早期时间窗（最后已知正常至到达时间≤6小时）队列中，NCHCT-ASPECTS和CTP在识别大面积梗死方面的一致性略有改善，kappa统计量为0.21（p值= 0.01），表明轻度一致。在此亚组中，两种技术在三个MRI FIV阈值下均表现出一致的弱到可接受的区分大面积梗死的性能，NCHCT和CTP的AUC范围在0.62至0.70之间，FIV阈值之间两种模态之间无显著差异（表4）。两种模态在预测90天结局方面的预测能力均有所提高，经年龄和NIHSS调整后，NCHCT的AUC-ROC值为0.72（95% CI：0.64−0.81），CTP为0.73（95% CI：0.65−0.81），两种影像学模态之间无显著差异（χ² = 0.14，p值= 0.71）。
在晚期时间窗（最后已知正常至到达时间6至24小时）亚组中，NCHCT-ASPECTS和CTP在识别大面积与小面积梗死方面的一致性保持一致，kappa值为0.19（p值= 0.012），表明轻微一致。比较早期和晚期时间窗之间的一致性（κ = 0.21 vs. 0.19），使用Wald z检验，两个kappa值之间无显著差异（z = 0.19，p值= 0.85）。与上述发现一致，NCHCT和CTP在三个MRI FIV阈值下表现出弱到优秀的区分大面积梗死的性能（AUC-ROCs：0.60−0.82），两种影像学模态之间无显著差异（表4）。NCHCT和CTP在功能独立性的预测能力方面均较弱，经年龄和NIHSS调整后，CTP的AUC-ROC值为0.63（95% CI：0.52−0.75），NCHCT为0.62（95% CI：0.50−0.74），两种模态之间无显著差异（χ² = 0.11，p值= 0.74）。
4 讨论
在本项针对241名接受EVT的LVO AIS患者的研究中，我们发现NCHCT-ASPECTS和CTP核心梗死体积在定义大面积患者方面仅表现出轻微的一致性，尽管在早期时间窗亚组中性能有所改善。当使用DWI MRI作为金标准定义FIV时，两种影像学模态在大面积梗死的分类方面均表现出弱到可接受的性能，且两种模态对90天结局的预测效果均不佳。这些发现表明，NCHCT和CTP可能以不同方式分类大面积，尽管两者对结局的预测均不强。
先前研究报道称，NCHCT-ASPECTS与FIV之间，以及CTP预测核心体积与24-48小时MRI评估的FIV之间存在中等相关性，这些研究针对的是实现完全再灌注（TICI-3）的患者。在相同研究中，观察到NCHCT-ASPECTS和CTP缺血核心之间存在轻度相关性，ASPECTS分层中的核心体积存在显著变异性，与我们的发现不同，我们的发现仅显示出轻微的一致性（κ = 0.19）。与来自洛桑急性卒中登记和分析（ASTRAL）的先前观察结果一致，该研究报道称MCA卒中中ASPECTS和CTP核心之间存在中度负相关（ρ = −0.49），我们的研究结果显示两种影像学模态之间存在相当的中度负相关（ρ = −0.302）。此外，在晚期时间窗（6-24小时窗口）中LVO患者的ASPECTS和CTP之间观察到更强的相关性（ρ = −0.56）。尽管最近的一项单中心分析表明，CTP核心≥70 mL在预测不良结局方面比ASPECTS≤5更具特异性，但预测准确性的绝对差异仅限于<6小时窗口内。结合我们的数据，文献表明，虽然两种基于CT的方法提供了评估大面积卒中的可比手段，但文献表明这两种CT方法在定义大面积卒中方面可能是可互换的，尽管它们都是FIV的不完美替代指标，并且对90天结局的预测有限。
在最近发表的针对大面积人群EVT的随机试验中，使用了涉及NCHCT-ASPECTS和CTP预测核心的各种纳入标准。在TESLA试验中，对136名同时接受CTP和NCHCT的患者的亚组分析显示，CTP上存在不匹配对EVT的效果修饰无影响。在SELECT2试验中，比较基于ASPECTS或CTP上梗死核心体积入组的患者的EVT结局时，未显示差异。这些结果可能意味着在急性环境中使用这两种模态中的任何一种来筛查大面积梗死患者是合理的。我们的发现与这两项试验的亚组分析一致，表明在EVT治疗的患者中分类结局时，两种影像学模态均未优于另一种。
在我们的队列中，MRI-FIV在预测90天功能结局方面优于NCHCT-ASPECTS和CTP预测的核心体积，这与先前研究一致，表明MRI导出的梗死体积是结局的最强影像预测因子，而CTP核心体积和NCHCT-ASPECTS表现出相当但相对较差的预测性能。可以提出多种因素来解释这一观察结果。首先，ASPECTS的观察者间变异性可能影响其可靠性和一致性。其次，CTP梗死预测在不同软件包之间可能显著不同。CTP可能在卒中早期阶段高估梗死核心，这种现象称为"幽灵梗死核心"，或在后期低估梗死核心，这种现象称为"灌注盲点"。这些现象可能解释了在早期时间窗中观察到的CTP和NCHCT之间更好的一致性。此外，从大面积EVT试验中可以推导出的一个关键教训是，我们对梗死的概念化可能最有可能是有限且不完整的。以前被认为不可逆转损伤的脑组织实际上可能包含可从再灌注中受益的可存活区域。因此，从NCHCT和CTP导出的相对粗略的梗死定义可能无法准确反映潜在的组织活力。
新的影像后处理技术可能改善这一性能。最近的研究展示了新型影像学生物标志物"净水分摄取"的有前景应用，该标志物通过NCHCT上的低衰减程度测量水肿和组织损伤，可能比ASPECTS提供更客观的组织损伤量化。此外，较新的深度学习技术已被使用，并在预测卒中后的功能结局方面显示出有希望的结果。在先前的研究中，已经表明DeepSymNet，一种分析卒中表现时CTA图像的深度学习模型，能够识别LVO并估计梗死核心，其性能与CTP和NCHCT-ASPECTS相当。此外，2023年发表的一项研究使用DWI图像和卒中表现时的临床信息的深度学习模型，能够准确预测90天功能结局。这些方法的持续研究和验证对于建立标准化协议并将其整合到常规临床实践中至关重要。
本研究有几个局限性。我们的队列来自单一区域，具有回顾性、非随机设计。此外，依赖于单一区域的统一医师组可能会引入偏倚，可能限制结果的普遍性。另一个值得注意的局限性是患者到达（和NCHCT/CTP影像）与24-48小时MRI DWI之间可能存在梗死生长或变化。为了限制此问题，我们将队列限制在影像后3小时或更短时间内接受EVT的患者，并在具有实质性再灌注的患者中进行敏感性分析。这种限制梗死生长问题影响的方法已在先前的研究中使用。
在本项针对接受EVT的LVO-AIS患者的研究中，NCHCT-ASPECTS和CTP核心梗死体积在定义大面积梗死方面仅表现出轻微的一致性。在跨MRI定义阈值分类大面积梗死方面，两种模态表现相似，且两种模态在90天mRS结局的预测准确性方面提供了相似但适度的准确性。这些发现表明，两种影像学模态在识别FIV和90天功能独立性方面的表现相对相似，尽管不同且不完美。
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Sheth报告获得美国国立卫生研究院（R01NS138756）的资助。他报告从Penumbra、Balt、Route 92、Perfuze和Medtronic获得咨询费，以及从Vesalio和Rapid Medical获得临床试验支持。他报告对Motif Neurosciences拥有所有权利益。
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作者声明无利益冲突。
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