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CTA在診斷顱內動脈瘤的應用分析

2012-12-08 19:57:20陳萬軍
影像技術 2012年3期
關鍵詞:后處理差異

陳萬軍

(重慶市豐都縣人民醫院放射科,重慶 408200)

1 引言

顱內動脈瘤是指顱內動脈局限性的異常擴張,血管壁的先天缺陷、動脈粥樣硬化、高血壓及其它外傷性因素均可導致顱內動脈瘤的發生[1]。一般認為顱內動脈瘤的發生率為2%-5%,其中以中年人相對高發,青年發生率則偏低。隨著醫學技術的發展,16層CT使CTA技術得到全面提高,不僅大大縮短了掃描和后處理的時間,而且擁有更高的時間分辨率和空間分辨率,較好顯示病變與臨近組織結構的空間關系,以此提供更為直觀和全面的二維和三維圖像,因而為顱內動脈瘤的早期發現、準確診斷診斷做出了很大的貢獻[2]。本文為此具體探討了CTA在診斷顱內動脈瘤的應用效果。

2 資料與方法

2.1 臨床資料

選擇2009年2月到2011年12月收治的顱內動脈瘤患者40例,都經過病理診斷,其中男26例,女14例。年齡9-67歲,平均48.3歲。入院時按Hunt-Hess分級:I級10例,II級18例,Ⅲ級10例,Ⅳ級2例。

2.2 診斷方法

本文CTA使用TOSHIBA16層ActivionCT。先常規作全腦掃描,經肘靜脈單相團注非離子型對比劑(碘佛醇320mg/ml),劑量為70ml,注射流率4ml/s。 延遲時間由Smart Prep軟件確定,選取一側頸內動脈主干作為監控血管,觸發閾值120HU,到達閾值后手動觸發掃描。 掃描參數為:DFOV:25cm,120kV,240mA,矩陣:512×512,準直32×1.0mm,球管旋轉一圈0.4s,床移動距離為48.42cm,圖像重建采用標準算法重建。圖像重建層厚為1mm,層間距為0.3mm,并傳送到工作站行后處理。

2.3 統計分析

采用秩和檢驗,相關統計學軟件采用SPSS17.0,P<0.05代表有顯著性差異。

3 結果

3.1 顱內動脈瘤狀況

本組研究中將顱內動脈瘤的形態分為4種:囊狀動脈瘤,梭形動脈瘤,不規則狀動脈瘤,粟粒狀動脈瘤。本組40例動脈瘤中囊狀動脈瘤23個,梭形動脈瘤7個,不規則動脈瘤8個,粟粒狀動脈瘤2個。動脈瘤的平均直徑約為6.4mm,其中瘤體直徑最大者為18mm,位于前交通動脈;最小者直徑為1.7mm,位于左側頸內動脈床突上段。

3.2 診斷效果

CTA診斷顱內動脈瘤陽性38例,漏診2個,診斷準確率為95.0%,漏診分別位于頸內動脈和椎動脈,后期隨訪經手術證實漏診動脈瘤。

4 討論

顱內動脈瘤是指血管壁的某一部分因病變而向外突出所形成的永久性擴張,普通人群中顱內動脈瘤的發病率達到5%-10%,其中約有2.3%的患者隱匿無癥狀,而一旦動脈瘤破裂造成SAH,則患者的預后較差,約30%-50%的病人死亡,即便存活也會有嚴重的神經功能障礙[3]。盡管目前顱內動脈瘤的發病機制尚未完全清楚,但眾多研究發現顱內動脈瘤的形成主要與自身結構、先天遺傳、血流動力學及多種后天性因素的綜合作用有關[4]。多項研究表明,年齡和性別是顱內動脈瘤發生的相關因素。盡管任何年齡均可發生顱內動脈瘤,但主要以40-60歲多見。顱內動脈瘤位置深在,解剖結構復雜,周圍鄰近重要結構,破裂出血后危害極大[5]。

CTA圖像主要依賴于靶血管與臨近組織的密度差異,密度差異愈大,圖像的信噪比也愈好,同時較大的密度差異可減少部分容積效應,使得小血管充分顯影的機會增多。16層螺旋CT以其亞秒級的掃描速度,更薄的層厚及多種后處理技術使其在腦血管疾病的診斷方面有較好的優越性,對傳統的DSA法提出了巨大的挑戰[6]。原始圖像能清晰顯示血管腔和血管壁的細微改變,依據血管腔面積改變評價狹窄程度,依據CT值評價硬化斑塊的特性,因而診斷較DSA更準確,同時也為患者帶來極大的方便。本文結果顯示,CTA診斷顱內動脈瘤診斷準確率為95.0%。

總之,CTA在診斷顱內動脈瘤的應用在空間解剖關系方面更具優勢,因而可以作為顱內動脈瘤診斷和術前評估的首選技術。

[1]趙繼宗,王忠誠,孫異臨等.60例顱內囊性動脈瘤病理分析[J].中華病理學雜志,2008,25(2):373-377.

[2]陳高,張建民,李珉等.動脈瘤性SAIl繼發重度腦血管痙攣相關因素研究[J].中華神經外科雜志,2005,21:665-667.

[3]呂發金,謝鵬,羅天友等.數字減影CT血管成像在蛛網膜下腔出血診斷中的價值[J].中國醫學影像技術,2007,23(1):45-48.

[4]郭付有,郭予大,游潮等.顱內動脈瘤發病機制的研究進展[J].中國腦血管病雜志,2009,1(10):472-476.

[5]Wills S,Ronkainen A,van der Voet M,et al.Familial intracranial aneurysms:An analysis of 346 multiplex Finnish amilies[J].Stroke,2003,34 (6):1370-1374.

[6]樊斌,王忠,張棟華等.3D-DSA診斷顱內動脈瘤的臨床應用[J].中國臨床神經外科雜志,2007,12(3):155-156.

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