神經(jīng)影像學對缺血性腦血管病復發(fā)風險評估的研究進展

文丨葉瑞（伊犁州奎屯醫(yī)院）

目前，結合醫(yī)學界對于缺血性腦血管病的研究和分析，可發(fā)現(xiàn)該病具有高復發(fā)率的風險。二次復發(fā)不僅會引發(fā)病人的再次住院，也會因為病情的嚴重性導致病患致殘或者死亡。在此情況下，神經(jīng)影像學能夠更好地為病患提供病灶性質和血管情況，結合腦血流動力學和多維度信息情況識別卒中復發(fā)狀況。

神經(jīng)影像學對缺血性腦血管病復發(fā)風險評估的研究前提

腦血管病發(fā)病率極高，且病死率逐漸增加。我國的腦血管病發(fā)生率居世界的前三位，多數(shù)病人為缺血性腦血管病。通過神經(jīng)影像學檢查對于該病的早期診斷可以發(fā)現(xiàn)，影像檢查能夠更好地幫助病情的評價和預后的監(jiān)測工作。由于我國的人口基數(shù)巨大，在進行缺血性腦血管病復發(fā)風險評估過程中能夠極大地避免二次復發(fā)住院和致殘死亡的情況增加。通過研究神經(jīng)影像可以更好地預測缺血性腦血管病復發(fā)的原因和因素，從而更好地在該領域進行深入的研究分析。

應用影像學指標預測缺血性腦血管病復發(fā)具有客觀性和科學性

缺血性腦血管病高復發(fā)性作為臨床重點關注的問題之一，很多國內外的學者致力于研究缺血性卒中評分量表。在完善以癥狀為準繩的量表評分工具時，目前的量表精準度也在不斷地提高完善。從臨床的腦血管病癥狀學角度來看，通過病因的診斷和評估情況，結合預后的判斷和復發(fā)評估能夠更好地多維度挖掘病人個體化信息。在提高缺血性腦血管病精準治療的同時，也能夠推動整體病發(fā)的機制研究。目前神經(jīng)影像在缺血性腦血管病的整體診斷中得到了廣泛的應用。通過影像信息臨床能夠更好的對復發(fā)的情況進行研究，做到精準診療的同時也能夠在確定缺血性的血管病復發(fā)機制的研究中得到可靠信息，從而能夠在數(shù)據(jù)記錄過程中提出相關的治療方法來抑制缺血性腦血管病的二次復發(fā)。

神經(jīng)影像學對缺血性腦血管病復發(fā)風險評估的研究內容

顱內病灶性質與缺血性腦血管病復發(fā)。缺血性腦血管病復發(fā)和顱內病灶的性質有著較為緊密的關系，曾患有短暫性腦缺血發(fā)作和中風病史的大動脈粥樣硬化病人就缺血性腦血管病復發(fā)的幾率會更高，在復發(fā)風險增加的情況下，多部位梗死和孤立性皮層下梗死對于卒中的復發(fā)具有預測價值。中國在顱內動脈粥樣硬化研究中分析得到大腦中的動脈分布區(qū)，非心源性缺血性卒中病人復發(fā)的危險因素增多。很多分布區(qū)新發(fā)的梗死病灶多為缺血性心腦血管病史的病人。

大血管病變與缺血性腦血管病復發(fā)的關系。通過多年的研究報告表明，爐內外的大血管狹窄會引發(fā)缺血性卒中發(fā)生和復發(fā)。顱內的動脈狹窄程度5%以下的病人在近幾年的隨訪過程中發(fā)現(xiàn)醋中的復發(fā)率逐漸增強。狹窄程度大于70%的顱內動脈狹窄病人腦卒復發(fā)的風險往往高于50%-60%的病人。由于豐富側支循環(huán)影響腦卒中的復發(fā)風險會逐漸的降低，很多病狀性顱內狹窄病人腦血管事件復發(fā)率高于無癥狀者，這也是早期復發(fā)風險產生的原因。

腦血流動力學與缺血性腦血管病復發(fā)的關系。在神經(jīng)影像技術于流體力學結合的同時，能夠更好地提供血管結構和速度數(shù)據(jù)。為了更好地確定缺血性腦血管病復發(fā)的病灶原因，在結合近幾年的隨訪記錄分析過程中可以發(fā)現(xiàn)缺血性腦血管病卒中發(fā)病的危險因素和腦血流動力學積分有著非常緊密的風險關系。在創(chuàng)建風險模型的過程中，可以按照性別來建立傳統(tǒng)的危險因素。在聯(lián)合腦血流動力學積分的預測模型時，可以根據(jù)獨立的樣本進行回代得驗證工作。腦血流動力學積分能夠更好地提升缺血性腦血管病復發(fā)的預測因子分析。通過對于腦血管病復發(fā)的主要因素分析得知，在常規(guī)診療中椎動脈發(fā)育不全和動脈低流速的情況引發(fā)后循環(huán)缺血。為了更好地預測腦促復發(fā)的多種因素，可以運用綜合指標預測價值來確定實際的預測結果。

結論

目前我國的神經(jīng)影像學檢查在預測復發(fā)性腦血管病中得到的研究成績較好，但是也存在一些局限性問題，由于研究的納入人群不一樣，隨訪的時間也較短，所以在復發(fā)的臨床研究數(shù)量有限。另外，國內外的研究中心影像設備的配置高低不同，掃描的參數(shù)設置也有差異性，采用的影像學診斷方法多種多樣的情況下，會容易出現(xiàn)質量問題，加上從業(yè)技術人員的水平高低參差不齊，很容易導致后期觀測的結果出現(xiàn)差異性，因此在研究結論階段，很多大型的群體需要進一步的驗證。隨著醫(yī)學界的科技發(fā)展進步，在數(shù)學模型和人工智能多種技術的聯(lián)合下，運用神經(jīng)影像技術能夠更好地預測復發(fā)情況，在提高重要作用的同時，也能夠使神經(jīng)結構實現(xiàn)可視化和量化的基礎分析。為了更好地反映臨床上每個病人的個體差異些，再通過神經(jīng)影像了解病灶性質和腦血流動力學以及斑塊易損性，多種維度的認知，同時要不斷地提高設備配置和專業(yè)技術水平，精準地保證腦血管病復發(fā)的預測能力，在準確篩選復發(fā)高危人群的同時，能夠更好地提高臨床的指導決策作用，結合內外科的干預更好地降低復發(fā)風險。