VascuCAP软件量化评估CTA颈动脉斑块特性

孙 勇，王立强，刘晓丰，王大维，王连明，秦 岭，张颖超，王春梅，朱光明

颈动脉斑块表面形态学特征与缺血性脑血管病相关性的研究受到国际国内极大的关注［1］。多层螺旋CT的出现开拓了CT血管成像(CTA)的新领域［2～4］。通过常规薄层轴位图像可对动脉斑块进行定量评估和定性分析，前者包括斑块的面积、形状、体积，后者包括斑块的成分(坏死脂质核、纤维帽、钙化、斑块内出血)，适合国内广大基层医院开展。

本研究中心前期利用CTA对颈动脉斑块负荷进行分析，证实方法可行，有较好的应用价值［5］。然而目前面临的问题是，通过全手动且人工的对动脉斑块进行定量定性分析，不仅费时费力，而且对评估者的临床经验要求极高，不同评估者得出的结论差距很大，在临床上难以大规模应用。为解决这一难题，本研究利用从国外引入的CTA血管分析软件VascuCAP，对比人工手动与软件半自动评估之间的差异和相关性，探讨颈动脉斑块半自动软件分析的应用前景。

1 材料与方法

1.1 一般资料:回顾性筛选了2015年1月至2017年12月期间在我院神经内科就诊并完成头颈动脉CTA的病例，并满足以下条件:(1)年龄在40～79岁;(2)有充足的临床信息(如年龄、性别、血脂水平、血压、血糖、吸烟史等)用于评估10年的ASCVD评分，此评分标准参照2013年ASA/AHA指南;(3)总胆固醇(TC)水平在3.35～8.25mmol/L，高密度脂蛋白胆固醇(HDL_C)水平在0.5～2.55mmol/L;(4)收缩压在90～200mmHg之间。排除血管内支架治疗的患者，以及临床资料与影像资料时间间隔超过3个月的患者。对于有多次颈动脉CTA检查的患者，选取与临床资料间隔最短的颈动脉CTA影像。最终研究共计纳入121例患者。

1.2 方法:

1.2.1 CTA影像扫描流程:扫描采用TOSHIBA 64排螺旋CT，非离子型造影剂进行头颈部CTA检查。覆盖范围从主动脉弓至颅顶，采取螺旋扫描方式。使用CT双筒高压注射器以5ml/s的速率经肘静脉团注入非离子型造影剂80ml。具体扫描参数为120kV、300mA，螺距0.92∶1，层厚1mm。

1.2.2 图像分析流程:所有的影像学资料均导入iMac工作站进行后处理。人工颈动脉斑块分析流程由两位有CTA血管评估经验的临床主治医师(影像科与神经内科医生各一位)联合对颈动脉CTA图像进行评估，按双侧颈总和颈内动脉有无溃疡、脂质核心、血管钙化及血管狭窄(按NASCET标准进行血管狭窄程度计算，血管狭窄50%以下记录为无，血管狭窄超过50%记录为有);如果两名医生在评估结果上有争议，则由另两位研究质控医师(影像科与神经内科高级职称医生各一位)进行商议，得出最终结论。VascuCAP软件(Elucid Bioimaging公司，美国，版本号1.01)分析流程由一名影像科医生进行软件操作，将CTA原始图像导入软件后，按颈动脉分叉上下各1.5cm对颈总动脉及颈内动脉进行选择并标记，按操作流程对管壁和管径进行定义，适当手动修改ROI区域后软件自动计算(使用软件默认的Hu值)，得到各种计量参数(图1见封三)。由于软件识别等问题，121例患者中有19条血管未能被定义选取，最终共获得465条血管(颈总动脉237条，颈内动脉228条)数据。

1.3 统计学处理:采用SPSS 20.0版软件，计量资料以(±s)表示，采用配对t检验进行统计分析，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

共入选121例患者，其中女性56例，平均年龄为(61.63±7.65)岁。其中有TC水平升高者54例，平均TC水平为(4.78±1.65)mmol/L，平均HDL水平为(1.79±1.22)mmol/L;高血压病患者65例，平均收缩压为(134.51±18.94)mmHg;糖尿病患者35例，平均糖化血红蛋白水平为(7.23±3.42)%;有吸烟史者23例。

人工评估的465条动脉(双侧颈总及颈内)，发现有溃疡性斑块的动脉11条(2.37%);斑块内可见脂质核心的动脉有106条(22.80%);狭窄＞50%的动脉43条(9.25%);伴有斑块内钙化的动脉196条(42.15%);没有发现斑块内出血的动脉。应用VascuCAP软件对465条动脉进行量化评估。由于VascuCAP软件中无法评估“溃疡性斑块”这一主观指标，因而未按有无溃疡性斑块对动脉进行分组。

按人工评估有无脂质核心、狭窄是否大于50%或有无斑块内钙化的三种特征，分别对动脉进行分组，选取与分组相关的VascuCAP变量进行比较后发现:按有无脂质核心对动脉分组后，两组动脉的最大脂质核心区域面积和最大脂质核心区域比例差异均有统计学意义(P＜0.01)，脂质核心总体积与脂质核心百分比差异并无统计学意义(P＞0.05)，见表1。按人工评估有无钙化对动脉进行分组后，所有与钙化有关的变量(如钙化体积、钙化比例、最大钙化区域面积、最大钙化区域比例)差异均有统计学意义(P＜0.01)，见表2。VascuCAP软件对钙化和血管狭窄评估能力最好，见表2，表3。按人工评估有无血管狭窄对动脉进行分组后，绝大多数与狭窄有关的变量差异均有统计学意义(P＜0.01)，见表3。

表1 VascuCAP软件评估的颈动脉脂质核心特征－按人工评估有无脂质核心分组

表2 VascuCAP软件评估的颈动脉钙化特征－按人工评估有无钙化分组

表3 VascuCAP软件评估的颈动脉管壁特征－按人工评估有无血管狭窄分组

3 讨论

病理研究证实，溃疡性斑块、斑块内出血、脂质坏死核心及薄层纤维帽与颈动脉斑块的稳定性相关。越来越多的研究者认为，一个完整的颈动脉斑块的影像学评估，应该包含上述特征，这对于预测远期脑卒中事件极为重要。颈动脉超声可以观察动脉狭窄程度、斑块表面及内部的特性、监测血流动力学等等，甚至可以观察局部血流，但是评估者之间的差异较大，且不能够进行斑块体积的测量。颈动脉斑块的磁共振成像，如亮血序列(TOF)和黑血序列(基于T1的血流抑制相)等已成为当前的研究热点，被越来越多的学者所关注着［6］。然而与CTA相比，MRI空间解析度偏低，由于序列复杂、设备要求高、技术条件不成熟、评估者的经验水平不一等原因，并不适合三级以下医院用于高危病人的筛查。

本研究前期利用CTA的原始图像对颈动脉斑块进行评估，发现CTA原始图像可以较好的评估颈动脉粥样硬化斑块中的各种成分，包括出血、钙化、脂质核心等。其中CTA测得的脂质核心是远期脑卒中事件最有效的预测因素，脂质核心体积越大，未来脑卒中事件的发生率越高，其预测价值超过斑块体积本身的预测作用［5］。但是人工评估CTA的原始图像，对颈动脉斑块进行定性定量评估存在显而易见的缺陷:(1)人工评估费时费力，以本中心的经验举例，完整评估一例患者的双侧颈动脉的时间需要2～6小时;(2)对评估者本人的经验要求极高，评估者之间的差异可能很大;(3)定性评估相对准确，但是定量评估准确性不高，且一次性评估得到的指标参数偏少。

为解决这一系列难题，本文引入了能够自动评估动脉斑块特性的软件VascuCAP，该软件是可以在手动选择血管的基础上，自动对冠状动脉、颈动脉及颅内动脉(＞2mm管径)进行血管壁成分的分析，按照设计的阈值得到管壁内出血、钙化、基层及脂质成分的量化数据，并对狭窄程度和血管重构指数等进行精确测定［7，8］。与人工评估血管的数据进行对比后发现，两者具有非常好的一致性，尤其是对斑块钙化和血管狭窄程度两种临床上常用的指标。然而人工评估认为无脂质核心的动脉，软件评估仍能发现其存在脂质核心，且体积与人工评估认定有脂质核心的动脉相比，差异无统计学意义。对于这一结果，可能存在原因是:(1)由于与动脉基质成分的Hu值差异较小，脂质核心无论是人工或软件评估都很困难;(2)脂质核心体积偏小，软件计量时数据偏移较大。因此，很难判断对于脂质核心的评估上，人工或软件评估哪一种更为准确。虽然软件评估动脉粥样硬化的优点是客观指标测量准确高效，一例病例仅需半小时即可得到所有斑块评估数据。但是无法评估如溃疡性斑块等主观指标是其主要的劣势，未来人工智能的发展将可能改变这一现况。

本文存在以下不足:(1)没有发现斑块内出血的病例，因而未能对此类数据进行评估;(2)没有做不同评估者之间数据差异的分析;(3)获得软件评估斑块数据后，与远期脑卒中事件的相关性未能进行分析。

综上所述，利用VascuCAP软件可对颈动脉粥样硬化斑块进行定量，省时准确且高效。仅需对血管长度、管腔及管壁进行简单的定标，就可以根据不同组织的Hu值对血管及斑块成分进行有效的量化，与人工评估有较好的一致性，值得在临床中广泛使用。