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脑内血肿体积的CT 测量研究

2020-06-10梁树生丘文科陈华英莫永灿黄大成

中国中西医结合影像学杂志 2020年3期
关键词:轴位血肿脑出血

梁树生,丘文科,陈华英,莫永灿,黄大成

(广东省英德市人民医院影像中心,广东 英德 513000)

脑出血是临床常见病,常需影像学检查以确定血肿的存在及体积,以往血肿体积测量方法虽具有一定准确性,但相对复杂,且有一定误差,不能满足诊治需求。本研究收集2018 年3 月至2019 年8 月在我院行颅脑CT 扫描的脑出血患者83 例,进行脑内血肿体积(V)与轴位CT 图像上血肿长(A)×宽(B)×高(C)值的相关性研究,并求两者的线性回归方程,为血肿测量提供新的参考公式。

1 资料与方法

1.1 一般资料 83 例中,男54 例,女29 例;年龄4~96 岁,平均(64.3±14.8)岁。均为单侧脑出血,左侧36 例,右侧47 例,均位于脑实质内,硬膜下、硬膜外及蛛网膜下腔内血肿不纳入。纳入标准:①均经手术或随访证实;②急性期(<3 d)脑出血;③血肿较规则集中;④血肿未破入脑室系统和蛛网膜下腔。

1.2 仪器与方法 采用GE Lightspeed VCT 64 排螺旋CT 行头颅平扫后薄层重建。扫描参数:120 kV,180 mAs,层厚5 mm,螺距0.8,薄层重建层厚、层距均为0.65 mm。所有图像均发送至PACS,薄层重建图像发送至GE ADW 4.5 后处理工作站。

1.3 图像处理及测量 在后处理工作站上通过轴位、矢状位、冠状位勾画出血肿外缘曲线,行VR 并测出血肿体积(图1)。利用轴位图像上测量血肿的长、宽、高值[长定义为血肿横断面的最大长径(A),宽定义为同层面与最大长径垂直的最大宽径(B),高定义为CT 的层厚乘以血肿层数的值(C)],求出A×B×C。另采用多田公式法,计算出血肿体积,血肿体积=A×B×C×1/2。

1.4 统计学方法 通过SPSS 21.0 统计学软件先绘制出2 组变量(A×B×C 值、体积)散点图,再求出相关系数r 值,检验其相关性,以P<0.005 为差异有统计学意义;最后通过线性回归方程Y=a+bX 得出常数项a 和回归系数b 值。计量资料若服从正态分布配对资料采用配对样本t 检验,若不服从正态分布,采用秩和检验。

2 结果

通过VR 法计算,83 例血肿体积为0.68~137.23 cm3,平均(18.890±24.956)cm3,A×B×C 值为(42.000±57.212)cm3。V 值与A×B×C 值2 组变量的散点图呈线性相关,两者存在正相关关系(r=0.991,P<0.001)(表1);利用线性回归方程Y=a+bX,得出a=0.737,b=0.432,最后得出V=0.737+0.432×(A×B×C)(表2,图2)。

表1 血肿体积(V)值与长×宽×高(A×B×C)值的相关性(n=83,±s)

表1 血肿体积(V)值与长×宽×高(A×B×C)值的相关性(n=83,±s)

表2 回归方程Y=a+bX 常数项a 值、回归系数b 值

图1 女,65 岁 图1a CT 轴位图像测量血肿的长、宽值 图1b~1d 分别在轴位、冠状位、矢状位图像上勾画血肿外缘曲线 图1e VR 图像上测出血肿体积为18.850 cm3 图2 血肿体积(V)与长×宽×高(A×B×C)的直线回归图

多田公式法测量血肿体积为(21.000±28.606)cm3,与VR 法比较,误差均值(2.110±5.148)cm3,误差率为(8.15±24.20)%,差异有统计学意义(Z=-3.301,P=0.001)。

3 讨论

脑出血是临床上常见病,包括外伤性、高血压性、血管畸形、动脉瘤破裂及肿瘤性出血等,是致死和致残的重要原因[1-2]。准确测量血肿体积,可为临床制订最佳治疗方案提供依据。目前,脑实质内血肿体积的CT 测量方法主要有计算机辅助体积分析法、多田公式法、2/3SH 法、体视法及其他软件测量法等,其中以计算机辅助体积分析法最准确可靠,被认为是测量血肿的金标准[3]。计算机辅助体积分析法是将各个层面测得的出血面积相加,乘以相邻层面距离,从而得出总出血量[3],其操作方法:应用计算机图像工作站,在每一张轴位图像上对血肿边缘进行手动描边,面积和相应层面的厚度相乘为该特定层面的体积(cm3),将每一个可视层面的血肿体积进行叠加即血肿的总体积[4]。本研究采用的VR 法是计算机辅助体积分析法的一种。多田公式法是根据CT 轴位图像上血肿最大层面的长径、宽径、血肿层面数、扫描层厚进行计算,即血肿体积V=1/2×长径×宽径×层 面数×层厚[5]。

2/3SH 公式:S 表示血肿最大截面积,H 表示血肿的层面之和[6]。体视法是借助测量格进行测量,通常取一块10 cm×10 cm 的透明胶片,按头部CT 图像上比例尺的单位长度,在胶片上画出测量格。每个小测量格的边长为CT 图像上比例尺1 cm 长度,每一个小方格代表1 cm2。然后将测量格放在血肿影像上,计数落在血肿上测点数(P);根据体视学的卡瓦列里原理,血肿体积(V)=a(P)×ΣP×t,a(P)为测点相当的面积1 cm2,ΣP 为落在血肿上的测点总数,t为层厚,头部常为1 cm;所以实际上累加每层面血肿上的测点即可得出血肿的体积。该方法简单,且测量数据经临床验证也较准确,但医务人员对其了解很少,因此限制了临床应用[7]。

其他软件测量法:①3D-Slicer 软件法,在电脑中运行3D-Slicer 软件,导入患者头颅CT 数据,调整图像大小,运行MakeModel→Models,即可显示血肿三维形状及血肿体积;徐兴华等[5]认为该方法不受血肿形状和部位的影响,结果准确,可重复性好,能满足临床多种应用需要。②ImageJ 软件人工算法,运行ImageJ 软件,计算面积。使用魔棒工具点击选取血肿边缘,运行Analyze→Measure,即出现该层面血肿的面积结果。体积=Σ 各层面血肿面积×层厚。符鹏程等[8]认为该方法对脑内血肿的测量更具准确性,同时具有可行性。③FireVoxel 软件法,范光伟等[9]通过对不同血肿大小和形状组用FireVoxel 软件法和多田公式法测量的结果进行分析比较发现,出血量越多组2 种测量方法的误差率虽有增大趋势,但差异无统计学意义;而血肿分叶状组和不规则组的误差率明显高于规则组,差异有统计学意义,认为在不规则形血肿测量时多田公式误差较大。

研究[10]显示,出血量越大,中线移位越明显,中线移位>10 mm,死亡率明显增加。幕上脑出血量>30 mL,或中线移位>10 mm,或出血破入脑室系统、脑池明显受压,可作为手术指征[11]。故临床上准确测量脑出血量极为重要。本研究采用VR 法测量血肿体积,数据准确可靠。并利用统计软件对出血肿体积V 值及A×B×C 值2 组变量绘制出散点图,得到的散点图呈线性相关关系(r=0.991,P<0.001)。最后用回归方程式算出Y=a+bX 中a 值、b 值分别为0.737、0.432,从而得出血肿体积(V)=0.737+0.432×(A×B×C)。另外,本研究还比较了临床上常用的多田公式法与VR 法对血肿的测量结果,发现多田法误差值为(2.110±5.148)cm3,误差率为(8.15±24.20)%,2 种测量方法差异有统计学意义,多田法会高估血肿量。

本研究的不足之处:①样本量稍小,公式的准确性需进一步验证;②本组血肿较规则,对不规则血肿体积的测量可能准确度欠佳;③本组最大血肿量为137.23 cm3,仅2 例>100 cm3,故公式对较大血肿体积的计算可能有一定误差。

综上所述,通过本研究得出血肿体积(V)=0.737+0.432×(A×B×C),此算法对脑内血肿体积的测算有一定的准确性,能为血肿的测量提供新的公式。

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