车载核磁在早期评价边远地区人群脑小血管疾病中的应用价值

刘苗苗，马利军，刘晓林，周茂荣，苏宁，陈国强，孙凯,3

1. 内蒙古科技大学包头医学院 研究生学院，内蒙古 包头 014060；2. 包头市中心医院 影像科，内蒙古 包头 014040；3. 深圳市龙岗区第三人民医院 影像科，广东 深圳 518115

引言

最新的研究发现，中国人群总体终身卒中风险位居全球首位[1]，说明我国脑卒中的防治任务较严峻，特别是在健康状况普遍欠佳的边远地区，缺血性脑卒中发病风险相对更高[2]。为了让贫困地区群众获得更加均等的公共卫生和基本医疗服务，我国一直致力于提高全体成员的基本公共卫生服务水平，虽然目前在基本医疗卫生服务方面取得了一定成就，但贫困地区卫生事业发展仍面临诸多困境。基于以上原因，本研究以边远地区人群作为研究对象，探讨使用车载核磁在边远地区人群中进行脑卒中筛查以早期评价脑小血管疾病负担中的应用价值。

脑部小血管疾病（Cerebral Small Vessel Disease，cSVD）是全球约1/5 脑卒中的常见病因，也是最常见的慢性进展性血管疾病，主要影响穿支小动脉、毛细血管和小静脉，且病因多样[3]。尽管cSVD 的发病机制不同，但其具有相似的神经影像学表现，包括近期发生的小的皮层下梗死、血管起源的腔隙、血管起源的白质高信号、血管周围间隙和脑微出血[4]。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）在cSVD 的诊断中起着关键作用，可早期识别急性缺血性脑卒中患者，其可作为脑卒中筛查的首选无创方案，然而传统的磁共振设备难以实现移动部署和使用，而基层医院缺乏磁共振设备、磁共振检查费用高等因素限制了其在脑卒中筛查中的应用。车载核磁因其可移动、便捷、无创且无电离辐射、软组织分辨力高以及可以多方位、多序列成像的优势，拓展了脑卒中筛查的影像学检测手段。目前脑卒中尚无基于因果关系的预防、治疗和管理方法，只能基于对抗心脑血管疾病的已知危险因素进行预防、治疗和管理。因此，全面了解脑小血管疾病的发病相关危险因素，对于探讨该类疾病的发病机制、延缓疾病进展以及预防脑血管事件的发生至关重要。

1 材料与方法

1.1 一般资料

本研究为前瞻性队列研究，且研究方案已经本院医学伦理委员会批准[KYLL2019（伦）005 号]。纳入标准：① 年龄＞40 岁的人群；② 无磁共振检查禁忌证者。排除标准：① 有起搏器、人工瓣膜等金属植入物或携带有磁性医疗设备者；② 有幽闭恐惧症者；③ 上传图像太少或图像质量差影响诊断者；④ 基线资料缺失者；⑤ 存在严重创伤性、中毒性或感染性脑损伤或脑肿瘤、痴呆、严重缺血性中风或出血性中风史导致cSVD 的MRI 标志物评估困难且不准确者。最终，本研究选取了2019 年5—12 月于内蒙古中西部边远贫困地区接受车载核磁脑卒中筛查的496 例患者作为研究对象，所有研究对象均在检查前签署知情同意书。

1.2 仪器与方法

1.2.1 磁共振成像

本研究采用Vivi X330 0.3T车载磁共振（稀宝医疗）扫描，使用4阶9通道匀场线圈。研究对象取仰卧位，使人体长轴与床面长轴一致（图1），头置于线圈内。采用快速推荐成像序列同时做冠状位、矢状位、轴位三方向的定位图。在定位片上确定扫描基线、扫描方法和扫描范围。常规行横断面T1WI、T2WI以及T2 FLAIR序列扫描。扫描参数如下：① T1WI：TR/TE=1540.0/24.01 ms，FOV=240 mm×216 mm，层厚=7.0 mm，层间距=2.0 mm，体素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15层，TA=1 min 31 s；② T2WI：TR/TE=5700.0/99.35ms，FOV=240 mm×240 mm，层厚=7.0 mm，层间距=2.0 mm，体素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15层，TA=2 min 28 s；③ T2 FLAIR：TR/TE=9170.0/109.35 ms，FOV=240 mm×240 mm，GRAPPA=2，层厚=7.0 mm，层间距=2.0 mm，体素大小=1.0×0.8×0.8 mm3，15层，TA=2 min 36 s。

图1 车载核磁脑卒中筛查中的体位

1.2.2 基于移动车载核磁的脑小血管疾病总负担评分

基于神经影像血管改变报告标准（STENTINE）[5]的影像学指南定义的包括白质高信号（White Matter Hyperintensity，WMH）、腔隙、血管周围间隙扩大（Enlarged Perivascular Space，EPVS）、脑萎缩和慢性皮质梗死在内的所有cSVD 磁共振影像标志物，计算脑小血管疾病总负担评分。之前的研究中cSVD 总分没有考虑脑萎缩，而美国中风协会关于cSVD 的科学声明将脑萎缩作为cSVD 的MRI 标志[6]。因此，本研究将脑萎缩纳入cSVD 总负担评分中。慢性皮质梗死也被考虑为cSVD 的影像学标志物，并对临床结果有潜在影响[7]。然而，由于考虑到检查的时效性，未常规进行磁敏感加权成像和弥散加权成像检查，微出血和近期发生的小的皮质下梗死并未被评估。所有的磁共振成像图片均由一位经验丰富的神经放射科医生完成对临床信息的盲法评估，以确定脑小血管病变的存在、位置和大小。根据Fazekas 分级标准[8]对WMH 进行评分，EPVS 根据之前描述的且经过验证的半定量评分标准进行评分[9]，根据Pasquier 等[10]的视觉评分标准对脑萎缩进行评估。

既往对脑小血管疾病危险因素的研究多是基于单个MRI 标志物[11]，最近，为了更有效地捕捉cSVD 对大脑的整体影响，马斯特里赫特大学的一个合作小组开发了一个“cSVD 总分”指标，将所有四种MRI 特征相加以评估cSVD 的整体负担[12]，该评分通过构建0～5 分的序数评分来反映cSVD 的总负担。出现以下任何一项得1 分：中重度脑萎缩、存在1 个或多个腔隙灶、脑室周围WMH Fazekas 评分3 分或深部WMH Fazekas 评分2 或3 分、基底节区有中-广泛性（10 个以上）EPVS、存在慢性皮质梗死（图2）。将每例患者的上述cSVD 标志物得分相加，计算cSVD 总分。因此，cSVD 总分范围为0～5 分。

图2 脑小血管疾病总评分特征和分类

1.2.3 临床信息和血管危险因素调查

参与者接受了血管危险因素调查，包括结构化问卷和空腹验血。调查内容包括：人口学信息（年龄、性别、受教育程度）、行为生活方式调查（吸烟、饮酒、体育锻炼）、疾病史及近3 个月用药情况（高血压、糖尿病、心脑血管疾病、脂代谢异常）。对于每个危险因素，疾病状态被编码为无相关疾病和有相关疾病。疾病史是根据受试者报告的既往病史定义的，并通过受试者的医疗记录和有效药物清单进行验证。由医护人员依照操作手册测量体质量指数（Body Mass Index，BMI）、腰围、收缩压（Systolic Blood Pressure，SBP）、舒张压（Diastolic Blood Pressure，DBP）等指标。受试者空腹采集肘前静脉血，完成空腹血糖（Fasting Plasma Glucose，FPG）、糖化血红蛋白（Glycated hemoglobin A1c，HbA1c）、同型半胱氨酸（Homocysteine，HCY）、甘油三酯（Triglyceride，TG）、总胆固醇（Total Cholesterol，TC）、低密度脂蛋白胆固醇（Low Density Lipoprotein Cholesferol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（High Density Lipoprotein Cholesferol，HDL-C）等指标的测定。

1.3 统计学分析

采用SPSS 26.0 统计软件进行数据分析，以P=0.05 作为组间比较的检验水准。计量资料用（±s）或四分位数范围描述，基数资料用n（%）表示。符合正态分布且方差齐的计量资料组间比较采用方差分析，不符合的组间比较使用Kruskal-Wallis 检验。分类变量的组间比较采用χ2检验或Fisher 精确检验。采用Spearman 相关性分析检验危险因素与cSVD 总负荷的相关性。用多因素Logistic 回归分析筛选影响cSVD 总负荷的独立危险因素，自变量为Spearman 相关分析P＜0.05 的因素，结果用校正后的优势比（Odds Ratios，OR）和与之相应的95%可信区间（Confidence Interval，CI）表示。通过二元Logistic 回归分析，调整年龄和性别，分别分析DBP 与每个MRI 标志物之间的关系。

2 结果

2.1 基线资料分析

本研究共入组研究对象496 例，平均年龄为60 岁，其中男性占比42.3%。所有登记研究对象的特征如表1 所示。关于cSVD 负担，218 例（43.95%）患者没有cSVD的MRI 标志物（cSVD 0），203 例（40.93%）有1 个标志物（cSVD 1），49 例（9.88%）有2 个标志物（cSVD 2），16 例（3.23%）有3 个标志物（cSVD 3），8 例（1.61%）有4 个标志物，2 例（0.40%）有5 个标志物（所有标志物），因只有2 例患者具有所有的5 个标志物，将有4 个标志物和5 个标志物的研究对象合并为一组（cSVD 4）进行统计分析。根据cSVD的MRI标志物数量将所有受试者分为5组，表1 列出了5 组患者的特征，图3 显示了不同cSVD 类别的组成。

表1 基于cSVD分组的所有受试者的一般特征

图3 cSVD严重程度量表不同类别构成图

5 组间年龄、性别、受教育程度、腰围、高血压病史、SBP、DBP、HbA1c 指标的差异有统计学意义（P＜0.05）；而BMI、吸烟、饮酒、缺乏运动、脑血管病史、心脏病、糖尿病、血脂异常、FPG、TG、TC、LDL-C、HDL-C、HCY 指标的差异无统计学意义（P＞0.05）。值得注意的是，虽然TC 和LDL-C 水平随着cSVD 负担的增加而增加，但组间差异却无统计学意义（P＞0.05）。

2.2 危险因素与cSVD总负荷的关系

表2 为Spearman 相关性分析结果，表明有高血压病史以及年龄、腰围、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 水平越高，cSVD 负荷越高（P＜0.05）。脑小血管疾病负荷越高，男性占比越大；受教育程度越低，cSVD 负荷越高（P＜0.05）。表3 为有序Logistic 回归分析结果，显示在控制BMI、吸烟、饮酒、缺乏运动、脑血管病史、心脏病、糖尿病、高脂血症、FPG、TG、HDL-C、HCY 等混杂因素后，年龄是cSVD 发生的决定因素（P＜0.05），DBP 升高是cSVD 的独立危险因素（P＜0.05）。

表2 不同亚组危险因素的Spearman相关性分析结果

表3 有序Logistic回归分析显示危险因素与cSVD总负荷的关系

2.3 DBP与不同MRI标志物的关系

表4 为DBP 与cSVD 不同MRI 标志物之间相关性的研究结果，表明校正年龄和性别后，DBP 是腔隙灶和慢性皮质梗死发病的独立危险因素（P＜0.05）；而DBP 在白质高信号、脑萎缩及血管周围间隙增大是否发病之间差异无统计学意义（P＞0.05）。

表4 DBP与cSVD不同标志物的关系

3 讨论

本研究的优势包括受试者从普通人群中选择、样本量相对较大、所有研究对象都进行了0.3 T MRI 扫描、标准化定义SVD，故减少了检测大脑SVD 的变异性。本研究首次采用车载核磁对边远地区人群进行颅脑磁共振检查，探讨了基于车载核磁的cSVD 总负荷与心脑血管病危险因素之间的相关性。结果表明，高血压病史以及年龄、腰围、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 与cSVD 负荷呈正相关，男性cSVD 负荷高于女性，受教育程度与cSVD 负荷呈负相关。有序Logistic 回归分析结果显示，在控制混杂因素后年龄是sSVD 的决定因素，而DBP 是cSVD 的独立危险因素。相比于车载CT，车载核磁具有无电离辐射、软组织分辨力高、可以多方位、多序列成像等优点，可以评估脑小血管疾病，早期识别急性缺血性脑卒中患者，并有利于与其他脑血管疾病进行鉴别，指导早期干预、降低脑血管事件发生率，且解决了传统核磁共振设备难以实现移动部署和使用、基层医院缺乏MRI 设备、MRI 检查费用高等问题，可作为脑卒中筛查的首选无创方案。

本研究中，cSVD 负荷分层的组的组成与既往研究不同，如在Yang 等[12]和Klarenbeek 等[6]的研究中分别有28.6%和14.6%的患者没有出现cSVD 的MRI 标志物，且他们研究的对象均为腔隙性卒中患者，而腔隙性脑血管病患者通常会同时出现其他标志物。Yang 等[12]的研究对象是医院内接受体格检查的患者，结果显示35.06%的患者没有cSVD 的标志物。本研究43.95%的患者没有MRI 标志物，这高于先前研究的结果，这种差异可能是由研究人群的差异造成的，本研究选取的是内蒙古地区接受国家脑卒中筛查的人群。此外，不同的MRI 扫描仪可能会影响SVD评分以及与其他研究的可比性。本研究腔隙灶的患病率为36.3%，白质高信号为13.3%，脑萎缩为10.7%，慢性皮质梗死为10.5%，血管周围间隙增大为8.1%，这些研究结果与其他研究结果比较具有差异，这可能归因于研究人群的种族及地域等的差异[13]。

研究表明，年龄是所有cSVD 的显著危险因素，cSVD随着年龄的增长程度逐渐加重，在年龄＞75 岁的个体中可观察到更严重的cSVD[6,14]。此外，有研究表明，高血压与cSVD 标志物的严重程度增加相关[15]。因此，本研究调查结果与既往研究一致。事实上，高血压与动脉粥样硬化相关的小动脉变性有关，这表明穿透血管的动脉硬化是脑小血管病变发病机制中的一个主要因素，这些cSVD 标志物同时出现在老年人中，表明可能具有相似的病因和风险因素[16]。

血管危险因素与cSVD 之间的关系尚不完全清楚。一些研究调查了个体cSVD 标志物与心脑血管危险因素之间的关系，然结果并不完全相同。Jorgensen 等[17]的研究表明，中老年女性、吸烟、缺乏运动、童年智商较低、社会经济地位和教育水平较低、大血管疾病（包括僵硬、扩张性、内膜-中层厚度、斑块和心脏病）会增加cSVD 的发病风险，但BMI、糖尿病及血脂异常和cSVD 之间无显著相关性。关于HCY 与cSVD 结果好坏的关系尚无统一结论，一些研究显示无显著关系，另一些研究报道有显著关系[18]，不同的结果可能部分归因于不同的研究人群和不同的评分方法。

本研究对于cSVD 总负荷的评分不同于以往。脑萎缩被认为是cSVD 的标志物，并被认为介导了血管病变对认知的影响[3]。多项研究表明，高血压是脑萎缩的独立危险因素[19]。因此，本研究将脑萎缩纳入cSVD 总负荷。根据Jokinen 等[7]的研究发现，慢性皮质梗死也被考虑为cSVD的一种伴随表现并且与临床预后密切相关。而考虑到检查的时效性，本研究未常规进行磁敏感和弥散加权成像，且微出血和最近的皮质下梗死也未被评估。未来可以更加全面地评估cSVD 发病的危险因素，并进行干预以降低脑血管事件的发生率。由于cSVD 是常见的微血管病变，呈弥漫性分布且不同病变类型的进展不同，cSVD 被认为是一种动态的全脑疾病[20]，因此综合考虑影像学数据和临床指标，本研究引入结合MRI 结果的视觉评分系统以代表cSVD 的总负荷，对于cSVD 的特征描述是有显著价值的，这些量表是实用的，但灵敏度有限。由于SVD 的累积性脑改变是连续的，因此用连续的方法而不是顺序的尺度来研究整体病变负荷是有科学性的。计算机生成的MRI 分割已经可以用于计算不同类型的SVD 改变。

本研究存在一些局限性：① 本研究人群是基于蒙古边远地区接受国家脑卒中筛查的人群，数据呈现偏态分布，而这种选择偏倚可能会低估cSVD 总负担与某些危险因素之间的相关性；② 由于对数据进行了横断面检查，因此无法评估危险因素与cSVD 的因果关系；③ 由于考虑到检查的时效性，未常规进行敏感性和弥散加权成像检查，微出血和近期发生的小的皮质下梗死也并未被评估；④ 所采用的设备为0.3 T 车载磁共振设备及其相关参数设置，所得影像诊断结果与中、高场磁共振可能也存在差异。

4 结论

本研究探讨了基于边远地区车载核磁筛查的cSVD总负荷与心脑血管病危险因素之间的相关性，结果表明高血压病史以及年龄、腰围、SBP、DBP、HbA1c、TC、LDL-C 水平与cSVD 负荷呈正相关，脑小血管疾病负荷与男性占比呈正相关，受教育程度与cSVD 负荷呈负相关。有序Logistic 回归分析结果显示，在控制混杂因素后，年龄和DBP 是cSVD 的独立危险因素。车载核磁可作为脑卒中筛查的首选无创方案，未来可以通过比较车载核磁与常规磁共振扫描设备成像的一致性，研究基于车载核磁cSVD总负荷与缺血性脑卒中的关系，探讨该方法评价缺血性脑卒中的早期预警价值。此外，还可以结合车载核磁筛查标准、国家脑卒中高危人群筛查项目及危险因素建立脑卒中发病风险的预警模型，通过前瞻性队列研究，开发缺血性脑卒中的简单、无创、经济的早期筛检工具，通过ROC 曲线评估筛检工具的有效性，进一步提高其对缺血性脑卒中发病风险的早期预警价值，为早期干预、降低脑血管事件的发生率提供依据。