本文是医学论文，脑出血血肿早期增大的相关研究已经得到了国内外学者的广泛重视，从早期预测血肿增大的低密度征，逐渐到混合征、黑洞征、岛征以及CT A斑点征、渗漏征等，到最近一两年的联合征象预测及放射组学，预测能力逐步提升，大大提高了血肿早期增大的诊断率，有效的降低了患者的致残率和致死率，提高了患者的生活质量。随着科学技术的发展和研究的不断深入，多模态影像学检查和放射组学可能逐步完善为预测血肿增大的可靠预测因子，从而早期准确地预测血肿增大，以便更好地指导临床诊疗，造福脑出血患者。
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1前言
近年来，基于影像学特点对血肿早期增大预测的研究越来越多，但绝大多数都是定性影像学征象，其易受到评估者水平及主观性的影响，稳定性较差。放射组学是一种新开发的工具，它可以从各种形态的图像中高通量提取特征，使我们能够对图像特征进行定量分析，由于预测血肿增大的CT征象反映了血肿在形态质地和信号强度上更倾向于异质性，假设能够借助放射组学特征量化异质性，那么扩大的血肿便可以被精确地筛查出来。目前放射组学已经在肿瘤、阿尔茨海默病及肾病等疾病的检查。虽然脑出血血肿早期增大的生物学机制尚不清楚，但越来越多的证据支持了一个模型，即初始出血部位邻近血管破裂导致的继发性出血。过去血肿扩张通常被认为是一个破裂并持续出血的单一血管，与持续不断的水龙头相类似，这一模型比较形象直观且与血肿早期增大的比例较高相一致。然而没有直接的组织病理学支持脑出血早期血肿增大是由于单一血管的持续出血，血肿增大常常发生在初次出血的数小时后，这一临床观察结果与此模型亦不一致
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2资料和方法
2.1研究对象
回顾性分析2015年８月至2018年1月华中科技大学协和深圳医院（南山医院）就诊的脑出血患者。纳入标准：（1）急性脑出血患者于6ｈ内首次行颇脑CT平扫；（2）首次头颅CT平扫后没有进行任何外科手术治疗，发病后于24h内再次行头颅CT平扫。排除标准：（1）出血性脑梗死患者；（２）烟雾病、脑动脉瘤或脑血管畸形等引起出血的患者；（3）颅脑外伤所致的脑出血患者；（４）血液病、抗凝或溶栓所致的脑出血患者；（5）瘤卒中等其他常见疾病。最终纳入患者185例，其中女５２例、男133例；年龄29-91岁，平均（56.39±13）岁。本研究采用的是Kazui等提出的标准，此标准是血肿体积差多12.5ｍl或者血肿体积比值＞1.4时，则判定为血肿增大。
2.2CT扫描方法
所有患者入院6ｈ内行首次颅脑CT检查，仪器采用西门子双源CT机及西门子128层螺旋CT，扫描参数：设置管电压120kV，管电流200ｍA，螺距1.0,层厚1.0ｍｍ,矩阵选择512乘以512。患者取仰卧位，扫描范围自第２颈椎至头顶部。入院治疗24ｈ内再次行颅脑CT平扫检查。将原始数据传至深圳市铱硙医疗科技有限公司脑医生智能辅助诊断系统，由系统自动检测血肿部位、体积、最大径、最小径、最大CT值及平均CT值。该系统使用基于编码－解码架构的卷积神经网络，原始脑部CT图像经过编码部分提取特征，然后通过解码部分处理提取后的特征并对脑出血区进行评测。高血压性脑出血早期肿扩大与年龄、性别、血压、血脂、血糖、冠心病、烟酒史、凝血异常、格拉斯哥昏迷评分等关系报道不一，多数学者认为入院高血压对自发性脑出血患者的血肿进一步扩大存在一定的影响。本研究显示入院时高收缩压是血肿早期增大的独立危险因素，因此对于入院时高收缩压的患者应积极降血压至合理区间，可预防血肿早期扩大，并有利于病情的稳定。
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3结果............10
3.1一般资料............10
3.2两次CT检查血肿体积的变化...............10
3.3血肿扩大组与血肿无变化组定量测量结果............10
3.4血肿扩大组与血肿无变化组定性测量比较............10
3.5血肿扩大的二元Logtstic回归分析结果............11
3.6不同影像学征象与早期血肿增大的相关性............11
４讨论............12
５结果............14
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4讨论
血肿形态因出血量的大小及出血位置的不同而表现多种多样，国内外多数研究将圆形及椭圆形的血肿表述为规则形血肿，其余类型的表述为不规则形血肿，分叶征属于不规则形的一种表现形式。研究显示血肿形态不规则与血肿早期增大具有较高的相关性，可能的原因是不规则的血肿周围会产生更多的炎症反应，并发生一系列的酶反应、炎症介质释放、小胶质细胞活化、脑组织进一步损伤；另一种可能的机制是不规则血肿容易导致脑水肿的进展并影响预后。本研究显示血肿扩大组与未扩大组的初始血肿最大径、最小径及其差值差异无统计学意义，所以几乎没有文献应用这些值作为评估血肿扩大与否的指标，但两组间血肿形态不规则征差异有统计学意义，与文献报道一致。2009年Barras等观察到血肿内密度不均这一现象，研究证实血肿密度不均与血肿扩大与否具有较高的相关性。通过分析显示血肿扩大组与未扩大组的初始血肿最大CT值、平均CT值差异无统计学意义，但由于血肿密度不均匀引起的混杂征及黑洞征这两个指标差异有统计学意义。杨文松等既往研究显示混杂征预测血肿扩大的敏感性为39.3％，特异性为95.5％；黑洞征预测早期血肿扩大的敏感性为31.9％，特异性为94.1％；混合征或黑洞征预测早期血肿扩大的敏感度、特异度分别为61％、90.1％，本文与文献报道基本一致。本研究的局限性：（1）此文为回顾性研究，且纳入的脑出血患者均为高血压患者；（2）本研究的CT定量参是通过AI智能软件客观测量所得，其所得数值受到软件的影响；（3）本研究没有与临床病史（吸烟史、饮酒史糖尿病、肾病、血液系统疾病等）相结合。
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5结论
基于平扫CT图像预测血肿早期增大的征象在国内外已有多篇报道，多是评价单一征象对早期血肿扩大的预测能力。本研究主要从血肿密度不均及形态不规则的多个征象入手，分析表明混杂征、分叶征、黑洞征为血肿早期增大的独立危险因素，并将具有混杂征、分叶征、黑洞征单一征象者及具有联合征象者纳入观察，此种方法既增加了两者相关性的敏感度，同时也保持了较髙的特异度。因此，在临床工作中，对高血压脑出血发病24ｈ内首次CT检查具有混杂征、黑洞征或分叶征的患者，高度提示血肿扩大的可能。临床上目前还没有一个确定且公认的标准判断血肿早期増大，本研究的血肿扩大率27.6％，与文献报道接近。本研宄定量资料使用铱硙医疗脑医生AI Stoke智能辅助诊断系统测算，该系统对神经系统平扫CT原始数据进行分析处理，通过AI 系统预测大脑是否有脑出血发生，并自动勾勒出病变区域，准确性及可重复性均较高，排除了人为因素及算法差异导致的误差。
参考文献（略）
