2025-07-22 13:49:41 by admin 
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编者按：在上一次推文（【揭秘】VPD的MRI-PalqueView软件为何成为全球最广泛应用的血管斑块分析诊断工具）中，我们揭密了MRI-PlaqueView广泛应用于全球的技术基础。今天就趁热打铁举例说明，MRI-PlaqueView在全球具体科研项目中都扮演着什么角色。本文简要翻译两篇近期发表的文章，分别探索了“PET与易损斑块MRI特征的关联”和“斑块MRI特征与卒中复发风险的关系”，其中斑块的MRI特征分析都用到了标准化分析工具MRI-PlaqueView。
【文章1】18FDG-PET与斑块易损性的 MRI 特征之间的关联目的：病理学研究表明不稳定的斑块形态和炎症与脑血管事件有关。MRI 可以识别不稳定斑块的形态学特征。18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（18FDG-PET）是一种经过验证的可对斑块炎症代谢进行非侵入性成像的技术。本研究的目的是在症状性颈动脉狭窄患者人群中，研究MRI确定的斑块易损特征和PET之间的关联。方法：从 BIOVASC 研究的受试者中，按如下标准招募：（1）年龄≥50岁；(2) 近期（<30 天）缺血性卒中（改良Rankin 量表 ≤3) 或运动/言语/视觉 TIA；(3)同侧颈内动脉狭窄（狭窄率≥5 0%）；(4)完成颈动脉PET/CTA和MRI检查。采用MRI-PlaqueView对 MRI 图像进行半自动分析，量化不稳定斑块的形态学特征。PET 图像与 CTA共同配准，采用最大标准化摄取值 (SUVmax)表示炎症相关代谢。结果：25 名患者符合纳入标准（72% 为男性，平均年龄 65岁）。MRI 测量的斑块体积在男性中（1,708–1,286 mm3，p = 0.03），卒中患者（1,856–1,440 mm3，p = 0.05），以及非他汀类药物使用者 (1,325–1,797 mm3, p =
0.03)较大。SUVmax 与 MRI 识别的斑块富脂质核 (LRNC)(rs = 0.64, p <0.001) 相关（如下图），与斑块纤维帽厚度（rs = -0.4，p = 0.02）和钙体积（rs = -0.4，p = 0.03）负相关。(A) 颈动脉 MRI 管腔和血管壁半自动分割。(B)半自动分析的 LRNC区域 。(C) 颈内动脉的3D 渲染。(D-F) 同一斑块区域的 CT 和 PET 图像。ROI (F) 显示了测量 SUVmax 的位置。
结论：这项研究证明了非侵入性成像显示的炎症代谢标志物与不稳定斑块的MRI形态学特征之间存在相关性。 如果经过重复炎症，我们的研究结果可能支持在未来的临床实践和随机试验中，联合应用MRI 和 PET检测易损斑块。目的：本研究旨在开发和验证基于放射组学列线图预测症状性颅内动脉粥样硬化狭窄（symptomatic intracranial atherosclerotic stenosis，SICAS）的卒中复发风险。方法：从医院数据库中获取156例SICAS患者的医疗记录和血管壁高分辨率成像（VW-HRMRI）资料（成像序列包括 3D-T1WI-VISTA、T2WI 和 3D-T1WI-VISTA 增强成像），确定其基本信息、斑块特征和卒中复发情况。其中VW-HRMRI图像的分析主要基于MRI-PlaqueView进行。将156 名患者分为训练队列 (n = 110) 和验证队列(n = 46)。使用LASSO)算法选择与卒中复发相关的像组学特征；然后使用多元逻辑回归纳入临床危险因素、放射学特征和放射组学特征构建预测卒中复发列线图。结果：糖尿病、斑块负荷和增强率是预测卒中复发的独立危险因素[OR =
1.24, 95% CI:1.04–3.79, p = 0.018; OR = 1.76，95% CI：1.28–2.41，p < 0.001；和 OR = 1.94，95% CI：1.27–3.09，p < 0.001]。3D-T1WI-VISTA 的 5 个特征、T2WI 的 6 个特征和 3D-T1WI-VISTA 增强图像的 9 个特征与卒中复发有关。3D-T1WI-VISTA 增强图像中的放射组学特征，在训练队列[曲线下面积 (AUC), 0.790, 95%CI: 0.669–0.894] 和验证队列 [AUC,
0.779, 95% CI: 0.620–0.853]中预测卒中风险，表现优于优于其他两个序列的放射组学特征。临床风险因素、放射学特征和放射组学特征的组合具有最佳预测值，在训练队列中AUC=0.899（95% CI：0.844-0.936）；在验证队列中AUC=0.803（95%
CI：0.761-0.897）。列线图的 C 指数在训练和验证队列中，分别为 0.880（95% CI：0.805–0.934）和 0.817（95% CI：0.795–0.948）。决策曲线分析进一步证实放射组学列线图具有良好的临床适用性，净收益为0.458。结论：影像组学特征有助于预测 SICAS 患者的卒中复发风险。临床高危因素、斑块放射学特征和放射组学特征构建的列线图是SICAS卒中复发个性化风险评估的可靠工具。— THE END —
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