顱腦前循環(huán)動脈狹窄或閉塞的影像學(xué)與臨床表現(xiàn)及多元化評估.pdf

1、目的:探討閉塞性腦血管病的影像學(xué)表現(xiàn)及臨床對閉塞性腦血管病的多元化評估。通過一定量病例分析對不同閉塞性腦血管病及各種影像學(xué)表現(xiàn)進行闡述,并對閉塞性腦血管病的影像學(xué)表現(xiàn)在臨床多元化評估中的應(yīng)用價值進行評價并指導(dǎo)臨床治療及減少腦梗死的進一步發(fā)展。臨床上通過病史、癥狀、體征及影像改變來多方面評估對閉塞性腦血管病演變過程以達到臨床對閉塞性腦血管病全面認(rèn)識并提高臨床治療質(zhì)量及改善患者預(yù)后的目的。
　　 方法:分析224例因前循環(huán)狹窄或閉塞

2、引起腦梗死患者的CT、MRI特征性表現(xiàn)并進行相關(guān)比較。①觀察并總結(jié)腦梗死的區(qū)部位、大小、數(shù)目、形態(tài)、邊緣、信號強度及供血動脈情況等,記錄各病例臨床資料包括患者年齡、性別、癥狀、體征及既往病史;總結(jié)分析梗死部位與臨床癥狀、體征的關(guān)系;②記錄腦梗死的危險因素包括高血壓、糖尿病、高脂血癥、冠心病、吸煙史、長期飲酒史及家族史,應(yīng)用Logistic回歸分析;③將MRA結(jié)合CTA檢查,測量并記錄:(1)頸內(nèi)動脈、大腦前動脈及大腦后動脈的平均管徑(m

3、m);(2)頸內(nèi)動脈、大腦前動脈及大腦后動脈狹窄管徑的直徑(mm),并記錄左、右側(cè);(3)計算狹窄率,根據(jù)測量的狹窄率來判斷血管的狹窄程度;(4)分別測量由于頸內(nèi)動脈、大腦前、中動脈閉塞或狹窄后,引起梗塞灶的大小,并記錄其梗塞部位,與狹窄率的直線回歸和相關(guān)性;(5)記錄由于閉塞或狹窄后,是否引起腦溝、腦回腫脹。
　　 所有數(shù)據(jù)處理使用SPSS13.0統(tǒng)計軟件分析處理,P＜0.05認(rèn)為有顯著性差異。
　　 結(jié)果:①前循環(huán)閉

4、塞或狹窄引起的梗死的危險因素分析:224例梗死組與非梗死組的108例患者比較,梗死組在高血壓、糖尿病、高血脂癥上均有顯著性差異(P＜0.05)。因此,有高血壓、糖尿病和高血脂癥的患者更容易出現(xiàn)前循環(huán)的梗死。②閉塞或狹窄的頸內(nèi)動脈組、大腦前動脈組及大腦中動脈組患者梗死部位的分布情況:選其單發(fā)單灶的患者共計214例,其中大腦中動脈組發(fā)病的梗塞最多,為105例,占總數(shù)的49.1％,而發(fā)病部位又以基底節(jié)區(qū)最多見,為79例,占36.9％,在大腦中

5、動脈組中基底節(jié)區(qū)的梗塞數(shù)為47例,發(fā)病率為44.8％。三組血管均有差異,有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05);C值均接近于0,說明三組血管具有獨立性,無相關(guān)性。③狹窄率與血管之間的關(guān)系:大腦中動脈的發(fā)病率最高,陽性率占66.1％;其中大腦中動脈在中度狹窄(55％～75％)最多見,占46.4％。④梗塞大小與血管狹窄率的相關(guān)性分析:表明＜5cm的梗塞灶,集中在血管狹窄率為55％～75％的最多;其次為10～15cm的梗塞,集中在血管完全性閉塞。P＜0

6、.0001,有意義,r=0.453,表示存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。⑤頸內(nèi)動脈、大腦前動脈及大腦中動脈閉塞或狹窄后,與腦溝、腦回的腫脹關(guān)系:P=0.8759,P＞0.05,沒有統(tǒng)計學(xué)意義,說明血管狹窄與腦溝、腦回沒有顯著性差異。⑥頸內(nèi)動脈、大腦前動脈及大腦中動脈閉塞或狹窄與左、右側(cè)的關(guān)系:P=0.4706,P＞0.05,沒有統(tǒng)計學(xué)意義,同樣說明血管狹窄與左、右側(cè)沒有顯著性差異。
　　 結(jié)論:①高血壓、糖尿病、高脂血癥是前循環(huán)腦梗死的主

7、要危險因素之一,因此對癥狀不典型者有必要及早進行顱腦CT篩查或MRI檢查,以得到及時準(zhǔn)確的治療。②大腦中動脈的狹窄或閉塞在前循環(huán)系統(tǒng)中發(fā)病率最高,而因其狹窄或閉塞后,引起基底節(jié)區(qū)的梗塞發(fā)病率也是較高的。③因前循環(huán)系統(tǒng)狹窄或閉塞后,與周圍腦溝改變和腦回腫脹無顯著性聯(lián)系,但可以是部分患者繼發(fā)出現(xiàn);另外前循環(huán)系統(tǒng)發(fā)生狹窄或閉塞與左、右側(cè)無明顯關(guān)聯(lián)。④經(jīng)過MRA與CTA的結(jié)合診斷,不僅可以對前循環(huán)系統(tǒng)的血管狹窄程度進行精確的分級,還可以挖掘出梗