摘要

目的：比较分析3种不同CT灌注算法对于急性缺血性脑卒中（AIS）患者脑梗死核心体积评估的准确性，探讨贝叶斯（Bayesian）CT灌注算法在评估脑梗死核心体积的临床价值。方法：回顾性分析59例前循环AIS患者资料，所有患者在发病24 h内均进行一站式CT检查，分别采用3种灌注算法：贝叶斯CT灌注算法，循环奇异值分解算法（cSVD）和振荡指数奇异值分解算法（oSVD），对核心梗死体积大小进行全自动评估，采用发病72 h内复查的DWI或CT平扫确定最终梗死体积。采用Spearman秩相关和一致性分析（ICC、Bland-Altman分析）评估各算法所得梗死核心与最终梗死体积之间的一致性。结果：3种灌注算法所估算的脑梗死核心体积的中位数分别是：贝叶斯=9.27 mL,oSVD=1.14 mL,cSVD=0.87 mL，最终脑梗死体积中位数为12.64 mL。3种算法与最终脑梗死核心体积相比均具有相关性（P<0.000 1），其中相关性最强的是贝叶斯算法（r=0.98），最小的是cSVD算法（r=0.60）。3种算法一致性ICC值分别为贝叶斯算法=0.76,oSVD算法=0.23,cSVD算法=0.20。结论：3种灌注算法中贝叶斯CT算法在梗死核心体积评估中最准确。基于贝叶斯CT灌注算法是一种可靠的评估梗死核心体积的方法，有助于临床医师对卒中患者作出准确的诊断治疗方案。

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