分享:
分享到微信朋友圈
X
临床研究
构建急性脑卒中机械取栓治疗后预后预测模型的研究
丁少华 陈宇辰 殷信道 田为中 张逸 戴慧

Cite this article as: Ding SH, Chen YC, Yin XD, et al. The study of establishing functional outcome prediction model in acute stroke after mechanical thrombectomy[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2021, 12(8): 11-14, 21.引用本文:丁少华, 陈宇辰, 殷信道, 等. 构建急性脑卒中机械取栓治疗后预后预测模型的研究[J]. 磁共振成像, 2021, 12(8): 11-14, 21. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2021.08.003.


[摘要] 目的 通过构建基于临床因素、影像因素、临床联合影像因素的预后预测模型,以期寻找卒中患者机械取栓治疗后最优的预后预测模型。材料与方法 回顾性分析在南京市第一医院接受机械取栓治疗的急性脑卒中患者71例。所有患者均为发病24 h内并于治疗前接受MRI检查。收集所有患者的MRI资料及一般临床资料。患者预后采用3个月改良Rankin量表(modified Rankin Scale,mRS)评分评估。应用多元逻辑回归分析方法分别筛选卒中患者预后的独立预测因子并构建临床预测模型、影像预测模型及临床联合影像预测模型,并采用ROC曲线分析模型对卒中预后的预测效能。结果 71例患者中预后良好者为35例,预后不良者为36例。多元逻辑回归临床因素结果显示年龄(OR=1.071;95% CI:1.010~1.135;P=0.022)、入院NIHSS评分(OR=1.225;95% CI:1.099~1.366;P<0.001)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC为0.810 (95% CI:0.709~0.911),敏感度和特异度分别为80.6%、71.4%。回归影像因素结果显示低灌注强度比值(hypoperfusion intensity ratio,HIR) (OR=4.037;95% CI:1.241~13.136;P=0.005)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC为0.862 (95% CI:0.772~0.952),敏感度和特异度分别为72.2%、94.3%。回归临床联合影像因素显示入院NIHSS评分(OR=1.157;95% CI:0.998~1.341;P=0.043)、HIR (OR=6.669;95% CI:4.817~15.051;P=0.009)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC最高,达0.905 (95% CI:0.830~0.979),其敏感度为94.4%、特异度为82.9%。结论 临床联合影像的预测模型优于临床模型、影像模型,可有效提高急性脑卒中机械取栓治疗后预后的预测效能。
[Abstract] Objective We established prediction model based on clinical factors, imaging factors and combining clinical and MRI factors to explore the optimal model for predicting the outcome in acute stroke after mechanical thrombectomy. Materials andMethods In this retrospective study, 71 acute stroke patients who received mechanical thrombectomy in our hospital were enrolled. All patients were within 24 h from onset and underwent MR examination before therapy. MRI data and clinical data were collected. The outcome was evaluated by mRS score at 3 months. Multivariate Logistic regression analysis was used to screen the independent predictors of outcome in acute stroke and to establish clinical predictive model, imaging predictive model and combining clinical and MRI predictive model. Receiver operating characteristic (ROC) was used to analyze their predictive effect on the outcome in acute stroke.Results Among 71 patients, 35 had good functional outcome and 36 had poor functional outcome. Multivariable Logistic analysis demonstrated that age (OR=1.071; 95% CI: 1.010—1.135; P=0.022) and NIHSS score on admission (OR=1.225; 95% CI: 1.099—1.366; P<0.001) were independently associated with functional outcome in clinical model, and the AUC of clinical model was 0.810 with a sensitivity of 80.6% and a specificity of 71.4%. Hypoperfusion intensity ratio (HIR) (OR=4.037; 95% CI: 1.241—13.136; P=0.005) was independently associated with functional outcome in imaging model, and the AUC of imaging model was 0.862 with a sensitivity of 72.2% and a specificity of 94.3%. NIHSS score on admission (OR=1.157; 95% CI: 0.998—1.341; P=0.043) and HIR (OR=6.669; 95% CI: 4.817—15.051; P=0.009) were independently associated with functional outcome in clinical model, and the AUC of clinical model was 0.905 with a sensitivity of 94.4% and a specificity of 82.9%.Conclusions The prediction model of combining clinical and MRI is better than clinical model or imaging model alone, and can effectively improve predictive effect on outcome in acute stroke after mechanical thrombectomy.
[关键词] 卒中;扩散加权成像;灌注加权成像;机械取栓
[Keywords] stroke;diffusion weighted imaging;perfusion-weighted imaging;mechanical thrombectomy

丁少华 1   陈宇辰 2   殷信道 2   田为中 3   张逸 3   戴慧 1*  

1 苏州大学附属第一医院放射科,苏州 215006

2 南京市第一医院医学影像科,南京 210006

3 泰州市人民医院放射科,泰州 225300

戴慧,E-mail:huizi198208@126.com

全体作者均声明无利益冲突。


基金项目: 国家自然科学基金面上项目 81971573
收稿日期:2021-01-17
接受日期:2021-03-18
DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2021.08.003
引用本文:丁少华, 陈宇辰, 殷信道, 等. 构建急性脑卒中机械取栓治疗后预后预测模型的研究[J]. 磁共振成像, 2021, 12(8): 11-14, 21. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2021.08.003.

       急性缺血性脑卒中具有较高的致残率和致死率[1],给患者个人、家庭及社会造成了沉重负担。机械取栓治疗可使闭塞的血管快速再通,改善卒中患者的临床预后[2]。然而,急性卒中患者机械取栓治疗后预后差异较大,受多种因素影响。以往的研究认为年龄、卒中严重程度等临床因素与卒中预后密切相关[3, 4]。随着影像技术的发展,发现扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)梗死体积、灌注状态、侧支循环等影像因素可影响卒中预后[5, 6, 7]。然而,目前关于急性卒中机械取栓治疗后预后预测因素仍存在争议。本研究旨在通过构建基于临床因素、影像因素、临床联合影像因素的预后预测模型,以期寻找预测卒中机械取栓治疗后预后预测的最优模型。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       本研究为回顾性分析,经南京市第一医院医学伦理委员会批准,批准文号:2017-148,免除受试者知情同意。纳入2017年1月至2020年3月在南京市第一医院就诊的急性缺血性卒中患者。纳入标准:(1)首次发生的急性前循环卒中;(2)治疗前行多模态MRI检查[DWI、灌注加权成像(perfusion-weighted imaging,PWI)];(3)行机械取栓切除治疗;(4)有3个月预后评估[改良Rankin量表(modified Rankin scale,mRS)评分]。排除标准:(1)颅内存在出血、创伤或占位性病变;(2) MRI图像有运动伪影无法评估。共71例患者符合纳入标准,其中男性47例,女性24例,年龄(72.09±9.98)岁。

       收集患者的一般临床资料[年龄、性别、入院卒中严重程度(NIHSS评分)]、与卒中相关的既往史(高血压、糖尿病、房颤、高血脂、高同型半胱氨酸)、发病至MRI检查时间、发病至血管再通时间。卒中患者3个月功能预后采用mRS评分方法评估[8]:mRS 0~2为预后良好,mRS 3~6为预后不良。

1.2 检查方法

       所有患者均采用3.0 T MR扫描设备(Ingenia,Philips Medical Systems,Netherlands)扫描。扫描序列包括FLAIR、DWI、MRA、PWI。部分扫描参数如下:DWI (自旋回波序列,TR/TE 2500 ms/98 ms,矩阵 152×122,3个方向,FOV 230 mm×230 mm,FA 90°,层数18,层厚6 mm,层间距1.3 mm,b=0、1000 s/mm2);DSC-PWI (TR/TE 2000 ms/30 ms,矩阵96×93,FOV 224 mm×224 mm,FA 90°,层厚4 mm,持续时间88 s)。

1.3 影像分析

       DWI梗死体积、Tmax>6 s体积、DWI-PWI不匹配体积及低灌注强度比值(hypoperfusion intensity ratio,HIR)均由RAPID软件自动生成。HIR定义为Tmax>10 s与Tmax>6 s的比值。所有影像学资料均由2位有经验的神经放射学诊断医师采用双盲法进行评估、分析,结果不一致时经协商后达成一致。

1.4 统计学分析

       计量资料采用平均数±标准差表示、计数资料采用例(%)表示。应用独立t检验或卡方检验进行两组间统计分析。应用多元逻辑回归具有统计学意义的参数(P<0.05),筛选出最佳独立预测因子,基于以上因素构建临床、影像、临床联合影像的预测模型。应用ROC曲线评估临床、影像、临床联合影像模型的预测效能。所有统计均采用SPSS 26.0统计学软件进行处理。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同预后卒中患者间各参数比较

       共71例接受机械取栓的急性卒中患者纳入研究,其中,预后良好组为35例,预后不良组为36例。两组间临床因素比较显示预后良好组的年龄[(67.86±10.40)岁 vs. (73.47±9.95)岁]、入院NIHSS评分(10.31±5.17 vs. 15.47±4.88)小于预后不良组,差异有统计学意义(t=-2.325,P=0.023;t=-4.324,P<0.001)。两组间性别、高血压、糖尿病、高同型半胱氨酸、高血脂、房颤、发病至MRI扫描时间、发病至血管再通时间差异无统计学意义(P>0.05)。两组间影像因素比较显示与预后不良组相比,预后良好组的DWI梗死体积较小(19.53±22.88 vs. 58.93±51.30;t=-4.158,P<0.001)、Tmax>6 s体积较小(78.77±42.04 vs. 133.89±65.89;t=-4.189,P<0.001)、HIR较小(0.32±0.15 vs. 0.52±0.19;t=-5.514,P<0.001) (图1、2)。两组间DWI-PWI不匹配体积差异无统计学意义(P>0.05) (表1)。

图1  男,64岁,右侧肢体乏力5 h。入院行MRI检查为急性缺血性脑卒中,RAPID软件示DWI梗死体积为13 mL,DWI-PWI不匹配体积为87 mL,低灌注强度比值(hypoperfusion intensity ratio,HIR)为0.3。患者经机械取栓治疗后3个月mRS评分为1分,为预后良好 图2 男,63岁,右侧肢体乏力5.5 h。入院行MRI检查为急性缺血性脑卒中,RAPID软件示DWI梗死体积为56 mL,DWI-PWI不匹配体积为117 mL,HIR为0.6。患者经机械取栓治疗后3个月mRS评分为4分,为预后不良
Fig. 1  Male, 64 years old, right limb weakness for 5 hours. MRI on admission showed acute ischemic stroke. RAPID software showed DWI infarct volume was 13 mL, DWI-PWI mismatch volume was 87 mL, and HIR was 0.3. The mRS score was 1 score after 3 months which was good functional outcome. Fig. 2 Male, 63 years old, right limb weakness for 5.5 hours. MRI on admission showed acute ischemic stroke. RAPID software showed DWI infarct volume was 56 mL, DWI-PWI mismatch volume was 117 mL, and HIR was 0.6. The mRS score was 4 score after 3 months which was poor functional outcome.
表1  不同预后卒中患者间各参数比较
Tab. 1  Comparison of parameters between different outcome in stroke patients

2.2 卒中预后预测因子的多元逻辑回归分析

       将表1的参数(P<0.05)应用多元逻辑回归分析预测卒中预后的独立因子。回归临床因素结果显示年龄(OR=1.071;95% CI:1.010~1.135;P=0.022)、入院NIHSS评分(OR=1.225;95% CI:1.099~1.366;P<0.001)为卒中预后的独立预测因子。回归影像因素结果显示HIR (OR=4.037;95% CI:1.241~13.136;P=0.005)为卒中预后的独立预测因子。回归临床联合影像因素显示入院NIHSS评分(OR=1.157;95% CI:0.998~1.341;P=0.043)、HIR (OR=6.669;95% CI:4.817~15.051;P=0.009)为卒中预后的独立预测因子(表2)。

表2  卒中预后预测因子的多元逻辑回顾分析结果
Tab. 2  Multivariate Logistic regression analysis of prognostic factors for stroke

2.3 三种预测模型ROC分析

       ROC分析显示临床预测预后的模型AUC为0.810 (95% CI:0.709~0.911),敏感度和特异度分别为80.6%、71.4%;影像预测预后模型的AUC为0.862 (95% CI:0.772~0.952),敏感度和特异度分别为72.2%、94.3%;临床联合影像的预测预后模型的AUC最高,达0.905 (95% CI:0.830~0.979),其敏感度为94.4%、特异度为82.9% (图3)。

图3  各模型预测急性卒中机械取栓术后预后的ROC曲线
Fig. 3  The ROC curve of each model for predicting the outcome in acute stroke after mechanical thrombectomy.

3 讨论

3.1 预测急性脑卒中机械取栓治疗后预后的意义

       目前急性缺血性脑卒中患者的治疗方法包括静脉溶栓治疗和血管内机械取栓治疗,其中血管内机械取栓治疗可使大血管闭塞引起的卒中患者快速再通,改善卒中预后[9, 10]。虽然目前已有较多卒中患者机械取栓治疗后预后预测的研究,如年龄、卒中严重程度(NIHSS评分)、DWI梗死体积等,这些研究为评估卒中机械取栓治疗后预后提供了重要的参数[4, 5, 6, 7]。但目前关于卒中血管内机械取栓治疗后预后因素的研究仍存在争议。

3.2 临床因素预测卒中预后模型的分析

       本研究通过比较预后良好组与预后不良组的临床因素发现两组间年龄和入院NIHSS评分具有差异,进一步逻辑回归分析发现年龄和入院NIHSS评分为预测卒中预后的独立预测因子。以往的研究显示老年卒中患者的临床特征不同,住院死亡率高于年轻患者。研究显示老年卒中患者年龄每增加10岁,出院回家的可能性越小[11]。Zhu等[12]认为入院NIHSS评分与临床预后密切相关,当NIHSS评分大于15分时,通常具有不良的预后。本研究将年龄和入院NIHSS评分的预测模型采用ROC分析,显示其预测卒中预后的AUC达0.810。这与以往的研究一致,Saposnik等[13]通过年龄及NIHSS评分构建预测模型结果显示该模型与3个月卒中密切相关,可用于预测急性卒中患者静脉溶栓治疗后的疗效。

3.3 影像因素预测卒中预后模型的分析

       随着影像技术的发展,发现影像因素较临床因素可更好地预测卒中预后。目前最常用的影像技术为DWI和PWI,可用于指导再灌注治疗并预测治疗效果[14, 15, 16]。本研究通过比较两组间的影像因素,发现预后良好组入院后DWI梗死体积及Tmax>6 s体积明显小于预后不良组,而DWI-PWI不匹配体积在两组间无明显差异,这与以往的研究一致。DWI-PWI不匹配虽可作为血管内机械取栓治疗的指标,但目前的研究发现DWI-PWI不匹配的体积并不能预测卒中后的治疗反应[17]。DWI梗死体积通常代表核心梗死区,为不可挽救组织,当DWI梗死>80 mL时,患者常具有不良的预后[18]。PWI异常的区域中包含了部分可挽救的缺血半暗带组织,通过及时的治疗部分或全部可恢复。在缺血性卒中急性期溶栓试验中,绝对Tmax和DWI病变体积可影响再灌注治疗反应,但不匹配体积不影响治疗反应[19]。以往的研究显示侧支循环与卒中预后密切相关[7],因此,本研究还纳入了HIR参数,HIR为侧支循环的评估方法,可通过灌注成像评估脑组织内的侧枝血流。本研究结果显示预后良好组的HIR较小,且影响因素的多元逻辑回归分析显示HIR为卒中预后的独立预测因子,这与以往的研究一致。Olivot 等[20]发现通过MRI获得的HIR可快速预测梗死体积的增长,且较高的HIR通常具有较差的功能预后。

3.4 临床联合影像因素预测卒中预后模型的分析

       本研究在构建临床、影像的预后预测模型的基础上,联合临床、影像构建预后预测模型,研究结果显示临床预测模型敏感度和特异度均低于其他两个模型,而影像模型的特异性虽较高,但敏感度较低,为72.2%。基于临床和影像的模型预测卒中预后的敏感度和特异度可达94.4%和82.9%。卒中预后虽然受多种影响因素影响,但当纳入临床和影像因素回归分析时,入院NIHSS评分和HIR为预测卒中预后的独立预测因子。Kaschka等[21]发现入院时NIHSS预测卒中预后的AUC达0.87。在卒中预后预测的指标中,丰富的侧支循环与良好的功能预后密切相关,因此,在构建模型时加入侧支循环因素对预后预测具有重要价值。本研究构建临床联合影像的预测模型时纳入HIR作为侧支循环的评估指标。当患者血管闭塞发生缺血梗死时,颅内外潜在或新生的吻合血管可发生代偿,血流通过侧枝或新生的血管吻合达到缺血区域,可保护组织免于缺血损伤,降低梗死体积增长,从而使患者具有更好的功能恢复[22]。此外,HIR可通过RAPID软件快速获得,有利于临床医生快速评估侧支循环。由此可见,联合临床和影像的预后预测模型优于临床模型或影像模型,具有更优的预测效能。

       本研究具有一定的局限性。本研究为单中心研究,其次,本研究为回顾性研究且样本量稍小,可能受到回顾性样本收集及抽样偏差的限制。下一步将进一步扩大样本量,并进行前瞻性、多中心研究验证本研究结果。

       综上所述,临床联合影像预后预测模型优于临床模型、影像模型。临床联合影像构建卒中预后预测模型可有效提高脑卒中患者预后的预测效能,指导临床个性化治疗。

1
Morotti A, Poli L, Costa P. Acute stroke[J]. Semin Neurol, 2019, 39(1): 61-72. DOI: 10.1055/s-0038-1676992.
2
Son S, Kang DH, Hwang YH, et al. Efficacy, safety, and clinical outcome of modern mechanical thrombectomy in elderly patients with acute ischemic stroke[J]. Acta Neurochir (Wien), 2017, 159(9): 1663-1669. DOI: 10.1007/s00701-017-3269-y.
3
Kaschka IN, Kloska SP, Struffert T, et al. Clinical and radiological outcome after mechanical thrombectomy in acute ischemic stroke: What matters?[J]. Neuroradiol J, 2016, 29(2): 99-105. DOI: 10.1177/1971400916628170.
4
Barral M, Lassalle L, Dargazanli C, et al. Predictors of favorable outcome after mechanical thrombectomy for anterior circulation acute ischemic stroke in octogenarians[J]. J Neuroradiol, 2018, 45(4): 211-216. DOI: 10.1016/j.neurad.2018.01.055.
5
Jiang L, Peng M, Chen H, et al. Diffsuion-weighted imaging (DWI) ischemic volume is related to FLAIR hyperintensity-DWI mismatch and functional outcome after endovascular therapy[J]. Quant Imaging Med Surg, 2020, 10(2): 356-367. DOI: 10.21037/qims.2019.12.05.
6
Gerber JC, Petrova M, Krukowski P, et al. Collateral state and the effect of endovascular reperfusion therapy on clinical outcome in ischemic stroke patients[J]. Brain Behav, 2016, 6(9): e00513. DOI: 10.1002/brb3.513.
7
陈广浩, 邱建博, 郑少青, 等. 磁共振血管造影侧枝血管在卒中机械取栓术后预后中的应用价值[J]. 磁共振成像, 2020, 11(4): 270-274. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.04.006.
Chen GH, Qiu JB, Zheng SQ, et al. The value of collateral vessels on magnetic resonance angiography in the prognosis of stroke patients after mechanical thrombectomy associated with clinical outcomes[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2020, 11(4): 270-274. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.04.006.
8
Jahan R, Saver JL, Schwamm LH, et al. Association between time to treatment with endovascular reperfusion therapy and outcomes in patients with acute ischemic stroke treated in clinical practice[J]. JAMA, 2019, 322(3): 252-263. DOI: 10.1001/jama.2019.8286.
9
中华医学会神经病学分会, 中华医学会神经病学分会脑血管病学组. 中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018[J]. 中华神经科杂志, 2018, 51(9): 666-682. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1006-7876.2018.09.004.
Chinese Society of Neurology, Chinese Stroke Society. Chinese guidelines for diagnosis and treatment of acute ischemic stroke 2018[J]. Chin J Neurol, 2018, 51(9): 666-682. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1006-7876.2018.09.004.
10
Munich SA, Vakharia K, Levy EI. Overview of mechanical thrombectomy techniques[J]. Neurosurgery, 2019, 85(Suppl_1): S60-S67. DOI: 10.1093/neuros/nyz071.
11
Fonarow GC, Reeves MJ, Zhao X, et al. Get with the guidelines-stroke steering committee and investigators. age-related differences in characteristics, performance measures, treatment trends, and outcomes in patients with ischemic stroke[J]. Circulation, 2010, 121(7): 879-891. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.892497.
12
Zhu G, Michel P, Jovin T, et al. Prediction of recanalization in acute stroke patients receiving intravenous and endovascular revascularization therapy[J]. Int J Stroke, 2015, 10(1): 28-36. DOI: 10.1111/ijs.12312.
13
Saposnik G, Guzik AK, Reeves M, et al. Stroke prognostication using age and NIH stroke scale: SPAN-100[J]. Neurology, 2013, 80(1): 21-28. DOI: 10.1212/WNL.0b013e31827b1ace.
14
付泉水, 张体江. FLAIR血管高信号-DWI不匹配在急性脑卒中血管再通治疗后预后的预测价值[J]. 临床放射学杂志, 2020, 39(5): 860-864. DOI: 10.13437/j.cnki.jcr.2020.05.004.
Fu QS, Zhang TJ. Predictive value of FLAIR hyperintensities-DWI mismatch in stroke patients after endovascular therapy[J]. J Clin Radiol, 2020, 39(5): 860-864. DOI: 10.13437/j.cnki.jcr.2020.05.004.
15
徐佳, 彭明洋, 周文珍, 等. 急性脑卒中机械取栓治疗前低灌注强度比值与血管造影侧支循环相关性研究[J]. 磁共振成像, 2020, 11(11): 971-974. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.11.003.
Xu J, Peng MY, Zhou WZ, et al. The study on the correlation between hypoperfusion intensity ratio and angiography collateral circulation in acute ischemic stroke before endovascular thrombectomy therapy[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2020, 11(11): 971-974. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.11.003.
16
Mundiyanapurath S, Diatschuk S, Loebel S, et al. Outcome of patients with proximal vessel occlusion of the anterior circulation and DWI-PWI mismatch is time-dependent[J]. Eur J Radiol, 2017, 91: 82-87. DOI: 10.1016/j.ejrad.2017.03.016.
17
Wolman DN, Iv M, Wintermark M, et al. Can diffusion-and perfusion-weighted imaging alone accurately triage anterior circulation acute ischemic stroke patients to endovascular therapy?[J]. J Neurointerv Surg, 2018, 10(12): 1132-1136. DOI: 10.1136/neurintsurg-2018-013784.
18
Raoult H, Lassalle MV, Parat B, et al. Dwi-based algorithm to predict disability in patients treated with thrombectomy for acute stroke[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2020, 41(2): 274-279. DOI: 10.3174/ajnr.A6379.
19
Parsons MW, Christensen S, McElduff P, et al. Pretreatment diffusion- and perfusion-MR lesion volumes have a crucial influence on clinical response to stroke thrombolysis[J]. J Cereb Blood Flow Metab, 2010, 30(6): 1214-1225. DOI: 10.1038/jcbfm.2010.3.
20
Olivot JM, Mlynash M, Inoue M, et al. Hypoperfusion intensity ratio predicts infarct progression and functional outcome in the DEFUSE 2 cohort[J]. Stroke, 2014, 45(4): 1018-1023. DOI: 10.1161/STROKEAHA.113.003857.
21
Kaschka IN, Kloska SP, Struffert T, et al. Clinical and radiological outcome after mechanical thrombectomy in acute ischemic stroke: What matters?[J]. Neuroradiol J, 2016, 29(2): 99-105. DOI: 10.1177/1971400916628170.
22
Alves HC, Pacheco FT, Rocha AJ. Collateral blood vessels in acute ischemic stroke: a physiological window to predict future outcomes[J]. Arq Neuropsiquiatr, 2016, 74(8): 662-670. DOI: 10.1590/0004-282X20160050.

上一篇 轻度认知障碍额叶白质1H-MRS与认知功能的相关性
下一篇 基于扩散张量成像的纹理分析鉴别肝细胞癌和肝内胆管细胞癌的价值
  
诚聘英才 | 广告合作 | 免责声明 | 版权声明
联系电话:010-67113815
京ICP备19028836号-2