REF: Li W, Zhao M, Liu X, et al. A novel system for evaluating collateralization of the external carotid artery after cerebral revascularization in moyamoya disease. J Neurosurg. Published online December 29, 2023.
doi:10.3171/2023.10. JNS231660
PMID: 38157529
研究方法
01
DSA数据转换
02
颞浅动脉(STA)代偿观察
根据颈外动脉(ECA)DSA图像评估STA的代偿情况,通过选择性截取STA起点上方的区域,将脑血运重建术后STA生长部位作为感兴趣区。
03
图像处理和质量控制
04
数据标准化和灰度转换
通过减除背景图像,将血管图像转换为灰度图像,将所有像素值标准化至0到255的范围(图1C),排除不同成像机器背景差异,实现影像数据标准化。
05
颈外动脉侧支血管的量化
通过反复试验,像素阈值设为220可以获得理想的血管图像。分别计算正位和侧位图像中阈值以上的像素数,为减少像素重叠带来的误差,确保对STA代偿区域的全面评估,取正侧位像素数的平均值作为颈外动脉侧支血管量化的最终结果(图1D)。
06
头部尺寸标准化
07
血管侧支循环代偿的计算
(Lp为侧位血管像素,Ap为正位血管像素,Hp表示头部像素)
上述流程基于Python 3.8.12实现。
结 果
结 论
本研究提出的脑血管侧支循环代偿定量评估新方法,能够有效评估侧支循环血管生成情况,为MMD患者脑血运重建术后代偿评估提供了一种标准化临床研究方法,能有效降低主观性和潜在偏差,从而提高评估结果的可靠性。
基于此方法研究发现对于缺血性MMD患者,直接和间接血运重建手术在促进侧支循环血管生成方面没有显著差异;对于成人出血性MMD患者,直接脑血运重建术更具优势,儿童患者术后侧支循环代偿优于成人患者。
第一作者简介
李文杰
首都医科大学附属北京天坛医院
神经外科专业型博士研究生,导师:张岩教授
主要研究方向:脑血管事件风险预测模型开发及脑血管病外科治疗
参与在研国家自然科学基金面上项目“基于深度学习融合脑类淋巴系统多模态磁共振技术的无症状烟雾病认知损害风险预测研究”、首都卫生发展创新项目“基于深度学习颈动脉狭窄患者脑血管事件风险预测模型研究”等课题研究
通讯作者简介
张岩 教授
首都医科大学附属北京天坛医院
主任医师、医学博士、教授、博士生导师
首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学中心脑血管病2病区病区主任
New York Medical College访问学者
北京神经科学学会脑心共患病专业委员会主任委员
中国老年医学学会急诊分会常务委员
主持多项国家自然科学基金面上项目和首都卫生发展专项项目
发表论著30余篇,参编《神经外科复合手术学》、《血管神经外科学》等专著
作为赵继宗院士团队成员获得国家科技进步二等奖、中华医学科技奖等
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