CT灌注成像预测急性前循环缺血性卒中静脉溶栓治疗后转归

• 728 •国际脑血管病杂志2020 年10 月第 28 卷第丨0 期Int J Cerebrovasc Dis，October 2020, Vol. 28, No. 10
•临床研究•C T灌注成像预测急性前循环缺血性卒中
静脉溶栓治疗后转归
郭效宁1吴雅雅1严满云1许春阳1刘唯1陆佳洁1刘源2
张全全1方琪1赵红如1
1苏州大学附属第一医院神经内科215123;2苏州市第九人民医院神经内科215123
通信作者：赵红如，Email:tiantanl1@163 .com
【摘要】目的探讨C T灌注成像（CT perfusion imaging, CTP)参数对急性前循环缺血性卒中
患者静脉溶栓后临床转归的预测价值。

方法回顾性纳入2018年1月至2019年7月在苏州大学附属
第一医院接受标准剂量阿替普酶静脉溶栓治疗并完成C T P检查及M IStar软件后处理的急性前循环
缺血性卒中患者。

收集患者临床资料以及C T P参数，包括灌注缺损（延迟时间>3s)体积、缺血核心
(相对脑血流量<30%)体积和缺血半暗带体积（灌注缺损-缺血核心体积）。

根据发病后3个月时
改良Rankin量表评分，将C T P存在灌注缺损的患者分为转归良好组（$2分）和转归不良组
(>2分）。

采用多变量/o g h k回归模型评价C T P参数与临床转归的相关性。

采用受试者T.作特征
(rec e iver operating c harac teristic，ROC)曲线评价C T P参数对临床转归的预测价值。

结果共纳人
173例符合患者，其中108例C T P存在缺血灌注异常。

单变量分析显示，转归良好组年龄、基线美国国
立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale, N1HSS)评分、基线血糖水平、心房颤
动病史、灌注缺损体积、缺血核心体积以及缺血半暗带体积与转归不良组差异有统计学意义（户均<
0. 05)。

多变量/og&ic回归分析显示，灌注缺损体积较大[优势比（odds ratio, 0/〇 1.013,95%可信区
间（confidence interval,C/) 1.00 丨〜1.025;P=0. 042]和基线N1HSS 评分较高（0/?丨.260,95%C7
1. 129〜1.407;P<0.001)为患者转归不良的独立危险因素。

RO C曲线分析显示，灌注缺损体积预测
转归不良的曲线下面积为0. 792(95% C/ 0• 700〜0• 883 ;P <0. 001);最佳截断值为108. 5 ml，对应的
敏感性和特异性分别为60. 9%和92. 2%。

结论基于C T P的M IStar软件分析参数可用于评估急性
前循环缺血性卒中患者静脉溶栓治疗后的临床转归。

灌注缺损体积〉108. 5 ml预测急性前循环缺血
性卒中患者静脉溶栓治疗后转归不良的价值较高。

【关键词】卒中；脑缺血;血栓溶解疗法;灌注成像;体层摄影术，X线计算机；图像处理，计算机
辅助;治疗结果
DOI：10.3760/cma.j.issn.1673-4165.2020.10.002
CT perfusion imaging in predicting the outcom e o f acute anterior circulation ischem ic stroke
after intravenous thrombolysis
Guo Xiaoning1, Wu Yaya1, Yan Manyun1, Xu Chunyang1, Liu Wei1, Lu Jiajie1, Liu Yuan2,
Zhang Quanquan1, Fang Qi1, Zhao Hongru1
'Department o f Neurology, the First Affiliated Hospital o f Soochow University, Suzhou 215123, China;
'Department o f Neurology, Suzhou Ninth People's Hospital, Suzhou 215123, China
Corresponding author: Zhao Hongru, Email:*****************
【Abstract】Objective To investigate the predictive value of CT perfusion imaging (CTP) parameters
for the clinical outcome of patients with acute anterior circulation ischemic stroke after intravenous
thrombolysis. Methods Patients with acute anterior circulation ischemic stroke received standard-dose
intravenous thrombolysis with alteplase and completed CTP examination and post-processing with MIStar
software from January 2018 to July 2019 in the First Affiliated Hospital of Soochow University were
enrolled retrospectively. Clinical data and CTP parameters of the patients were collected, including perfusion
国际脑血管病杂志2020 年10 月第 28 卷第10 期Int J Cerebrovasc Dis, October 2020, VoL 28, No. 10• 729 •defect volume (delayed time >3s), ischemic core volume (relative cerebral blood flow < 30%) and
ischemic penumbra volume (perfusion defect - ischemic core volume). According to the modified Rankin
Scale score at 3 months after onset, patients with perfusion defect on CTP were divided into good outcome
group (^2)and poor outcome group ( >2). Multivariable logistic regression model was used to evaluate the
correlation between CTP parameters and clinical outcomes. The receiver operating characteristic (ROC)
curve was used to evaluate the predictive value of CTP parameters for clinical outcomes. Results A total of
173 eligible patients were enrolled, of which 108 had abnormal ischemic perfusion on CTP. Univariate
analysis showed that there were significant differences in age, baseline National Institutes of Health Stroke
Scale (NIHSS) score, baseline blood glucose level, history of atrial fibrillation, perfusion defect vohame,
ischemic core volume and ischemic penumbra volume between the good outcome group and the poor
outcome group (all P<0. 05). Multivariate logistic regression analysis showed that larger perfusion defect
volume (odd ratio [〇/?] 1.013, 95% confidence interval [Cl] 1.001-1.025; 0.042) and higher
baseline NIHSS score (OR1. 260, 95% Cl1. 129-1. 407; P<0. 001) were the independent risk factors for
poor outcomes. ROC curve analysis showed that the area under the curve for perfusion defect volume
predicting poor outcome was 0. 792 (95% Cl 0. 700-0. 883; P <0. 001); the best cut-off value was 108. 5
ml, the corresponding sensitivity and specificity were 60. 9%and 92. 2%, respectively. Conclusion CTP-
based MI Star software analysis parameters can be used to evaluate the clinical outcomes of patients with
acute anterior circulation ischemic stroke after intravenous thrombolysis. Perfusion defect volume >
108. 5 ml has a higher value in predicting the poor outcomes of patients with acute anterior circulation
ischemic stroke after intravenous thrombolytic therapy.
【Key words】Stroke; Brain ischemia; Thrombolytic therapy; Perfusion imaging; Tomography, X-ray
computed; Image processing, computer-assisted; Treatment outcome
DOI ： 10.3760/cma.j.issn.l673^165.2020.10.002
静脉溶栓是急性缺血性卒中（acute ischemic stroke,AIS)的一种有效再灌注治疗措施[w]。

然 而，由于患者的个体差异性，仅凭发病时间、临床表 现以及传统C T平扫结果，往往不能准确评估患者 的组织缺血状态和临床转归[3]。

随着影像学技术 的发展,C T灌注成像（CT perfusion,CTP)日益广泛 应用于A IS的诊断和组织窗评估。

已有多项大样本 临床试验使用基于C T P的图像自动后处理软件评 估缺血状态，用于筛选血管内治疗患者以及预测最 终梗死体积[44]。

MIStar是一款基于C T P的自动图 像后处理软件，可自动上传分析图像，迅速、直观且 精准地量化缺血灌注体积、核心梗死体积及缺血半 暗带体积，对指导临床工作具有重要作用。

不过，目前中国很少有研究基于M[Star软件分析A IS患者 的灌注特点和临床转归。

因此，本研究回顾性收集 并分析急性前循环缺血性卒中静脉溶栓患者经MIStar软件后处理的脑血流灌注成像参数，旨在探 讨其对静脉溶栓患者转归的预测价值。

1对象和方法
1.1研究对象
回顾性连续纳入2018年1月至2019年7月苏州 大学附属第一医院经急诊卒中绿色通道（发病4.5 h 内）接受标准剂量阿替普酶静脉溶栓的患者。

纳人 标准：（1)前循环大血管闭塞或狭窄所致AIS;
(2)人院后完成一站式C T检查（包括C T平扫、CT 血管成像和CTP)并应用M IStar软件自动分析CTP;(.3)符合静脉溶栓适应证并完成静脉溶栓治 疗；（4)入院48 h内完善头颅M RI检查，弥散加权成 像证实新发急性梗死灶。

排除标准：（1)存在静脉 溶栓治疗禁忌证；（2)既往有卒中病史且遗留严重 后遗症；（3)发病后3个月时失访。

1.2资料收集
收集患者一般资料，包括性别、年龄、发病至溶 栓治疗时间、基线美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of H ealth Stroke Scale,NIHSS)评分、实验室检查（包括基线血糖和血脂）、基线血压、血管危险因素（包括高血压、高脂血症、糖尿病、缺 血性心脏病、心房颤动、既往卒中或短暂性脑缺血发 作史、吸烟）、卒中病因学分型、C T P参数以及90 d临 床转归情况。

1.3静脉溶栓治疗
使用阿替普酶（规格为50 mg/支的干粉制剂，德国勃林格殷格翰公司）进行静脉溶栓治疗，标准 剂量为0.9 mg/kg,先使用10%剂量静脉推注1min，剩余剂量在60 min内静脉栗人，最大剂量不超过90 mg。

1.4 C T P参数
所有C T P参数均由M IStar软件（澳大利亚Apollo Medical Imaging Technology公司）自动后处理生成，用于定量评估血流灌注情况。

具体包括:
• 730 •国际脑血管病杂志2020 年10 月第 28 卷第10 期Int J Cerebrovasc Dis，October 2020, Vol. 28, No. 10
(1)灌注缺损体积：定义为血流到达组织较对侧延
迟时间（delay time，DT) >3 s的区域；（2)缺血核心
体积：定义为相对脑血流量（cerebral blood flow,
CBF) <30%的区域；（3)缺血半暗带体积:定义为虽
然存在灌注缺损但还不是缺血核心区域，即灌注缺
损体积减去缺血核心体积[7]。

1.5转归评价
在发病后3个月时采用改良Rankin量表进行功
能转归评价，矣2分定义为转归良好，>2分为转归
不良。

1.6统计学分析
应用SPSS 17.0软件进行数据处理。

符合正态 分布的计量资料以x表示，组间比较采用t检验；非正态分布的计量资料以中位数和四分位数间距表 示,组间比较采用Mann-Whitney t/非参数检验。

计 数资料以频数和百分率表示，组间比较采用;T2检 验。

应用多变量回归分析评价C T P参数与 临床转归的相关性，并计算优势比（odds ratio, 0/〇及其 95%可信区间（confidence interval,C7):采用 受试者工作特|正(receiver operating characteristic, ROC)曲线评价C T P参数对临床转归的预测价值。

检验水准a=0.05。

2结果
共纳人173例接受静脉溶栓治疗的急性前循环 缺血性卒中患者（图1)。

其中，男性114例(65. 9%)，中位年龄68.0岁（范围57. 5〜74.0岁），中位基线 NIHSS评分5分（范围2〜12分），中位发病至溶栓时 间为180 min(范围125〜240 min)。

M丨Star软件分析 显示，108例（62. 4%)存在灌注缺损，65例（37. 6%)无灌注异常。

90 d转归评价显示，116例（67. 1%)转 归良好,57例(32. 9%)转归不良。

2. 1C T P存在缺血灌注异常患者的人口统计学和 临床资料
将MIStar软件分析存在缺血灌注体积的108例患者分为转归良好组（60例）和转归不良组(48例）。

单变量分析显示，两组患者的年龄、基线 NIHSS评分、心房颤动病史、基线血糖水平、C T P参 数（灌注缺损体积、缺血核心体积和半暗带体积）差 异有统计学意义（表1)。

2.2转归不良预测因素的多变量回归分析
将表1中/"<〇• 1的变量纳入多变量Zoghic回
图1研究对象纳入和排除流程图
A1S:急性缺血性卒中；M R I:磁共振成像;C T P:C T灌注成像
归模型，包括年龄、基线NIHSS评分、基线血糖水 平、既往心房颤动史及C T P参数（灌注缺损体积、缺 血核心体积和半暗带体积）。

结果显示，灌注缺损 体积较大（〇/? 1.013,95% C/ 1.001 ~ 1.025; P=
0.042)和基线 NIHSS 评分较高（0/M.260,95% C/
1.129~1.407;/3<0.001)为前循环义8患者静脉溶栓治疗后转归不良的独立危险因素。

2.3 C T P参数对转归不良的预测价值
RO C曲线分析（图2)显示，灌注缺损体积预测 转归不良的曲线下面积为0.792 (95 %C/ 0.700〜0.883 ;P<0. 001);最佳截断值为108_ 5 ml,对应的 敏感性和特异性分别为60. 9%和92. 2%。

3讨论
本研究显示，近2/3的前循环A IS患者入院时 C T P检查显示存在灌注缺损，基于C T P的MIStar 软件分析参数可用于评估前循环A IS患者静脉溶栓 治疗后的临床转归，灌注缺损体积是转归不良的独 立预测因素。

本研究探讨了接受静脉溶栓治疗的A IS患者的 C T P特点。

由于所有患者均在发病4.5 h内接受静 脉溶栓治疗，因此多数患者在C T平扫排除出血后 即进行静脉溶栓治疗。

随后完成的C T P分析显示，62.4 %的患者人院时存在脑组织缺血灌注异常，37. 6%C T P未发现明显灌注异常，但随访M RI证实 为新发腔隙性梗死或基底节区梗死。

MIStar结果 阴性可能提示侧支循环代偿良好，也可能与C T P对 腔隙性梗死、基底节区梗死及后循环梗死相对不敏
感有关[8]。

_际脑血管病杂志2020 年10 月第 28 卷第丨0 期Int J Cerebrovasc Dis，October 2020, Vol. 28, No. 10• 731 •表1存在灌注缺损组织的急性前循环缺血性卒中患者静脉溶栓后90 d时功能转归的单变量分析
所有病例0 = 108)转归良好组0=60)转归不良组巾=48) 11值、z值或;^值户值
人口统计学
年龄(岁;M, /(W)71.00 (63.25 〜71.00)69.0 (61.3 〜73.0)72.0 (66.0 〜77. 8)-2. 3340.020性别K %)72 (66.7)40 (66. 7)32 (66. 7)0.000 1.000血管危险因素(n, %)
高血压76 (70.4)40 (66. 7)36 (75.0)0.8880.346高脂血症•8 (7.4) 5 (8.3) 3 (6.3)0.0020.967搪尿病19 (17. 6)11(18.3)8 (16. 7)0.0510. 821缺血性心脏病8(7.4) 3 (5.0)5 (10.4)0.4880.485心房颤动33 (30. 6)13(21-7)20 (41. 7) 5.0270.025既往卒中或短暂性脑缺血发作史20 (18.5)12(20.0)8 (16. 7)0• 1960.658吸烟22 (20.6)9 (15.0)13 (27.7) 2. 5860. 108基线收缩压(mmHg'女±s)154. 04 ±25.40154. 02 ±23. 80154. 06 ±27.49-0.0090.993基线舒张压(mmHga，i ± s)88. 54 ± 13. 7788. 19 ± 12. 8188.98 ± 14.99-0.2950.769基线实验室检查(mm〇l/L)
血糖(A/，/(W) 6.68 (5.61 〜8.23) 6.42 (5.35 〜8. 08)7. 05 (5. 85 〜8. 85)-1.9760.048总胆固醇斤±0 4.41 ±0.93 4. 37 ±0. 86 4.46 ±1.02-0.4530.652二•酰甘油@±5) 1.31 ±0.55 1.38 ±0.54 1.23 ±0.56 1.3210. 189低密度腊蛋白胆固醇〇v±s) 2.69 ±0. 842. 68 ±0. 792. 70 ±0.90-0. 1260.900高密度脂蛋fi胆固醇(M, /y/J) 1.00 (0.84 〜1.27)0.97 (0. 85 ~ 1.26) 1.01 (0.84 〜1.31)-0.7730.439卒中病因学(《，％) 5.0700. 167大动脉粥样硬化76 (70.4)39 (65.0)37 (77. 1)
小血管闭塞 6 (5.6)5(8.3)1(2-1)
心源性栓塞24 (22.2)14(23.3)10 (20. 8)
其他明确病因0(0•0)0(0•0)0 (0.0)
病因未明确2(1-9)2(3.3)0 (0.0)
基线N I H S S评分(分;A/，/⑶）8.0 (3.0 〜14. 0) 3.5 (2.0 〜7. 8)14.0 (9.5 〜18.0)-6.496<0.001
基线N I H S S评分分类(/I，％)9.0000.011 S8制轻度卒中）60 (55.6)40 (66. 7)20 (41.7)
9〜15分(中度卒中）30 (27. 8)15(25.0)15 (31.3)
>16分(重度卒中）18 (16. 7)5(8.3)13 (27. 1)
发病至溶栓治疗时间(min; ,W，/(«)180.0 (125.0 〜236.0)172.5 (121.0 〜233.8)190.0 (135.0 〜245.0)-0.8660. 386发病至溶栓治疗时间<3 h("，％)49 (45.8)29 (49.2)20 (41.7)0.5980.440
c r灌注成像参数(m U,/(«)
灌注缺损体积51.0 (21.3-133.3)38.0 (14.0 〜59.0)131.0 (49.3-178. 8)-5.067<0.001缺血核心体积 6.0 (1.0 〜27. 8) 2.0 (1.0 〜8.0)27. 5(5. 3 〜55. 0)-5.414<0.01缺血半暗带体积44.5 (17.3 〜83.8)33.5 (11. 5 〜52.0)82.0 (36. 0 ~ 120. 8)-4. 363<0.001
a 1 m m H g=0. 133 kPa;NIHSS:美国国立卫生研究院卒中量表;中位数;/仰:四分位数间距
本研丸结果显不，MIStar软件检测的灌注缺损 体积可独立预测前循环A IS患者静脉溶栓后90 d时 的功能转归。

R O C曲线分析显示，灌注缺损体积>108.5 ml时，转归不良的可能性显著增高。

目前，基于C T P分析产生的脑灌注图可提供包括脑血 容量（cerebral blood volume,CBV)、CBF、平均通过 时间（mean transit time,MTT)、达峰时间（Tmax)以及相对D T在内的不同参数。

现有的C T P后处理 分析软件可基于不同的方法或阈值选择来区分缺血 核心区和缺血半暗带[9_"]。

多项临床研究表明，相 对于时间窗而言，组织窗对于静脉溶栓和血管内治 疗患者的筛选及转归评估更有指导意义[2’m3]。

对 于A IS患者，缺血半暗带与缺血核心体积是再灌注 治疗是否有效的决定因素。

因此，准确评估灌注缺损体积十分重要。

已有多项研究采用MIStar软件 评估灌注缺损体积[7’14]，在中国目前使用MIStar软 件分析灌注缺损体积以及预测A IS患者转归的相关 研究较少。

本研究显示，MIStar软件分析得到的几种脑血 流灌注参数均与患者临床转归存在显著相关性，与 既往其他研究结果一致，提示MIStar软件可用于指 导评估中国A IS患者的临床转归。

没11等[|5]研究 发现，在血管内治疗前使用C T P并不会延长患者入 院至静脉溶栓时间，使用C T P筛选的患者血管内治 疗后的临床转归更好。

因此，C T P对A IS患者临床 转归的预测价值要高于基于C T平扫的阿尔伯塔卒 中项目早期C T评分。

本研究表明，基于MIStar软 件的分析不仅能直观量化灌注缺损体积、缺血半暗
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---灌注缺损体积（ml)
•曲线下面积=0.792
截断值=108.5 ml
〇-f------1------1------1------1------1
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1-特异性
图2 C T灌注参数预测急性前循环缺血性卒中患者静脉溶栓后转归不良的受试者工作特征曲线
带体积以及缺血核心体积，而且灌注缺损体积还能 预测A IS患者静脉溶栓治疗后的临床转归。

ROC 曲线下面积为0.792，提示其预测价值较高。

本研究也存在一定局限性。

首先，本研究为单 中心回顾性分析，样本量较小，今后可扩大样本量进 行多中心前瞻性研究；其次，由于C T P对后循环缺 血不敏感，因此仅筛选接受静脉溶栓的前循环AIS 患者作为研究对象，今后有必要进一步探讨MIStar 软件在后循环缺血中的应用价值。

综上所述，基于C T P的MIStar软件分析可用 于评估前循环A IS患者静脉溶栓治疗后的临床转 归，灌注缺损体积>108. 5 ml预测患者转归不良的 价值较高。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突
参考文献
[1]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>682.001:10.3760/<：1713.』.15511.1006-
7876.2018.09.004.
[2] Powers W J，Rabinstein A A，Ackerson T，et a l. 2019 年急性缺
血性卒中患者早期管理指南：针对2018年急性缺血性卒中
早期管理指南的更新美国心脏协会/美国卒中协会为医疗专
业人员制定的指南[J].徐加平，庄圣，郭志良，等；译.国际
脑血管病杂志，2020, 28(1): 143. DOI: 10.3760/cma.j.issn.
1673^165.2020.01.001.
[3] Kawano H, Hvard A, Lin L, e t a l. Perfusion computed tomogr^)hy
i n patients with stroke thrombolysis[J]. Brain, 2017,140(3):684-691.
DOI: 10.1093/brain/aww338.
[4] Lansberg M G, Christensen S, K e m p S, e t a l; C T Perfusion to
Predict Response to Recanalization i n Ischemic Stroke Project
(C R I S P)Investigators. Computed tomographic perfusion to
predict response to recanalization i n ischemic stroke [J]. Ann
Neurol, 2017, 81(6): 849-856. DOI: 10.1002/ana.24953.
[5] Nogueira RG, Jadhav AP, Haussen DC, et a l;D A W N Trial
Investigators. Thrombectomy 6 to 24 hours after stroke with a
mismatch between deficit and infarct[j]. N Engl J Med, 2018,
378(1): 11-21. DOI: 10.1056/NBMoal706442.
[6] Albers G W, Marks M P, K e m p S, e t a l; D E F U S E3 Investigators.
Thrombectomy for stroke a t 6 to 16 hours with selection by
perfusion imaging[J]. N Engl J Med, 2018, 378(8): 708-718.
DOI: 10.1056/NEJMoal713973.
[7] Bivard A, Kleinig T, Miteff F, e t a l. Ischemic core thresholds
change with time to reperfusion: A case control study [J ]. Ann
Neurol, 2017, 82(6): 995-1003. DOI: 10.1002/ana.25109.
[8] Vagal A, Wintermark M, Nael K, e t a l. Automated C T perfusion
imaging for acute ischemic stroke: Pearls and p i t f a l l s for real-world
use[J]. Neurology, 2019, 93 (20): 888-898. DOI: 10.1212/WNL.
0000000000008481.
[9] Koopman M S, Berkhemer OA, Geuskens RREG, e t a l;M R
C L E A N Trial Investigators. Comparison of three commonly used
C T perfusion software packages i n patients with acute ischemic
stroke[j]. J Neurointerv Surg, 2019, 11(12): 1249-1256. DOI:
10.1136/neurintsurg-2019-014822.
[10] Austein F, Riedel C, Kerby T, e t a l. Comparison of perfusion C T
software to predict the fi n a l infarct volume after thrombectomy
[J]. Stroke, 2016, 47 (9 ):2311-2317. DOI: 10. 1161/
S T R O K E A H A.116.013147.
[11] Rava RA, Snyder KV, Mokin M, et a l. Assessment of a bayesian
vitrea C T perfusion analysis to predict f i n a l infarct and penumbra
volumes i n patients with acute ischemic stroke: a comparison
with RAPID[J]. A J N R A m J Neuroradiol, 2020, 41 (2): 206-
212. DOI: 10.3174/ajnr.A6395.
[12] Bivard A, Levi C, Krishnamurthy V, e t a l.Perfusion computed
tomography to assist decision making for stroke thrombolysis
[J]. Brain, 2015, 138(Pt 7): 1919-1931. DOI: 10.1093/brain/
awv071.
[13] Bivard A, Huang X, Levi CR, e t a l. Tenecteplase i n ischemic
stroke offers improved recanalization: Analysis of 2 t r i a l s[J].
Neurology, 2017, 89 ( 1):62-67. DOI: 10. 1212AVNL.
0000000000004062.
[14] Parsons M, Spratt N, Bivard A, e t a l.A randomized t r i a l of
tenecteplase versus alteplase for acute ischemic stroke [J ]. N
Engl J Med, 2012, 366 (12 ):1099-1107. DOI: 10. 1056/
N E J M o a l109842.
[15] Zhu G, Michel P, Aghaebrahim A, e t a l. Computed tomography
workup of patients suspected of acute ischemic stroke: perfusion
computed tomography adds value compared with clinical
evaluation, noncontrast computed tomography, and computed
tomography angiogram i n terms of predicting outcome L J」.
Stroke, 2013, 44(4): 1049-1055. DOI: 10.1161/STROKEAHA.
111.674705.
(收稿日期
:2020~09-22)。