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目的 探讨自发性脑出血患者中脑白质病变( white matter lesions, WMLs )严重程度与血肿体积之间的关系.方法 回顾性纳入2012年6月1日至2017年5月31日南京大学医学院附属鼓楼医院影像登记中心的脑出血患者(年龄≥40岁).收集发病后12 h内头颅CT 和基线头颅MRI资料.使用 ITK-SNAP 软件计算基线 CT 上的血肿体积.通过 MRIcron 软件和 ITK-SNAP 软件将WMLs区域半自动分割计算WMLs体积.根据Fazekas评分将WMLs严重程度分为轻度(0~2分)、中度(3~4分)和重度(5~6分),根据血肿体积中位数将患者分为血肿体积较小组和血肿体积较大组.比较两组患者的基线资料,应用多变量logistic回归分析确定血肿体积的独立相关因素.结果年龄、美国国立卫生研究院卒中量表( National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS )评分和血肿体积均随WMLs严重程度而增加,而总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇水平随WMLs严重程度而降低.血肿体积与NIHSS评分、载脂蛋白A1、D-二聚体、WMLs体积和脑出血部位显著相关,多变量logistic回归分析显示,高WMLs评分[优势比(odds ratio, OR)1.001,95

作者:陈雪梅;李军荣;羊文娟;卢双莲;王东霞;徐运

来源:国际脑血管病杂志 2018 年 26卷 8期

知识库介绍

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作者:
陈雪梅;李军荣;羊文娟;卢双莲;王东霞;徐运
来源:
国际脑血管病杂志 2018 年 26卷 8期
标签:
脑出血 脑白质疏松 体层摄影,X线计算机 磁共振成像 危险因素 Cerebral Hemorrhage Leukoaraiosis Tomography,X-Ray Computed Magnetic Resonance Imaging Risk Factors
目的 探讨自发性脑出血患者中脑白质病变( white matter lesions, WMLs )严重程度与血肿体积之间的关系.方法 回顾性纳入2012年6月1日至2017年5月31日南京大学医学院附属鼓楼医院影像登记中心的脑出血患者(年龄≥40岁).收集发病后12 h内头颅CT 和基线头颅MRI资料.使用 ITK-SNAP 软件计算基线 CT 上的血肿体积.通过 MRIcron 软件和 ITK-SNAP 软件将WMLs区域半自动分割计算WMLs体积.根据Fazekas评分将WMLs严重程度分为轻度(0~2分)、中度(3~4分)和重度(5~6分),根据血肿体积中位数将患者分为血肿体积较小组和血肿体积较大组.比较两组患者的基线资料,应用多变量logistic回归分析确定血肿体积的独立相关因素.结果年龄、美国国立卫生研究院卒中量表( National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS )评分和血肿体积均随WMLs严重程度而增加,而总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇水平随WMLs严重程度而降低.血肿体积与NIHSS评分、载脂蛋白A1、D-二聚体、WMLs体积和脑出血部位显著相关,多变量logistic回归分析显示,高WMLs评分[优势比(odds ratio, OR)1.001,95