目的:基于4D-CTA技术,联合一二级侧支循环建立一种侧支循环定量评估方法,并探讨其在预测急性缺血性卒中（acute ischemic stroke,AIS）患者预后中的价值。方法:收集2020年7月至2021年4月在本院神经内科住院的前循环大血管闭塞（large vessel occlusion,LVO）AIS患者,记录其人口学及基线临床特征。根据改良RANKIN评分（modified Rankin Scale,m RS）将AIS患者分为预后良好组（0-2分）和预后不良组（3-6分）。分析AIS患者基线四维计算机体层血管成像（four-dimensional computed tomography angiography,4D-CTA）数据,对一级侧支循环和二级侧支循环分别进行评价。一级侧支循环评分（the first collateral circulation score,FCCS）通过4D-CTA中的动脉期原始图像评估Willis环获得。选取灌注时间密度曲线动脉峰值期图像作为动脉期,利用多平面重组（the multiplanar reformation,MPR）和最大密度投影（maximum intensity projection,MIP）图像后处理技术,分别对组成Willis环的九条动脉进行评价并积分,9条动脉的评分之和为患者的FCCS。二级侧支循环评分（the second collateral circulation score,SCCS）采用基于动态多期CTA的改良ASITN/SIR（American Society of Interventional and Therapeutic Neuroradiology/Society of Interventional Radiology）侧支分级量表在冠状位4D-CTA重建图进行评分。采用主成分分析建立第一主成分模型评估FCCS、SCCS对总侧支循环的贡献。FCCS和SCCS之和定义为综合侧支循环评分（the comprehensive collateral circulation score,CCCS）。比较预后良好组与预后不良组之间的基线临床特征。采用logistic回归分析FCCS、SCCS和CCCS三种侧支循环评估方法与预后的关系。绘制三种侧支循环评估方法的ROC曲线,计算曲线下面积（the area under the curve,AUC）评估三种方法预测预后的效能。结果:⑴患者特征:共纳入AIS患者71例,其中,男49例,女22例,年龄19-86岁,平均65.03±14.4岁。预后良好组35例（49%）,预后不良组36例（51%）,两组间年龄有显著差异（p＜0.05）。⑵FCCS、SCCS和CCCS的关系:主成分模型得到FCCS和SCCS的特征向量值均为0.707,二者对总侧支循环的贡献相等。FCCS和SCCS在预后良好组与预后不良组之间均无统计学差异（p＞0.05）。但CCCS在预后良好组和预后不良组之间存在统计学差异（p=0.003）。⑶回归分析:多因素logistic回归分析显示,只有CCCS（OR:0.632;95%CI:0.457-0.873;p=0.005）和NIHSS（OR:1.164;95%CI:1.059-1.279;p=0.002）是预后的独立预测因子。⑷ROC曲线:FCCS、SCCS和CCCS中CCCS的AUC最大（0.688,p=0.007）。结论:FCCS在急性缺血性卒中的代偿价值与SCCS相似,CCCS联合了Willis环的完整性评价和基于动态CTA二级侧支循环评价,可以作为一个新的影像指标定量评价侧支循环并预测预后。目的:采用4D-CTA技术分析前循环大血管闭塞的急性缺血性卒中（LVO-AIS）患侧皮层静脉血流速度变化,并探讨AIS患者患侧皮层静脉成像延迟对评估侧支循环和预后的价值。方法:收集2020年6月至2021年10月颈内动脉或大脑中动脉M1/M2段闭塞AIS患者组的急诊全脑一站式4D-CTA/CTP数据、基线临床数据和90天m RS,同时收集一组结果为正常受检者（健康对照组）的全脑一站式4D-CTA/CTP数据。分析记录患者组及对照组两侧大脑皮层静脉流入时间（the venous inflow time of the cerebral cortex,VIT）、峰值时间（the venous peak time of the cerebral cortex,VPT）、流出时间（the venous outflow time of the cerebral cortex,VOT）。首先对患者组的患侧、健侧及对照组VIT、VPT和VOT进行统计描述与比较。然后,对患者组根据不同预后、侧支循环情况、发病时间、责任血管、TOAST分型等进行亚组划分,并对各亚组的VIT、VPT和VOT进行统计描述与比较。采用Spearman相关分析及二项logistic回归分析探讨三个静脉时间分别与患者m RS、动脉侧支评分、NIHSS等主要临床指标的关系。绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析皮层静脉成像时间延迟对预测预后的价值。结果:（1）研究对象:共收集大前循环LVO-AIS患者149例,其基线临床特征如下:（1）年龄19-92岁,平均66.81±13.75岁,男性97例,女性52例。（2）发病时间:＜6小时52例,6-24小时43例,＞24小时54例。（3）责任血管:MCA闭塞96例,ICA闭塞26例,ICA合并MCA闭塞22例,ICA合并MCA、ACA闭塞3例,MCA合并ACA闭塞2例。（4）入院NIHSS中位数8（2）分。（5）基于动态CTA的改良ASITN/SIR侧支循环评分为中位数3（1）分。（6）TOAST分型:大动脉粥样硬化型（large-artery atherosclerosis,LAA）91例,心源性栓塞型（cardio embolism,CE）50例,其他明确原因型（stroke of other determined etiology,SOE）8例。（7）治疗方式:血管内介入治疗38例,溶栓治疗20例,溶栓桥接血管内介入治疗8例,保守治疗83例。（8）发生出血转化者35例。共收集对照组全脑一站式4D-CTA/CTP数据73例。（2）患者组的皮层静脉血流速度变化:患者组的患侧、健侧VIT和VPT中位数均较正常对照组延迟,患者组的患侧、健侧和对照组的VOT中位数一致（50s）。患者组的患侧与健侧、患者组的患侧与对照组的VIT、VPT及VOT之间具有显著统计学差异（p均＜0.05）。患者组的健侧与对照组的VIT、VPT具有显著统计学差异（p均＜0.05）。（3）亚组间比较:（1）患者组的患侧VIT、VPT在侧支循环良好组与侧支循环不良组间差异显著（p＜0.05）。（2）预后良好组与预后不良组之间患侧VIT、VPT均有统计学差异（p均＜0.05）。（3）将患者按发病时间分为＜6h组、6-24h组与＞24h组三组,患侧VIT、VPT在三组间差异显著（p均＜0.05）,进一步比较具体的组间差异,发病时间＜6h组、6-24h组患侧VIT、VPT均与＞24h组具有显著统计差异（p均＜0.05）,发病时间＜6h组和6-24h组之间患侧VIT、VPT均不具有统计学差异（p均＞0.05）。（4）所有患者按TOAST分型分为LAA组、CE组、SOE组三组,患侧VIT、VPT在三组间差异显著（p＜0.05）,进一步比较具体的组间差异:LAA组、SOE组的患侧VIT、VPT均与CE组具有统计学差异（p均＜0.05）。LAA组与SOE组之间患侧VIT、VPT均不具有统计学差异（p均＞0.05）。（4）相关与回归分析:患者组的患侧VIT、VPT与改良RANKIN评分（modified Rankin Scale,m RS）、美国国立卫生研究院中风量表基线评分（National Institutes of Health Stroke Scale Baseline Score,NIHSS）呈正相关（p均＜0.05）,患者组的患侧VIT、VPT与动脉侧支评分、发病时间呈负相关（p均＜0.05）。患者组的患侧VIT、VPT与出血转化不相关（p＞0.05）。单因素logistic回归分析发现患侧VIT、VPT和VOT、年龄、NIHSS、发病时间、动脉侧支评分与预后相关（p＜0.1）。将单因素logistic回归分析中与预后相关的所有因素（p＜0.1）纳入二项多因素logistics回归模型,采用有条件向前逐步回归的方法分析,发现患侧VPT、NIHSS及动脉侧支评分为不良预后的独立预测因子,模型预测不良预后正确率为79.6%。分析发病时间＜24h患者后发现患侧VPT、NIHSS为不良预后的独立预测因子,预测不良预后的正确率为91.5%。（5）ROC曲线:不良预后的三个独立预测因子NIHSS、患侧VPT及动脉侧支评分中NIHSS的AUC较大（0.786）,患侧VPT（0.697）的AUC稍低。分析发病时间＜24h患者,NIHSS的AUC降低（0.753）,患侧VPT（0.711）的AUC升高。结论:LVO-AIS患者4D-CTA检查中的患侧VPT可以作为一个可靠的影像指标提示AIS患者侧支循环建立不良和预后不良。患者皮层静脉血流速度改变对于卒中病理生理变化的理解、病程判断和病因分型可能有一定的辅助作用。目的:采用动态CTA图像,基于深度学习算法建立一个客观、快速、准确的侧支循环评估模型。方法:收集2020年6月至2021年8月在本院神经内科住院的前循环大血管闭塞（large vessel occlusion,LVO）AIS患者,记录其人口学及基线临床特征。分析所有AIS患者基线一站式全脑四维计算机体层血管成像（four-dimensional computed tomography angiography,4D-CTA）/CT灌注成像（computed tomographic perfusion,CTP）数据,根据灌注时间密度曲线提取4D-CTA中的动脉期、动静脉期、静脉期和静脉晚期图像,与CT平扫（non-contrast computed tomography,NCCT）配对减影得到动脉期、动静脉期、静脉期和静脉晚期的减影图像。根据基于动态多期CTA的改良ASITN/SIR（American Society of Interventional and Therapeutic Neuroradiology/Society of Interventional Radiology）侧支分级量表将每个患者标记为侧支循环良好或不良。基于Res Net34分类网络,分别开发了单图像输入处理网络和多图像输入网络对侧支循环进行二分类评估。训练集和测试集分别为65例和27例,使用蒙特卡罗交叉验证进行5次迭代。使用准确率、精确率、召回率、F1评分和ROC曲线下面积评估网络效能。结果:（1）患者特征:共纳入92例前循环LVO-AIS患者。患者基线临床特征如下:（1）年龄66.24±13.64岁。男性61例,女性31例。（2）MCA闭塞（伴或不伴ACA闭塞）者64例,单纯ICA闭塞者14例,ICA合并MCA闭塞者13例,ICA合并MCA、ACA闭塞者1例。（3）NIHSS中位数为8.50（12）分。（4）基于动态多期CTA的改良ASITN/SIR评分中位数为3（1）分。（5）TOAST分型包括:LAA型63例,CE型24例,SOE型5例。（6）治疗方式包括:血管内介入治疗22例,溶栓治疗8例,溶栓桥接血管内介入治疗3例,保守治疗59例。（6）发生出血转化者19例。（2）侧支循环良好组与侧支循环不良组对比:年龄、NIHSS、闭塞动脉和出血转化在组间具有统计学差异（p均＜0.05）。性别、发病时间、治疗方式、TOAST分型在两组间无统计学差异（p均＞0.05）。（3）模型效能:（1）单图像输入处理网络的准确率为0.852±0.045,精确率为0.932±0.034,召回率为0.827±0.076,F1评分为0.860±0.044,AUC为0.89±0.05。（2）多图像输入处理网络的准确率为0.822±0.017,精确率为0.571±0.081,召回率为0.813±0.056,F1评分为0.836±0.008,AUC为0.47±0.12。结论:基于Res Net34分类网络,采用四期减影CTA/CTV的轴位最大密度投影图像进行拼接后作为输入的单图像输入处理网络能较好地对AIS侧支循环进行分类。这种自动侧支循环评估方法有助于简化临床工作流程,辅助临床决策和筛选适合再灌注治疗的患者。