目的:急性缺血性脑梗死是一种高发病率、高致残率、高死亡率的脑血管疾病，严重危害着人类的身体健康和生活质量。快速、准确的识别超急性期脑梗死的缺血半暗带，早期、有效的预测亚急性期梗死体积可为临床治疗及早期预测患者预后和生存质量提供更多依据，具一定临床意义。本研究旨在对比分析基于超急性期表观扩散系数图及灌注各参数图预测亚急性期（发病后5-7天）脑梗死体积的临床可行性。　　材料和方法:回顾性分析发病时间6h内完成多模式磁共振成像(MRI)检查并于发病后5-7天复查常规MR检查的超急性期脑梗死患者20例。应用美国GEHealthcare3.0 T超导MR扫描仪ADW4.3后处理工作站自带的专用后处理软件进行图像上异常区域体积的测量。首先，以DWI图像作为输入数据、代入ADC阈值得到ADC图，将ADC图阈值设定为影像半暗带rADC均值(0.809)，rADC值≤0.809的区域视为预测梗死区。采用手动勾画法勾画出每一层面异常信号的边缘，计算机自动根据严格的数学模型，得到所勾画区域的面积值。根据公式[梗死体积=所有层面的异常区域面积之和×（层厚+层间距）]计算出ADC图上显示的异常区域体积，即ADC图所预测的梗死体积值(PⅣADC)。DWI图上预测的梗死体积(V1)及复查FLAIR异常区域的体积(V2)的测量与上述方法类似，直接在DWI图及FLAIR图像上勾画测量。然后，应用GE公司专用灌注成像软件BrainStat GVF，处理并获得脑血流量(CBF)图、脑血容量(CBV)图、平均通过时间(MTT)图和对比剂达峰时间（TTP）图。各参数图像上显示的脑灌注异常区域(PⅣPWI)分别视为CBF图、CBV图、MTT图和TTP图预测的脑梗死体积（以下简称PⅣCBF、PⅣCBV、 PⅣMTT和PⅣTTP）。肉眼对比病灶侧与病灶对侧脑组织的灌注图像，手动勾画出每一层面病灶侧灌注异常区域的边缘，软件自动根据严格的数学模型生成所勾画区域的面积值，然后根据公式[梗死体积=所有层面的异常区域面积之和×（层厚+层间距）]计算，获得各参数图像上灌注异常区域的体积值，即PⅣCBF、 PⅣCBV、 PⅣMTT、 PⅣTTP。定义梗死体积的增长为Ⅴ2-Ⅴ1。ADC图与初始DWI不匹配的区域视为ADC不匹配，定义为PIVADC-Ⅴ1。MTT图、TTP图、CBF图、CBV图与初始DWI不匹配区分别定义为PⅣMTT-Ⅴ1，PⅣTP-Ⅴ1，PⅣCBF-Ⅴ1，PⅣCBV-Ⅴ1。最后，采用SPSS20.0统计软件进行统计学分析。经相关分析、回归分析、协方差分析及ROC曲线分析，比较基于PWI和ADC图这两种方法预测亚急性期梗死体积及梗死体积增长之间的差异。　　结果:ADC图、CBF图、CBV图、MTT图、TTP图预测梗死体积值与复查FLAIR异常区域体积值之间均呈显著线性相关（P值均＜0.05）。其中ADC图预测梗死体积与V2之间的相关性(r=0.954)比PWI各参数图预测梗死体积与V2之间的相关性高，且PWI四个参数与V2形成的四条回归直线斜率无统计学差异(P＞0.05)。ADC图、CBF图、CBV图、MTT图、TTP图与复查FLAIR异常区域的体积相比，经Kruskal-WallisH检验，差异无统计学意义(H=4.505，P＞0.05)。而ADC不匹配、CBF不匹配、CBV不匹配、MTT不匹配、TTP不匹配与梗死体积增长的各体积值，经Kruskal-WallisH检验，差异有统计学意义(H=11.415，P＜0.05)。经Pearson相关分析，ADC不匹配与梗死体积增长之间呈明显线性相关(r=0.744，P=0.001);而CBF不匹配、CBV不匹配、MTT不匹配、TTP不匹配与梗死体积增长之间均无明显直线相关关系（P值均＞0.05）。　　结论:1.ADC图预测的梗死体积与亚急性期梗死体积之间的相关性明显比PWI各参数图预测的梗死体积与亚急性期梗死体积之间的相关性高;2.采用设备自带后处理软件，基于超急性期ADC图预测亚急性期梗死体积及梗死体积增长的方法比基于PWI各参数图的方法可行性更强，可作为临床早期预测梗死体积变化的简便方法。