Математическое моделирование исходов ишемического инсульта на основании характеристик очага по данным компьютерной томографии головного мозга

Цель исследования — выявить прогностические аспекты характеристик очага ишемического инсульта (ИИ) по Данным компьютерной томографии (КТ) головного мозга.

Пациенты и методы. Обследовано 80 пациентов с полушарным ИИ давностью до 1 сут (50 пациентов для построения математических моделей исходов заболевания и 30 пациентов для последующей апробации полученных моделей) в возрасте от 30 до 84 лет.

Результаты и обсуждение. При анализе зависимости вероятной летальности от величины смещения срединных структур мозга установлено, что при смещении срединных структур мозга до 4,5—5 мм вероятная летальность практически не нарастает, что свидетельствует о синергетической стабильности данной системы. Дестабилизация системы начинается после величины смещения срединных структур мозга свыше 5—5,5мм. На коротком отрезке изменения исходного показателя (6—8 мм) уровень вероятной летальности нарастает с 25 До 90% и более. При смещении срединных структур мозга более чем на 8,5 мм система, с точки зрения синергетических взглядов, опять становится стабильной, но уже с неблагоприятным прогнозом. Данный анализ помогает определить критическую точку принятия решений при анализе нейровизуализационных характеристик очага ИИ. Так, для объема очага это 145 см³, а для смещения срединных структур мозга — 5,0 мм.

Заключение. Полученные нами данные, касающиеся прогностического значения характеристик очага ИИ по данным КТ, могут иметь дополнительное значение для поддержки принятия решений при ведении группы пациентов с неблагоприятным прогнозом.

1. Гусев ЕИ, Скворцова ВИ, Стаховская ЛВ. Проблема инсульта в Российской Федерации: время активных совместных действий. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2007;107(6):4-10.

2. Гусев ЕИ, Мартынов МЮ, Камчатнов ПР и др. Церебральный инсульт. Consilium Medicum. 2014;16(12):13-7.

3. Клочихина ОА, Стаховская ЛВ. Анализ эпидемиологических показателей инсульта по данным территориально-популяционных регистров 2009-2012 гг. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2014;114(6):63-9.

4. Wouters A, Lemmens R, Nysten C, et al. Prediction of outcome in patients with acute ischemic stroke based on initial severity and improvement in the first 24 H. Front Neurol. 2018 May 7;9:308. doi: 10.3389/fneur.2018.00308. eCollection 2018.

5. Лихолетова НВ, Ковалев ВВ, Горбачев ВИ и др. Предикторы исходов геморрагического инсульта в реанимационной практике. Сибирский медицинский журнал. 2001;(6):105-8.

6. Newton AJH, Lytton WW. Computer modeling of ischemic stroke. Drug Discov Today Dis Models. Spring 2016;19:77-83. doi: 10.1016/j.ddmod.2017.01.001. Epub 2017 Feb 21.

7. Ершов ВИ, Чирков АН, Гончар-Зайкин АП и др. Математическое моделирование ишемического инсульта. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(4):38-43. doi: 10.14412/20742711-2019-4-38-43

8. Хасанова ДР, Ибатуллин ММ, Калинин МН и др. Современная нейровизуализация и реперфузионная терапия при остром ишемическом инсульте. Нервные болезни. 2013;(4):2-8.

9. Алдатов РХ, Труфанов ГЕ, Фокин ВА. Нейровизуализация острого ишемического инсульта: современное состояние. Трансляционная медицина. 2019;6(2):12-7.

10. Parody E, Pedraza S, Garcia-Gil MM, et al. Cost-utility analysis of magnetic resonance imaging management of patients with acute ischemic stroke in a spanish hospital. Neurol Ther. 2015 Jun;4(1):25-37. doi: 10.1007/s40120-015-0029-x. Epub 2015 May 19.

11. Chalela JA, Kidwell CS, Nentwich LM, et al. Magnetic resonance imaging and computed tomography in emergency assessment of patients with suspected acute stroke: a prospective comparison. Lancet. 2007 Jan 27;369(9558):293-8. doi: 10.1016/S0140-6736(07)60151-2

12. Brazzelli M, Sandercock PA, Chappell FM, et al. Magnetic resonance imaging versus computed tomography for detection of acute vascular lesions in patients presenting with stroke symptoms. Cochrane Database Syst Rev. 2009 Oct 7;(4):CD007424. doi: 10.1002/14651858.CD007424.pub2

13. Урванцева ОМ, Асратян СА, Кемеж ЮВ и др. Компьютерная томография в прогнозировании течения массивного ишемического инсульта. REJR. 2015;5(1):19-25.

14. Меркулов ДВ, Савелло ВЕ, Вознюк ИА и др. Значение мультиспиральной компьютерной томографии в определении тактики лечения и прогнозе результатов в острейшую фазу ишемического инсульта. Лучевая диагностика и терапия. 2017;3(8):112-3.

15. Котов МА, Щедренок ВВ, Могучая ОВ и др. Лучевые предикторы исходов ишемического инсульта. Дневник казанской меДицинской школы. 2018;1(19):86-90.

16. Soliman F, Gupta A, Delgado D, et al. The Role of Imaging in Clinical Stroke Scales That Predict Functional Outcome: A Systematic Review. Neurohospitalist. 2017 Oct;7(4):169-178. doi: 10.1177/1941874417708128. Epub 2017 May 22.

17. Котов МА. Возможности компьютерной томографии в прогнозирования летального исхода инсульта. Дневник казанской медицинской школы. 2017;2(16):76-80.

18. Сластён ЕВ, Малькова НН, Колесниченко ЮА и др. Клинико-томографическая оценка тяжести ишемического инсульта в зависимости от объема и количества очагов инфаркта мозга. Фундаментальные исследования. 2012;(7):186-9.

19. Ostwaldt A-C, Battey TWK, Irvine HJ, et al. Comparative Analysis of Markers of Mass Effect after Ischemic Stroke. J Neuroimaging. 2018 Sep;28(5):530-4. doi: 10.1111/jon.12525. Epub 2018 May 24.

20. Nagel S, Joly O, Pfaff J, et al. e-ASPECTS derived acute ischemic volumes on non-contrast-enhanced computed tomography images. Int J Stroke. 2020 Dec;15(9):995-1001. doi: 10.1177/1747493019879661. Epub 2019 Sep 30.

21. Lu WZ, Lin HA, Bai CH, Lin SF. Posterior circulation acute stroke prognosis early CT scores in predicting functional outcomes: A meta-analysis. PLoS One. 2021 Feb 16;16(2):e0246906. doi: 10.1371/journal.pone.0246906. eCollection 2021.

22. Кулеш АА, Дробаха ВЕ, Кайлева НА и др. Возможности перфузионной шкалы ASPECTS в прогнозировании эффективности внутривенной тромболитической терапии. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2017;9(3):10-7. doi: 10.14412/20742711-2017-3-10-17

23. Campbell BCV, Majoie CBLM, Albers GW, et al. Penumbral imaging and functional outcome in patients with anterior circulation ischaemic stroke treated with endovascular thrombectomy versus medical therapy: a metaanalysis of individual patient-level data. Lancet Neurol. 2019 Jan;18(1):46-55. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30314-4. Epub 2018 Nov 6.

24. Stoel BC, Marquering HA, Staring M, et al. Automated brain computed tomographic densitometry of early ischemic changes in acute stroke. J Med Imaging (Bellingham). 2015 Jan;2(1):014004. doi: 10.1117/1.JMI.2.1.014004. Epub 2015 Mar 24.

25. Sales Barros R, Tolhuisen ML, Boers AM, et al. Automatic segmentation of cerebral infarcts in follow-up computed tomography images with convolutional neural networks. J Neurointerv Surg. 2020 Sep;12(9):848-52. doi: 10.1136/neurintsurg-2019-015471. Epub 2019 Dec 23.

26. Сластён ЕВ, Машин ВВ, Малькова НН и др. Оценка тяжести ишемического инсульта в зависимости от его локализации. Неврология и нейрохирургия. Восточная Европа. 2012;1(13):153-8.

27. Maier IL, Behme D, Schnieder M, et al. Early computed tomography-based scores to predict decompressive hemicraniectomy after endovascular therapy in acute ischemic stroke. PLoS One. 2017 Mar 10;12(3):e0173737. doi: 10.1371/journal.pone.0173737. eCollection 2017.

28. Taiwo YF, Osaigbovo GO, Gabkwet AE, et al. Volume of Acute Ischemic Stroke Lesion and Patients' Outcome at Jos University Teaching Hospital: A Cranial Computed Tomography Study. West Afr J Med. 2020 Oct;37(5):555-9.

29. Bucker A, Boers AM, Bot JCJ, et al. Associations of Ischemic Lesion Volume With Functional Outcome in Patients With Acute Ischemic Stroke: 24-Hour Versus 1-Week Imaging. Stroke. 2017 May;48(5):1233-40. doi: 10.1161/STROKEAHA.116.015156. Epub 2017 Mar 28.

30. Буров СА, Никитин АС, Асратян СА и др. Факторы риска развития злокачественного течения массивного ишемического инсульта. Нейрохирургия. 2012;(3):18-25.