第11章：颈动脉定量 CT 成像（Quantitative CT Imaging of Carotid Arteries）
1. Background
本章开篇即交代临床语境：在西方国家，脑卒中是仅次于冠心病的第二大死因。过去十年间卒中死亡率已下降至 44%，但疾病负担仍然沉重。全部卒中里 87% 为缺血性、10% 为脑出血、3% 为蛛网膜下腔出血；约 50% 的缺血性卒中起源于动脉粥样硬化，而粥样硬化又好发于颈动脉。迄今，颈动脉腔径的狭窄程度（luminal narrowing）一直是临床上唯一被纳入治疗决策的影像学风险因子。大型随机临床试验——北美症状性颈动脉内膜剥脱术试验（NASCET）与欧洲颈动脉外科试验（ECST）——据此确立了症状性患者手术治疗的影像学标准：症状性高度狭窄（>70%）以及部分近期有症状且为中度狭窄（50–69%）的患者可受益于颈动脉内膜剥脱术（CEA）；无症状颈动脉狭窄中，年轻男性且狭窄严重者可获得一定获益。然而，临床上大多数 >70% 狭窄的患者是无症状的，而多数症状性患者的颈动脉狭窄程度又 <70%——这一悖论提示在缺血性卒中的病理级联中，狭窄程度之外的其他因素也扮演着关键角色。因此，对中度颈动脉狭窄患者而言，改进风险预测具有重要的临床意义。
近几十年的病理学研究加深了对动脉粥样硬化发病机制的理解。除腔径狭窄导致血流受限外，斑块破裂（rupture）继而血栓形成与血栓栓塞也被视为缺血事件的重要机制。冠状动脉与颈动脉的组织学研究表明，一系列斑块特征会显著提高其破裂易感性：活动性炎症（以大量巨噬细胞浸润为标志）被视为易损性的核心标志；纤维帽厚度 <100 μm 且脂质核心占斑块总体积 >40% 的斑块亦被认为高度易损；帽已裂开或破裂的斑块则易于触发血栓形成与栓塞。颈动脉斑块溃疡（在 DSA 上可见）已证实与斑块破裂及急性复发缺血事件风险升高相关。先进的有创与无创影像技术如今已能在体内可视化这些斑块特征。DSA 因能准确勾画血管腔及轮廓，曾长期是颈动脉成像的首选，但其缺点亦很明显：操作有创、费时费力、成本高、需要熟练术者而难以普及；更为关键的是，脑血管 DSA 具有不可忽视的病残率与病死率，神经系统并发症发生率介于 0.4%–12.2%。这些缺陷，加上人们对动脉管壁（而非仅腔径）兴趣的提升，共同推动了 DUS、MRI 与 CT 等无创替代手段的临床应用。如今这些无创技术不仅能用于狭窄分级，还能在体内呈现动脉粥样硬化过程，并量化斑块负荷（plaque burden）与斑块成分。通过连续成像，动脉粥样硬化斑块的早期自然演变过程得以在体内追踪，同时为监测二级预防治疗下斑块的变化提供工具。新药研发是缓慢而昂贵的过程——衡量其临床效力的最可靠途径是观察其对临床终点的影响，而动脉粥样硬化的影像学生物标记物（imaging biomarker）有望加速这一过程并缩减所需样本量。要有效使用影像学生物标记物，须具备：以稳健、无创方式获得的能力；广泛可及的成像设备；标准化的图像采集与后处理方法；以及经过严格验证且高可重复性的标记物本身；其变化须能映射到生物学效应与临床终点。正因如此，狭窄程度与斑块指标的（自动化）定量对建立可靠的动脉粥样硬化替代终点至关重要。
CT 血管造影（CTA）正是这样一种能在体内监测动脉粥样硬化的潜在成像方式：它易于获取、扫描迅速、患者不适小；尽管涉及电离辐射，但诊断性 CTA 的有效剂量（1–5 mSv）相对较低。多排 CT 血管造影（MDCTA）采集速度的提高减少了运动伪影，目前的多排 CTA 已能实现从主动脉弓至颅内血管的快速血管成像，并可同时探查其他血管床，从而在脑卒中患者的临床评估中与其他无创成像技术一较高下。本章即在这一背景下展开，系统介绍 CTA 在颈动脉狭窄与粥样硬化斑块评估中的技术现状。
2. Luminal Imaging: Technical Aspects
1990 年代初螺旋 CT 问世，使得通过 X 射线源连续旋转与检查床连续移动实现容积数据采集成为可能，从此无创血管成像得到广泛普及。探测器纵向覆盖（即层数）的持续增加进一步提升了腔径造影（luminography）的可行性。要使管腔可视化，须使用对比剂，因为狭窄测量依赖于腔与其周围环境之间的密度差。影响 MDCTA 管腔成像的主要技术因素如下：腔与周围组织的密度差主要取决于被对比剂人为抬高的管腔衰减值，而对比剂引起的衰减又受患者因素（心输出量、体重）与扫描/对比剂方案因素（峰值管电压 kVp 影响不同组织间 HU 值差，kVp 越低腔增强越明显；腔增强时相由注射体积、注射速率与碘浓度决定）共同影响；对比剂峰值到达时间应使颈动脉达到最大腔增强而邻近颈静脉密度仍低；使用生理盐水后追尾（saline bolus chaser）可将对比剂用量减少 20%–40%，并降低颈静脉高密度引起的静脉周围伪影；在升主动脉层面行实时团注跟踪（bolus tracking）可实现对比剂团注与数据采集的同步；由头向足方向的扫描方向亦能减少静脉周围伪影。颈动脉 CTA 的对比剂方案通常标准化为：固定对比剂体积 80–125 mL（碘浓度 >300 mg/mL）+ 40 mL 生理盐水后追尾，注射速率 2–4 mL/s。静脉对比剂的主要局限仍是对肾功能不全与甲亢患者不适用。
由于 CT 空间分辨率有限，部分容积平均（partial volume averaging）会导致所谓的"晕开伪影"（blooming artifact）——在增强腔与管壁边界（密度差大处）尤为明显，重者表现为结构间界面模糊，并影响腔径的精确测量与狭窄评估。晕开的程度还取决于滤波反投影中选用的卷积核（convolution kernel）：锐利卷积核通过减少模糊而提升小致密结构的对比；平滑卷积核则会平均化密度差，但可改善信噪比。腔-壁界面的外观还受窗宽窗位（window-level）调整的影响，理论表明每种腔增强水平都有一个最优的窗位设置使得腔径测量最准确。当钙化与腔相邻时，两种高密度结构彼此难以区分，使腔测量更困难。CTA 通常使用较大窗宽（500–1000 HU），阅片者可依据腔衰减与邻近钙化情况进行调整。窗宽较大时，腔与钙化（更亮）的区分更好；窗宽较小时则有助于显示非钙化斑块内部的微小密度差。图 11.1 即展示窗位与卷积核对腔与斑块评估的影响：平滑核（a、c）使非钙化斑块内的密度差更易识别，锐利核（b、d）则增强小致密钙化与周围结构的对比；平滑核让结构外观更平滑。
MDCTA 图像的另一挑战来自管腔外的高密度结构——牙齿材料、骨骼以及动脉粥样硬化钙化，它们可能遮挡腔的清晰显示。正确的头位摆放（轻度后仰、下颌端正）可减少颈动脉分叉（动脉粥样硬化好发部位）层面牙齿材料引起的射束硬化伪影。卷积核与窗位显著影响钙化等高密度结构的外观；固定的窗位下，钙化体积在更高 kVp 设置下显得更小。基于横断面源图，可生成 2D 或 3D 重建以辅助识别与测量最大狭窄处：多平面重建（MPR）和曲面重建（CPR）可沿任意预设平面生成 2D 图像以精确测量狭窄；CPR 在显示沿血管长轴的图像时优于 MPR，因为它能校正平面外血管弯曲；表面遮蔽显示（SSD）、容积再现（VR）与最大密度投影（MIP）则各有优劣——SSD 将低于某阈值的所有像素排除并以点光源照明方式显示剩余数据；VR 直接利用图像强度赋予不透明度与颜色编码进行 3D 重建；二者对颈动脉狭窄测量帮助均有限；MIP 通过将 3D 数据集最大强度像素投影到 2D 平面上可给出血管的总体概览，但在动脉存在钙化时，血管壁的钙化容易遮盖对比剂充盈的腔，从而高估狭窄程度；此外，脊柱、甲状软骨、环状软骨与舌骨等骨性结构亦会干扰 3D 后处理中对动脉的整体观察。
为解决骨与钙化伪影问题，研究者探索了几种新方法。匹配掩模骨消除（MMBE）能在 CTA 数据集上自动去除骨像素：先行采集一组非增强数据集以识别骨像素，然后将配准后 CTA 上的对应像素赋以任意低值，从而获得不受骨遮蔽的 MIP 图像。无需两次采集的双能量 CT（DECT）则可同时以不同管电压（例如 80 与 140 kVp）采集两组数据：通过分析不同电压下的衰减值差异可区分组织——高原子序数材料（如碘）的衰减差很大，而骨与钙化的衰减差较小，从而能将钙化与颈动脉腔内的碘对比剂区分开来，可在重度钙化动脉中实现狭窄的定量评估。但需注意，两种方法都会在钙化像素周围多切掉一圈（因晕开伪影），仍可能引入狭窄程度的高估。
3. Luminal Imaging: Stenosis Measurement
颈动脉狭窄的测量精度至关重要，因为它直接关系到 CEA 的临床决策。传统上，颈动脉狭窄以血管内 DSA 作为评估方式——至今仍被视为金标准。狭窄度可按 NASCET 标准定义为狭窄处残余腔径占远端颈内动脉正常腔径的百分比；亦可按 ECST 标准定义为残余腔径占狭窄处动脉估计原始直径的百分比。在大型症状性颈动脉手术试验中，常规 DSA 以两到三个投照位（侧位、后前位和/或斜位）评估最严重狭窄；旋转 DSA 使用多平面投照，相比常规 DSA 在检测狭窄动脉最小直径上更优。然而狭窄严重程度与卒中风险之间的关系以及手术指征仍以常规 DSA 为基础。容积 CTA 数据集允许在任何平面生成 MPR 与 MIP，相比常规 DSA 提供了更丰富的腔及形态信息：残余腔几乎从不是圆形的，常规 DSA 有限的投照位未必能反映最窄腔；分析 3D 信息因此可能为评估真实最大狭窄提供更切合实际的方法。若 CTA 替代 DSA 进入临床决策，则其狭窄测量方式应与之相当——即测量最大狭窄处的残余腔直径与远端正常腔直径。具体做法是利用 3D 软件在平行于颈动脉腔的斜面生成 MPR 和/或 CPR，寻找最大狭窄点，并在该点垂直于中央腔线的横截平面上测量最小直径；参考直径则按同样方式在颈动脉球部以上、腔壁平行的层面（即健康的远端颈动脉）测量。
按 ECST 标准评估狭窄时，CTA 可直接显示外壁，而 DSA 须通过勾画投照腔轮廓来估计血管直径；这意味着 CTA 考虑了血管重塑（vascular remodeling）所致的血管直径变化，而 DSA 忽略了这一现象，因此两种方式下的 ECST 狭窄测量可能存在差异。需注意：MIP 重建虽能生成与 DSA 相媲美的图像，但其在钙化斑块中受限，因此不建议在有钙化的动脉中使用 MIP 图像测量狭窄。一般应使用 3D 软件生成平行于颈动脉腔的斜面 MPR 和/或 CPR，以寻找最大狭窄点，并在垂直于中央腔线的横截面上测量最小直径——图 11.5 即展示了这一测量方式：在矢状面上识别出分叉处的大斑块，在垂直于中央腔线的横截面上可见卵圆形残余腔，在第三正交平面上狭窄反而不明显。
4. Luminal Imaging: Diagnostic Accuracy
已有若干诊断学研究将单层 CTA 与 DSA 进行比较。基于 1990–2003 年文献的荟萃分析显示，单层 CTA 检测 70%–99% 狭窄的汇总灵敏度 85%、特异度 93%；检测闭塞的灵敏度与特异度分别为 97% 与 99%。另一系统综述报告 70%–99% 狭窄的汇总灵敏度 95%、特异度 98%；该研究还发现 CTA 在检出 >30% 狭窄时灵敏度高（95%），特异度略低（92%）。2006 年 Wardlaw 等对无创影像与血管内造影的荟萃分析中，仅 11 项 CTA 研究（1980–2004 年）符合诊断准确性报告标准（STARD），其诊断 70%–99% 狭窄的灵敏度为 77%、特异度 95%。作者警告许多影像诊断学研究存在方法学缺陷，认为现有数据可谨慎支持无创成像诊断 70%–99% 狭窄，但仍需更多精心设计的试验以确定无创技术在常规临床实践（特别是 50%–69% 狭窄，或与其它方法联合应用时）的真实灵敏度与特异度。2009 年 Chappell 等进行了一项个体患者数据荟萃分析，旨在获得关于无创影像在症状性动脉严重及中度狭窄诊断准确性的临床有效估计；他们也得出结论：现有原始研究提供的数据有限，且文献高估了无创影像的准确性。其所纳入的小型 CTA 数据集显示，检测 70%–99% 狭窄的灵敏度与特异度仅为 65% 与 56%。
无创影像狭窄测量准确性评估的一个难点是采集与后处理流程均在快速演进：尽管多排 CTA 已广泛使用并预期将提高诊断准确性，但这点几未得到检验。仅有一项研究将 MDCTA 与 DSA 进行了比较，发现 MDCTA 对显著颈动脉病变具有高特异度与高阴性预测值。由于 DSA 在临床实践中已不再常规使用，将新的无创影像技术与 DSA 进行对比在伦理上已难以成立，因此亟需实用、可靠的方法来评估新技术——例如与其他无创检查或测试体模的标准化比较。上述两项系统综述均未提供充分证据以对不同后处理技术的诊断准确性得出稳健结论，尽管使用轴位切片与 MIP 的狭窄评估似乎优于 VR 与 SSD；大多数研究并未明确报告所用重建技术的具体组合，这妨碍了可靠的荟萃分析。更近期的研究比较了 MDCTA 中的后处理技术，结果显示基于轴位源图的狭窄测量高度可重复且准确，无需额外使用 MPR 或其他重建，但后者有助于定位最大狭窄点。
5. Luminal Imaging: (Semi)automated Quantification of Luminal Measures
手工管腔分割与狭窄定量既繁琐又受观察者间与观察者内变异性的影响，因此大量工作投入到（半）自动管腔量化的研发中。已发表管腔量化方法多数聚焦于管腔分割，而管腔狭窄严重度的评估则少有涉及。管腔分割方法可按数学框架分组，或按（1）血管几何与外观建模方式、（2）用于血管提取的图像特征、（3）血管提取方法学分类。部分已发表方法专为颈动脉 CTA 设计或在颈动脉 CTA 上评估；其报告指标差异很大，但相互间的比较受限于各自使用不同的影像数据与评估指标（如 Dice 相似系数、平均表面距离或目视检查），且多数研究基于小规模、经过筛选的数据集。图 11.6 展示了一个颈动脉分叉的 3D 管腔分割示例。
为便于对颈动脉分割与狭窄量化算法进行客观比较，2009 年建立了颈动脉分叉算法评估框架（http://cls2009.bigr.nl/）。该框架包括公开可用的影像数据库、用于训练与评估的标注数据以及标准化评估指标。迄今已有 9 种算法在该框架下评估，其中仅 1 种为全自动，其余 8 种均需 3 个初始化点。框架下表现最佳的 3 种方法的 Dice 相似系数分别为 0.92、0.88 与 0.90，平均表面距离 0.18、0.54 与 0.17 mm，Hausdorff 距离 1.5、4.4 与 1.7 mm。这 3 种最佳方法分别基于图割（graph cut）、水平集（level set）与活动表面（active surface）3 种不同算法。
在图割框架中，所有体素被视作三维图的节点，通过寻找将前景（管腔）与背景分开的最佳分割面进行分割，计算该最优分割可利用图像梯度。水平集框架中，血管表面由高维嵌入函数的零水平集（如高度图中的海平面）隐式表示，嵌入函数的演化即隐式引起零水平集形变，其优势在于零水平集可改变拓扑结构；嵌入函数的演化应使零水平集在腔边界停止，这通过定义源自图像数据的速度函数实现，初始分割与速度图像的设计是水平集分割方法的关键。活动表面是活动轮廓（snake）的推广，其分割同样源自初始分割表面的演化，但拓扑变化在此框架中难以建模；分割被建模为受外力作用而演化的表面，其过程受所用表面表示的固有性质约束。尽管在血管管腔分割方面已开展大量研究，但公开发表的自动血管狭窄分级方法仍很少；且这些方法在评估方式（评估指标与数据集规模）上差异很大。该评估框架亦可对狭窄量化的性能进行客观比较，迄今仅 3 种狭窄分级方法在该框架下评估，再次表明该领域受到的关注较少。临床上常用最小直径来计算狭窄程度，但非椭圆形的最小直径并非唯一定义，易产生测量误差且难以自动测量。该框架评估了两种狭窄测量：一种基于面积——比较狭窄处腔面积与远端血管段面积；一种基于最小直径——比较两处最小直径。框架中将基于直径的狭窄度定义为将横截面积二等分的最短线段长度。在自动管腔分割的基础上，最小直径可方便地替换为腔横截面积；这对于血流阻塞的评估更为准确——颈动脉（尤其在动脉粥样硬化斑块处）腔横截面通常不是正圆形，且并不严格垂直于 CT 扫描的轴位平面。Zhang 等研究了面积测量的应用，发现 CTA 上面积狭窄的评估高度可重复、与 DSA 上直径狭窄一致性满意，尽管在非圆形腔时其估计的狭窄程度相对较轻。在评估框架下，最佳狭窄分级方法的平均误差在面积测量上为 16.9%，在直径测量上为 17.0%。除狭窄分级外，管腔分割还支持其他定量指标的提取：例如所提取的管腔模型可用于计算流体力学（CFD），评估颈动脉分叉处的剪切应力，并量化血管曲率、分叉角度等几何参数。
6. Plaque Imaging: Technical Aspects
CTA 中不同动脉粥样硬化斑块成分的评估依赖于各成分的线性衰减系数（以 HU 表示）差异。斑块成分的辨识高度依赖扫描参数。薄层重建对斑块评估极为重要：薄层可实现各向同性、高分辨率的数据集，从而增强斑块成分的分辨——尤其是对 HU 值相近的脂质与纤维组织而言，薄层至关重要。管壁钙化的晕开伪影既会干扰狭窄测量，也会影响斑块评估，因为它会干扰非钙化部分斑块的最佳表征；CT 有限的空间分辨率导致部分容积平均并产生晕开伪影——钙化的晕开会高估钙化体积并妨碍评估与之相邻的粥样硬化区域；使用较低 kVp 时，钙化体积显得更大。要准确区分斑块成分，须有高信噪比（SNR）；图像噪声主要取决于管电流与旋转时间乘积（mAs）、管电压与重建核。动脉粥样硬化斑块作为相对小结构，需要薄层与小视野，这会降低 SNR，因此须通过更高辐射剂量补偿。管腔内高密度对比剂可能影响斑块的密度测量：冠状动脉的离体研究显示管腔内衰减显著影响斑块测量到的衰减；这既可由部分容积效应解释，也可由对比剂经血管滋养管（vaso vasorum）渗入斑块解释。这一效应是否同样存在于较粗的颈动脉尚不清楚，但它强调了标准化扫描方案的必要性，尤其是有研究提示 CTA 上颈动脉斑块增强与神经事件风险升高相关。另一影响斑块成分准确区分的技术因素是图像重建所用的卷积核：卷积核可改变图像特征——平滑算法降低小结构的空间分辨率、图像噪声与对比；锐利算法则效果相反。基于 HU 密度测量的斑块表征与各成分的定量因而高度依赖于所用卷积核：平滑核会妨碍密度差小的组织（如脂质与纤维）的准确区分；锐利核不仅增强密度差异的对比，还会使钙化体积增大并在钙化周围产生低密度环（边缘增强伪影），妨碍进一步的斑块解读；中间重建核被认为是斑块解读的最佳选择。窗位设置同样影响不同斑块成分的显示：腔造影时使用大窗宽以区分腔与邻近钙化；评估非钙化斑块时则需小窗宽以增强其内部 HU 密度的微小差异——图 11.1 即展示这一对比。
7. Plaque Imaging: Diagnostic Accuracy — Surface Morphology
DSA 检测斑块溃疡（与手术大体观察相比）的准确性较低，灵敏度仅 46%、特异度 74%。CTA 可分析斑块表面（图 11.9）并区分溃疡与不规则，其表现优于 DSA。一项以单层 CTA 与组织学标本对比的验证研究报告灵敏度 60%、特异度 74%。而 MDCTA 在检测斑块溃疡（与手术观察相比）上具有高灵敏度（94%）与高特异度（99%）；基于 MDCTA 评估斑块溃疡具有高可重复性（κ > 0.86）。
8. Plaque Imaging: Diagnostic Accuracy — Composition
早期的验证研究将 3 mm 单层 CT 图像与颈动脉内膜剥脱术标本的组织学切片对比，结果并不明确：两项研究认为钙化、脂质与纤维组织可基于密度测量加以区分，另一项研究则认为单层 CT 在可靠地表征斑块成分与形态方面不够稳健。多排 CT 的引入使颈动脉斑块成分分析及其区分更为精细。已开展多项验证研究——颈动脉研究以颈动脉内膜剥脱术获取的组织学标本作参照，可在更大的颈动脉上更便利、详细地表征各斑块成分；冠状动脉研究则以血管内超声（IVUS）作为金标准。2005 年我们进行了一项离体验证研究——将 CEA 标本进行扫描并将图像与组织学切片对比（图 11.10）：富含脂质区域的 CT 值与富含纤维区域差异显著（45 ± 21 HU 对 79 ± 20 HU，p < 0.001）；ROC 分析揭示 60 HU 为脂质与纤维组织的最佳区分阈值，灵敏度 89%、特异度 93%。该研究在体内重复进行：脂质富集与纤维富集组织的 CT 值分别为 25 ± 19 HU 与 88 ± 18 HU，60 HU 的阈值再次成立，灵敏度与特异度均达 100%。钙化在 CT 上作为高密度结构易于识别，与冠状动脉钙化评分在电子束 CT 中相一致，130 HU 通常被作为区分钙化的阈值。Wintermark 等进行了一项验证研究，将体内 MDCTA 图像与非钙化斑块成分的组织学切片以及钙化的离体 MDCTA 图像进行对比；他们发现以下随扫描参数变化的截断值（取各斑块成分平均 HU 值的中间值）：脂质富集坏死核与结缔组织之间 39.5 HU、结缔组织与出血之间 72.0 HU、出血与钙化之间 177.1 HU。进一步将 CT 分类与组织学分类（按 AHA 分型系统得到的动脉粥样硬化类型与病变发展阶段）比较，总一致率为 72.6%（未加权 κ = 67.6%）；钙化的辨识完全一致，而非钙化斑块成分因软组织 HU 值存在重叠而识别可靠性有限；然而 CTA 在测量较大脂质核心与较大出血上与组织学相关性良好，并能较准确地测量纤维帽厚度（R² = 0.77，p < 0.001）。
9. Plaque Imaging: Quantification of Plaque Components
管壁钙化易于以定量方式测量。Agatston 等率先以电子束 CT 对冠状动脉钙化进行定量；非增强 CT 扫描中，区分钙化的默认阈值为 >130 HU。尽管 Agatston 评分可应用于颈动脉，但容积评分等其他评分方法使用更频繁。然而在使用 CTA 图像时，须设定更高阈值，以在对比剂增强条件下自动将钙化与邻近腔内对比剂区分开。另一种做法是首先勾画颈动脉斑块的内、外边界，然后在斑块内以 130 HU 阈值识别钙化；这样 3D 容积 MDCTA 数据集也允许对软斑块成分进行定量。腔内面积可基于阈值（区分高密度对比剂充盈腔与较低密度的斑块）进行（半）自动标注；但邻近腔的钙化可能纳入腔分割，故须手动校正。利用腔与外壁轮廓，可由总血管面积减去腔面积得到斑块面积。组织学作为金标准的斑块面积测量验证研究受限于标本制备过程中的组织皱缩；尽管如此，体内与离体 MDCTA 与组织学在斑块面积评估上仍显示出强相关性（R² 分别为 0.73 与 0.81）。MDCTA 斑块面积测量的观察者内可重复性良好（变异系数 8%）。以 HU 阈值区分斑块成分为斑块成分定量提供了可能。体内验证研究（MDCTA 与组织学对比）显示：MDCTA 高估了钙化面积测量，但与组织学相关性良好（R² = 0.74）；纤维面积测量与组织学的相关性亦佳（R² = 0.76），但脂质相关性较差（R² = 0.24）；进一步调查发现该相关性在轻度钙化与非钙化斑块中明显改善（R² 分别为 0.77 与 0.81）。各斑块成分面积测量的观察者内变异性低，钙化、纤维组织、脂质的变异系数分别为 8%、11% 与 15%。斑块体积与各成分体积可通过面积测量乘以切片间距与感兴趣区段切片数计算获得。在一项纳入 56 例患者的体内研究中，斑块体积与各成分体积可以可重复方式评估；将正常管壁与动脉粥样硬化斑块的过渡定义清楚是观察者间变异性的主要来源，对斑块纵向范围达成一致则能显著改善斑块体积测量的可重复性。
10. Plaque Imaging: (Semi)automated Plaque Measurements
手动勾画腔与血管轮廓耗时且高度依赖窗位设置。外壁的分割与随后的自动斑块表征所受关注远少于腔分析。颈动脉粥样硬化斑块自动分析的挑战在于外壁难以定义——这源于斑块与周围软组织之间对比度低且变化大。Vukadinovic 等开发了一种半自动方法以分割外壁，该方法仅需在腔分割上点击初始化点并在斑块分割的感兴趣区段上点击种子点；其采用水平集框架进行血管腔分割，随后利用一组与 CTA 数据集内亮物体外观、形状与大小相关的图像特征识别钙化对象；继而根据同一组特征将图像体素分类为血管壁内或外；最后通过拟合一个椭圆形（利用前述钙化与血管壁内/外分类步骤的信息）确定外壁。在生成内、外壁轮廓后，斑块成分（脂质、纤维组织、钙化）按前述 HU 阈值自动区分。图 11.11 展示了（半）自动生成的斑块分割结果。该方法已在人工标注的颈动脉 MDCTA 数据集上训练与测试，并以人工分割为参照验证——平均 Dice 相似指数为 91%，与两名观察者间的一致性相当；进一步评估了它在斑块体积与各成分体积定量中的性能：将其测量误差（以人工轮廓为参照）与人工标注的观察者间差异进行比较，自动化方法与人工观察者之间的差异与观察者间差异相当。尽管该方法高度自动化，仍需少量观察者干预——外壁分割仍须人工检查钙化的误纳或漏除，以免造成斑块的过分割或欠分割。考虑到这些人工干预，半自动方法在观察者内与观察者间可重复性上优于纯人工标注——斑块体积的组内相关系数为 0.93/0.84，斑块成分体积为 0.86–1.00/0.76–0.99（未发表数据）。
11. Applications of Quantitative Atherosclerotic Measures
基于 MDCTA 的斑块定量测量已用于多项动脉粥样硬化发展研究。Rozie 等在一项横断面研究中调查心血管危险因素与斑块体积及斑块成分的相关性：斑块体积与狭窄严重程度仅中等相关，意味着斑块体积可成为缺血性卒中的额外预测因子；斑块体积增加与脂质和钙化比例升高、纤维比例降低相关；年龄与吸烟独立关联于斑块体积；高胆固醇血症患者的斑块中钙化贡献显著较高、脂质贡献显著较低。另一项研究调查了斑块特征是否与溃疡（被认为与斑块破裂相关）相关：狭窄程度、斑块体积与脂质富集坏死核比例均与颈动脉斑块溃疡存在相关。在另一横断面研究中，相比非卒中患者与卒中患者的对侧，急性颈动脉卒中患者具有显著不同的斑块特征——血管壁增厚、纤维帽变薄、脂质核心数量增多且更靠近腔内，钙化簇数量则是保护性因素。
斑块钙化在斑块稳定性中的作用已有诸多研究报道，但结论并不一致。近期一项系统综述提示：临床上症状性斑块的钙化程度低于无症状斑块；狭窄动脉斑块内的钙化百分比（而非绝对体积）似乎与斑块稳定性相关。这进一步说明斑块各成分相对贡献的（自动）定量可能有助于改进卒中风险预测。迄今 MDCTA 斑块成像研究多采用横断面设计；体内定量动脉粥样硬化特征的能力为通过前瞻性、连续性颈动脉斑块体内成像（图 11.12）进一步探索动脉粥样硬化斑块发展提供了可能。目前正在进行一项前瞻性连续 MDCTA 斑块成像研究，调查 TIA 与卒中患者斑块负荷与斑块成分的时间变化及其决定因素。
12. Summary and Future Directions
目前，MDCTA 是临床实践中频繁使用的颈动脉狭窄评估无创成像技术，正在取代更具侵入性的 DSA；MDCTA 可与平扫 CT 与脑灌注 CT 完美结合用于卒中患者评估。尽管斑块成像目前仍仅用于研究，但同一 MDCTA 数据集可能为更个体化的风险预测提供关于斑块负荷、斑块表面形态与斑块成分的进一步临床重要信息。大型、前瞻性研究证明 CTA 风险因子与（复发）事件之间的显著关联仍有待开展；未来研究应聚焦斑块测量在卒中风险预测中的作用，以及 MDCTA 斑块定量测量在监测药物疗效中的价值；大型（最好是多中心）研究应注意跨中心与跨成像时间点的数据采集与后处理标准化——多项技术参数对斑块特征定量有显著影响，本章已对此有充分描绘；还应进一步投入开发稳健、准确的斑块自动定量方法，以最小化测量变异性。
本章个人批注
本章是 Saba 这本多模态动脉粥样硬化成像书中颈动脉 CTA 部分最"工程化"的一章——它不像 ch9（MRI 易损斑块）那样以临床证据与病理学为主线，而是把技术细节（卷积核、kVp、HU 阈值、薄层、对比剂方案）作为骨架。读完印象最深的是两条主线：第一，CTA 的临床有效性高度依赖采集与后处理的标准化——Wardlaw/Chappell 等荟萃分析反复警告"现有文献高估了无创影像的准确性"，根源正在于采集方案与后处理组合的不一致；第二，定量（尤其是自动化定量）既是临床决策需求，也是技术落地难点——从 Agatston 评分到 130 HU 阈值，再到 60 HU 区分脂质与纤维组织，HU 阈值的可重复性其实受制于薄层、kVp、卷积核与窗位这一长串相互纠缠的参数。
我比较感兴趣的是 de Weert 等的工作：从 2005 年离体的 60 HU 阈值（45 ± 21 vs 79 ± 20 HU）到 2006 年体内的同一阈值（25 ± 19 vs 88 ± 18 HU），灵敏度/特异度从 89%/93% 跃升到 100%/100%——但要警惕这种"漂亮数字"背后的选择偏差（小样本、精心筛选的病例）。Wintermark 等给出的三阈值（39.5/72.0/177.1 HU）以及与 AHA 分级 72.6% 的一致率则更显"中肯"。Vukadinovic 那个水平集 + 钙化识别 + 椭球拟合外壁的工作流，思路很巧：把外壁这一定义模糊的问题转化为"先用钙化亮结构 + 腔内/外体素分类提供强约束，再拟一个椭球"，从而把开放问题降维到一个带几何约束的优化；它的 Dice 91% 与观察者间一致性相当，提示在工程角度已经接近"够用"，但仍需手动检查——这是当前所有斑块自动量化方法都未跨越的最后一公里。
更宏观地说，本章和 ch10（CT 颈动脉临床应用）、ch9（MRI 易损斑块）之间存在一个明显的"分工"叙事：ch10 讲"什么时候做 CT"，ch9 讲"什么算易损斑块"，ch11 讲"CT 怎么把这两件事做得精确且自动化"。这与 ch12（CT 冠状动脉定量）的结构高度对称——可预见冠状动脉面对的额外挑战是运动伪影、冠脉树几何复杂度，以及缺乏手术标本作为金标准。
与上下章的衔接（一段话）
本章位于 Saba 这本书的"颈动脉定量 CT"核心位置——紧接 ch10（CT 颈动脉临床应用，叙述性）之后、ch12（CT 冠状动脉定量）之前；纵向看，它上承 ch3（颈动脉 MRA 临床）、ch4（颈动脉 MR 定量）、ch5（MR 对比剂）的 MRI 主线，提供 CTA 这一平行定量模态的对应论述；下启 ch13（IVUS γ 混合模型）、ch14–ch20（超声颈动脉）这些在分辨率、对比机制与定量方式各异的其他模态。Saba 把本章放在临床→定量的拐点处，意在表明：腔径狭窄已不再是颈动脉评估的唯一焦点，斑块成分、表面形态与负荷的体内定量才是改进风险预测与药物监测的关键路径；MDCTA 凭借采集快、空间分辨率高、3D 信息完整等优势，已具备成为这一"斑块表型"主流工具的潜力，但仍需在标准化与自动量化上进一步成熟——这正是后续冠状动脉 CT 与其他模态章节将要回应的同类问题。