梁树生，丘文科，陈华英，莫永灿，黄大成

（广东省英德市人民医院影像中心，广东 英德 513000）

脑出血是临床常见病，常需影像学检查以确定血肿的存在及体积，以往血肿体积测量方法虽具有一定准确性，但相对复杂，且有一定误差，不能满足诊治需求。本研究收集2018 年3 月至2019 年8 月在我院行颅脑CT 扫描的脑出血患者83 例，进行脑内血肿体积（V）与轴位CT 图像上血肿长（A）×宽（B）×高（C）值的相关性研究，并求两者的线性回归方程，为血肿测量提供新的参考公式。

1 资料与方法

1.1 一般资料 83 例中，男54 例，女29 例；年龄4～96 岁，平均（64.3±14.8）岁。均为单侧脑出血，左侧36 例，右侧47 例，均位于脑实质内，硬膜下、硬膜外及蛛网膜下腔内血肿不纳入。纳入标准：①均经手术或随访证实；②急性期（＜3 d）脑出血；③血肿较规则集中；④血肿未破入脑室系统和蛛网膜下腔。

1.2 仪器与方法 采用GE Lightspeed VCT 64 排螺旋CT 行头颅平扫后薄层重建。扫描参数：120 kV，180 mAs，层厚5 mm，螺距0.8，薄层重建层厚、层距均为0.65 mm。所有图像均发送至PACS，薄层重建图像发送至GE ADW 4.5 后处理工作站。

1.3 图像处理及测量 在后处理工作站上通过轴位、矢状位、冠状位勾画出血肿外缘曲线，行VR 并测出血肿体积（图1）。利用轴位图像上测量血肿的长、宽、高值［长定义为血肿横断面的最大长径（A），宽定义为同层面与最大长径垂直的最大宽径（B），高定义为CT 的层厚乘以血肿层数的值（C）］，求出A×B×C。另采用多田公式法，计算出血肿体积，血肿体积=A×B×C×1/2。

1.4 统计学方法 通过SPSS 21.0 统计学软件先绘制出2 组变量（A×B×C 值、体积）散点图，再求出相关系数r 值，检验其相关性，以P＜0.005 为差异有统计学意义；最后通过线性回归方程Y=a+bX 得出常数项a 和回归系数b 值。计量资料若服从正态分布配对资料采用配对样本t 检验，若不服从正态分布，采用秩和检验。

2 结果

通过VR 法计算，83 例血肿体积为0.68～137.23 cm3，平均（18.890±24.956）cm3，A×B×C 值为（42.000±57.212）cm3。V 值与A×B×C 值2 组变量的散点图呈线性相关，两者存在正相关关系（r=0.991，P＜0.001）（表1）；利用线性回归方程Y=a+bX，得出a=0.737，b=0.432，最后得出V=0.737+0.432×（A×B×C）（表2，图2）。

表1 血肿体积（V）值与长×宽×高（A×B×C）值的相关性（n=83，±s）

表1 血肿体积（V）值与长×宽×高（A×B×C）值的相关性（n=83，±s）

表2 回归方程Y=a+bX 常数项a 值、回归系数b 值

图1 女，65 岁 图1a CT 轴位图像测量血肿的长、宽值 图1b～1d 分别在轴位、冠状位、矢状位图像上勾画血肿外缘曲线 图1e VR 图像上测出血肿体积为18.850 cm3 图2 血肿体积（V）与长×宽×高（A×B×C）的直线回归图

多田公式法测量血肿体积为（21.000±28.606）cm3，与VR 法比较，误差均值（2.110±5.148）cm3，误差率为（8.15±24.20）%，差异有统计学意义（Z=-3.301，P=0.001）。

3 讨论

脑出血是临床上常见病，包括外伤性、高血压性、血管畸形、动脉瘤破裂及肿瘤性出血等，是致死和致残的重要原因［1-2］。准确测量血肿体积，可为临床制订最佳治疗方案提供依据。目前，脑实质内血肿体积的CT 测量方法主要有计算机辅助体积分析法、多田公式法、2/3SH 法、体视法及其他软件测量法等，其中以计算机辅助体积分析法最准确可靠，被认为是测量血肿的金标准［3］。计算机辅助体积分析法是将各个层面测得的出血面积相加，乘以相邻层面距离，从而得出总出血量［3］，其操作方法：应用计算机图像工作站，在每一张轴位图像上对血肿边缘进行手动描边，面积和相应层面的厚度相乘为该特定层面的体积（cm3），将每一个可视层面的血肿体积进行叠加即血肿的总体积［4］。本研究采用的VR 法是计算机辅助体积分析法的一种。多田公式法是根据CT 轴位图像上血肿最大层面的长径、宽径、血肿层面数、扫描层厚进行计算，即血肿体积V=1/2×长径×宽径×层 面数×层厚［5］。

2/3SH 公式：S 表示血肿最大截面积，H 表示血肿的层面之和［6］。体视法是借助测量格进行测量，通常取一块10 cm×10 cm 的透明胶片，按头部CT 图像上比例尺的单位长度，在胶片上画出测量格。每个小测量格的边长为CT 图像上比例尺1 cm 长度，每一个小方格代表1 cm2。然后将测量格放在血肿影像上，计数落在血肿上测点数（P）；根据体视学的卡瓦列里原理，血肿体积（V）=a（P）×ΣP×t，a（P）为测点相当的面积1 cm2，ΣP 为落在血肿上的测点总数，t为层厚，头部常为1 cm；所以实际上累加每层面血肿上的测点即可得出血肿的体积。该方法简单，且测量数据经临床验证也较准确，但医务人员对其了解很少，因此限制了临床应用［7］。

其他软件测量法：①3D-Slicer 软件法，在电脑中运行3D-Slicer 软件，导入患者头颅CT 数据，调整图像大小，运行MakeModel→Models，即可显示血肿三维形状及血肿体积；徐兴华等［5］认为该方法不受血肿形状和部位的影响，结果准确，可重复性好，能满足临床多种应用需要。②ImageJ 软件人工算法，运行ImageJ 软件，计算面积。使用魔棒工具点击选取血肿边缘，运行Analyze→Measure，即出现该层面血肿的面积结果。体积=Σ 各层面血肿面积×层厚。符鹏程等［8］认为该方法对脑内血肿的测量更具准确性，同时具有可行性。③FireVoxel 软件法，范光伟等［9］通过对不同血肿大小和形状组用FireVoxel 软件法和多田公式法测量的结果进行分析比较发现，出血量越多组2 种测量方法的误差率虽有增大趋势，但差异无统计学意义；而血肿分叶状组和不规则组的误差率明显高于规则组，差异有统计学意义，认为在不规则形血肿测量时多田公式误差较大。

研究［10］显示，出血量越大，中线移位越明显，中线移位＞10 mm，死亡率明显增加。幕上脑出血量＞30 mL，或中线移位＞10 mm，或出血破入脑室系统、脑池明显受压，可作为手术指征［11］。故临床上准确测量脑出血量极为重要。本研究采用VR 法测量血肿体积，数据准确可靠。并利用统计软件对出血肿体积V 值及A×B×C 值2 组变量绘制出散点图，得到的散点图呈线性相关关系（r=0.991，P＜0.001）。最后用回归方程式算出Y=a+bX 中a 值、b 值分别为0.737、0.432，从而得出血肿体积（V）=0.737+0.432×（A×B×C）。另外，本研究还比较了临床上常用的多田公式法与VR 法对血肿的测量结果，发现多田法误差值为（2.110±5.148）cm3，误差率为（8.15±24.20）%，2 种测量方法差异有统计学意义，多田法会高估血肿量。

本研究的不足之处：①样本量稍小，公式的准确性需进一步验证；②本组血肿较规则，对不规则血肿体积的测量可能准确度欠佳；③本组最大血肿量为137.23 cm3，仅2 例＞100 cm3，故公式对较大血肿体积的计算可能有一定误差。

综上所述，通过本研究得出血肿体积（V）=0.737+0.432×（A×B×C），此算法对脑内血肿体积的测算有一定的准确性，能为血肿的测量提供新的公式。