对颈动脉疾病进行定量监测和评估的颈动脉图集

Stroke is the second cause of death in China. Improved identification of patients who are at risk for stroke and sensitive techniques for monitoring of carotid plaque response to therapies will have an enormous impact on patient management and stroke prevention. This proposal introduces a novel algorithm to construct 2D Carotid Atlases based on the carotid surfaces segmented from 3D ultrasound images. The motivation for developing 2D carotid atlas derives from our recognition and acknowledgement of the utter lack of understanding of the local arterial wall and plaque changes that occur over time and in response to therapy in patients. These maps will provide a way to display localized plaque and wall thickness for specific patient groups. Previous approaches used to generate 2D flattening maps from 3D surfaces were developed, but the resulting 2D maps depended on the shapes of the corresponding 3D carotid surface, which was highly variable from subject to subject. This proposal introduces a novel algorithm to generate 2D standardized atlases, in which corresponding 3D regions on different arteries are mapped to the same location in the 2D standardized atlases, making possible the direct and quantitative comparison of the 2D carotid maps generated from different patients. Also, the number of data points available for analysis in the 2D carotid atlas is usually overwhelmingly large. Thus, it is difficult to make clinical interpretations based on all data points. We will develop a feature selection method to characterize the pattern of the vessel wall thickness change associated with patients in different treatment groups. The successful development of the 2D carotid atlas and the feature selection technique will lead to small, cost-effective clinical trials in China.

在中国，中风是引起死亡的第二大疾病 。因此，一套能灵敏地监控颈动脉斑块对各种治疗方法所作反应的技术将对中风预防产生莫大的帮助。基于三维超声图像中分割出来的颈动脉形状，本研究提出一种构建二维标准化颈动脉图集的新算法。构建此图集的动机源自于我们对局部动脉壁和斑块在治疗过程中所发生的变化的了解相当匮乏，而这些图将有助于我们加深对这方面的认识。虽然文献里描述了一些制作二维拉平图的方法，但得到的图的形状往往根据对应的三维动脉的形状而有所不同，而后者在不同患者间差别非常大。本研究提出的算法可使得不同动脉的对应区域被映射到二维标准化图集的相同位置，故能对来自不同病人的二维图进行直接的比较。另外，在二维图集里可供比较的数据点数量相当庞大。因此，很难根据全部数据点做出临床解释。针对这种情况，我们提出一套特征选择方法来刻画出不同治疗组病人的管壁厚度变化的模式。成功开发出这两种技术将会促进我国临床试验的发展。

中风在中国已成为第二致死病因。提高对病人中风风险的甄别，以及发展高灵敏度的技术来反应颈动脉粥样硬化的治疗效果对于中风的防治有重大的意义。研究表明基于三维超声颈动脉图像的总体斑块体积（面积）和血管壁容积的测量能够一定程度的反应治疗的效果，但粥样硬化斑块主要集中在血管弯曲以及分叉部位，我们若考虑斑块在血管内的分布区域，并以此来提取生物标记，该生物标记也许能够比体积或面积等测量方法更加灵敏的反应治疗效果。颈动脉血管的几何形状个体差异很大，因此为了对大量病人的斑块空间分布进行研究，血管的几何形状特异性必须进行适当的校正。为了解决该问题，我们提出了一个将颈动脉血管映射到一个二维标准模板的算法，该研究成果已发表在期刊Physics in Medicine and Biology (附件1)。由于所有的血管都能映射到一个有着标准几何形状的模板上，这样不同病人的管壁斑块厚度变化的分布能够直接进行比较。..本项目的另一个目的是将上述的映射算法应用到在北美地区进行的一系列的临床试验中。在第一项临床试验中，我们采用二维的颈动脉标准模板来分析颈动脉上每个点的几何特征与该处血管应力之间的关系，并发现了一些与应力有显著的相关性的几何特征，由于大量研究已表明血管应力分布与颈动脉粥样硬化斑块的发展有密切的联系，我们所提出的局部几何特征可能与斑块的成分以及其危害性有一定的关联，该研究成果已发表在期刊 Medical & Biological Engineering & Computing (附件4)。在第二项临床试验中，我们对前述的标准模板技术进行扩展并应用到早产儿的脑室结构分析，该研究主要分析三维超声图像中脑室分割的局部精度与方差。基于该研究成果，我们已发表一篇知名国际会议论文（SPIE Medical Imaging 2015, 附件5）和一篇期刊论文（附件3）。在第三项临床试验中，我们提出并验证了基于特征选择算法的颈动脉壁厚度生物标记对于吸烟和非吸烟人群的甄别，试验中两组人群均表现正常的呼吸气流。研究结果表明吸烟人群的生物标记部位的颈动脉厚度显著的高于非吸烟人群。尽管传统肺活量测试并未检测到吸烟病人的气流受限，但实验结果显示吸烟人群里有着更为严重的粥样硬化。