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目的:探讨基于CT灌注扫描彩色血流图在预测经血管内治疗前循环狭窄所致缺血性卒中脑水肿程度的价值,并建立诺谟图风险模型评估中重度脑水肿风险.方法:回顾性分析本院63例经血管内治疗(术后mTICI分级≥2b级)的前循环狭窄所致急性缺血性卒中患者,所有患者行颅脑CT灌注(CTP)扫描,基于CTP扫描源数据重建彩色血流图(FVM)并进行评分.基于DSA检查行ASITN/SIR侧支循环评估.基于复查CT患者脑肿胀程度进行评分(0～3分),将0～1分定义为轻度水肿组;2～3分定义为中重度水肿组.统计两组间在心血管危险因素、NIHSS评分、ASPECT评分、FVM评分、核心梗死区体积、低灌注区体积、缺血半暗带体积之间的差异,二元logistic回归用于分析中重度脑水肿发生的危险因素,并构建诺谟图(Nomogram)风险模型,建立受试者工作特征曲线及校准曲线验证其效能.结果:轻度水肿组44人,中重度水肿组19人.单因素分析显示轻度水肿组年龄、核心梗死区体积小于中重度水肿组(P＞0.05);FVM评分高于中重度水肿组(P＞0.05).二元logistics分析显示核心梗死区体积(OR=1.038,95％CI=1.006～1.072,P=0.021)、FVM 评分(OR=0.268,95％CI=0.116～0.623,P=0.002)是中重度水肿的独立预测因素.基于独立预测因素构建的诺谟图模型曲线下面积为0.893(95％CI=0.817～0.969,P＜0.01).校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验显示该模型预测符合度(P=0.723)良好.结论:低FVM评分、高核心梗死区体积是经血管内治疗急性前循环闭塞AIS患者发生中重度脑水肿的独立危险因素,基于两者构建的Nomogram模型可以有效评估中重度脑水肿风险.