人脑扰囊肿(Cerebral microhemorrhage, MBs)是小的更高回波官能圆形原发官能，在T2 -基准线圈共振核磁共振(MRI)和线圈敏感基准核磁共振(SWI)上均可见。散发官能CSVD最典型的基本是人脑淀粉样血管眼疾(CAA)，主要累及较硬人脑膜和大脑皮层腺，以及心血管疾病血管壁眼疾(HA)的深穿血管壁。组织起来眼疾理学相关数据分析说明，MRI上大多数MBs是急官能、亚急官能或慢官能小灶官能原发官能，由小血管沉降或破裂致使原始红细胞或不含铁血文静总和。CSVD主要原发官能为腺和腺，因此提示MBs主要缺少于血管壁树。然而，在CAA和AD动物模改进型和生物CAA中均判读到视神经和较硬人脑膜扰血管淀粉样蛋白-ß (Aß)积累。此外，在老年、CSVD和诊疗前AD模改进型发现了扰血管肝细胞双官能恋的证据。因此，小扰血管在由CSVD相关扰血管眼疾理引发的MBs蓬勃发展中的依赖官能也是可以想象的。到在此之前，眼疾理和精子数据分析还不会数据分析扰血管对MBs演化成的成就。
近期Neurology发表文章，分析了组合成CSVD心血管疾病和老年IgG的亚毫米分辨率的基于线圈敏感量化核磁共振系统设计(QSM)的扰血管示意图，首次在精子侦测小扰血管和MBs相互间的亲密关系。数据分析扰血管在MB演化成过程中的意味著的依赖官能，指标了MBs在精子前提存在与扰血管的如此一来亲密关系。
该数据分析开展了7-Tesla（7T）MRI成像，并在线圈敏感量化核磁共振（QSM）上对MB开展了计数。亚毫米分辨率的基于QSM的扰血管示意图强制通过与扰血管的如此一来内部空间直达来识别MB。
扰囊肿数据分析。示意多维:7T SWI上的扰囊肿，描绘为更高回波圆形本体(a)， 7T QSM上的扰囊肿揭示为高回波(B)。
一共51人（平均平均年龄[SD] 70.5 [8.6]岁，未婚37％）受邀了该数据分析，其中20人脑癌CSVD（人脑淀粉样血管眼疾[CAA] 人脑叶改进型MBs [n = 8]，心血管疾病官能血管壁眼疾[HA]深部MB 改进型[n = 5]，或人脑叶和深部MB混合改进型[n = 7]，平均年龄为72.4 [6.1]岁，未婚占到30％），另有31名健康对照者（69.4 [9.9]岁，未婚42％）。该数据分析统计了总共96处有扰血管直达的MB，占到7T QSM上所有侦测到的MB的14％。大多数扰血管改进型MB（86％，n = 83）位于人脑叶，所有在大脑皮层层。CAA心血管疾病的扰血管改进型MB/总MB占到比（19％）次于，HA心血管疾病为9％，混合改进型为18％，IgG为5％）。
扰血管扰囊肿。7T QSM揭示扰囊肿(箭头)如此一来直达到一个小扰血管(A)。B示意图为一例CSVD心血管疾病扰血管造影三维数据分析。扰囊肿与(箭头)与扰血管相邻用蓝色标记,不会直达用深蓝色标记。
组间扰血管直达扰囊肿的差异。示意多维:(A)长笛示意图揭示各亚组扰血管直达扰囊肿(MBven)的需求量。与IgG相比，CAA和混合MBs心血管疾病揭示出更多的MBven。(B)长笛示意图揭示各亚组扰血管扰囊肿与总扰囊肿(MBven/MBtot)的百分比。CAA和混合MBs心血管疾病的百分比高于IgG。* p < 0.05; ** = p < 0.01; *** = p < 0.001。
这一可视的7T神经核磁共振数据分析数据分析了在CSVD心血管疾病描绘符中前提可以侦测到小扰血管和MBs相互间的内部空间亲密关系。QSM可用做揭示大人脑MBs与扰血管以及两者前提有如此一来如此一来联系。与扰血管有直达原发官能占到所有MBs的14%。该数据分析支持MBs意味著不完全源自血管壁的论述，扰血管意味著在MBs和(意味著的)CSVD发眼疾机制中把握极其重要的依赖官能，但尚未深入数据分析。例如，扰血管肝细胞眼疾致使小大人脑扰血管壁增厚。这意味著致使鼻音内压力降更高和血人脑屏障(BBB)沉降，这是CSVD和(意味著)MB启动的决定官能机制。扰血管肝细胞沉积进一步与WMH和鼻音透的遭遇有关。与此密切相关的是，在CSVD中，用做指标深髓扰血管眼疾理偏离的半量化视觉高分也与WMH体积和乳腺癌MBs的存在分立相关。扰血管和MB相互间的如此一来亲密关系也曾在7t MRI数据分析中被判读到。然而，到在此之前，还不会专门的数据分析来区别于血管壁和扰血管缺少的MBs。
该数据分析是首次在精子着重数据分析大人脑小扰血管与MBs相互间的内部空间亲密关系的生物神经核磁共振数据分析。该数据分析的发现设立了人脑MB与扰血管脉管系统设计相互间的如此一来联系，并认为了扰血管意味著对CSVD尤其是对CAA的成就。
原文中有
Rotta J, Perosa V, Yakupov R, et al. Detection of Cerebral Microbleeds With Venous Connection at 7-Tesla MRI. Neurology. 2021;96(16):e2048-e2057. doi:10.1212/WNL.0000000000011790
相关新闻
相关问答
