| 赵建立，徐李钢，王智博，王艳春.基于腹部CT第三腰椎水平骨骼肌影像组学-临床模型预测创伤患者脓毒症[J].放射学实践,2025,(08):1033-1040 |
| 基于腹部CT第三腰椎水平骨骼肌影像组学-临床模型预测创伤患者脓毒症 |
|
| |
| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2025.08.013 |
| 中文关键词: 创伤 脓毒血症 影像组学 体层摄影术，X线计算机 预测模型 |
| 基金项目: |
|
| 摘要点击次数: 77 |
| 全文下载次数: 73 |
| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于第三腰椎腹部CT图像上提取的骨骼肌的影像组学特征联合脓毒症相关临床指标构建的临床-影像组学模型对创伤患者发生脓毒症的预测价值。方法：回顾性将2021年5月－2024年1月因外伤在本院就诊并进行了腹部CT平扫的151例创伤患者（损伤严重程度评分ISS≥16分）纳入本研究。其中，109例在创伤后3~14d发生了脓毒症，42例无脓毒症。搜集每例患者入院时的相关临床资料并进行组间比较，临床资料主要包括体重指数（BMI）、营养风险筛查量表（NRS）评分、损伤严重程度评分（ISS）、急性生理与慢性健康评估量表（APACHE）Ⅱ评分、序贯器官衰竭评估量表（SOFA）评分、患者的基础疾病史（高血压、冠状动脉粥样硬化性心脏病、2型糖尿病、恶性肿瘤、慢性肾脏病、慢性肺部疾病、慢性肝脏疾病）以及入院24h内的实验室指标（血常规、超敏C反应蛋白、降钙素原、白蛋白、肌酐和D-二聚体）。提取每例患者入院时腹部CT图像上L3水平所有骨骼肌的影像组学特征（包括一阶特征、形态特征、纹理特征和小波特征），采用5折交叉验证最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归的方法进行特征的筛选和降维，然后采用深度学习全连接网络（FCN）算法构建基于影像组学特征和临床因素的脓毒症预测模型。采用ROC曲线评估影像组学模型、临床指标模型及两者联合模型的预测效能，并采用Delong检验对各预测模型的AUC进行统计学分析。采用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果：自每例患者第三腰椎水平骨骼肌共提取了1223个影像组学特征，最终筛选出35个最优特征。影像组学模型在测试集中的AUC为0.80，临床指标模型的AUC为0.76，临床-影像组学联合模型的AUC为0.85。临床-影像组学模型的AUC分别与影像组学模型、临床指标模型的AUC进行比较，差异均具有统计学意义（P值分别为0.048、0.003）。DCA显示如果创伤患者阈值概率高于0.215，则使用临床-影像组学预测模型预测创伤患者患脓毒症的概率能获得更好的净收益。结论：基于腹部CT图像第三腰椎水平骨骼肌的临床-影像组学模型预测创伤患者脓毒血症具有较高的临床价值。 |
| |
|
查看全文
下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
