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目的 建立和验证基于颅脑 CT 的临床-影像组学列线图预测高血压性脑出血(HICH)的预后.方法 回顾性选取HICH 患者 155 例,按 7 ︰ 3 的比例分为训练组(n=109)和验证组(n=46).通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归方法选取最佳特征,并计算影像组学评分(Rad-score).单因素和多因素 logistic回归分析 Rad-score、临床因素和 HICH 预后的联系,并建立临床-影像组学列线图.使用受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的表现.结果 从CT图像中获得 851 个影像组学特征,最后筛选出 11 个特征.年龄、血清葡萄糖、D-二聚体水平、血肿体积和性别为 HICH 预后的临床危险因素.结合 Rad-score和临床危险因素构建的列线图具有良好的预测能力,训练组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为 0.94[95

作者:房彩云;张濬涛;商慧;李克建;焦天宇;曾庆师

来源:实用放射学杂志 2023 年 39卷 8期

知识库介绍

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作者:
房彩云;张濬涛;商慧;李克建;焦天宇;曾庆师
来源:
实用放射学杂志 2023 年 39卷 8期
标签:
高血压性脑出血 预后 影像组学 列线图 hypertensive intracerebral hemorrhage prognosis radiomics nomogram
目的 建立和验证基于颅脑 CT 的临床-影像组学列线图预测高血压性脑出血(HICH)的预后.方法 回顾性选取HICH 患者 155 例,按 7 ︰ 3 的比例分为训练组(n=109)和验证组(n=46).通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归方法选取最佳特征,并计算影像组学评分(Rad-score).单因素和多因素 logistic回归分析 Rad-score、临床因素和 HICH 预后的联系,并建立临床-影像组学列线图.使用受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的表现.结果 从CT图像中获得 851 个影像组学特征,最后筛选出 11 个特征.年龄、血清葡萄糖、D-二聚体水平、血肿体积和性别为 HICH 预后的临床危险因素.结合 Rad-score和临床危险因素构建的列线图具有良好的预测能力,训练组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为 0.94[95

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