目的 探讨基于平扫CT(NCCT)多维度影像组学特征模型对传统影像学特征阴性的自发性脑出血(sICH)患者早期血肿扩大(HE)的预测价值.方法 回顾性连续纳入2019 年1 月至2022 年12 月扬州大学附属江都人民医院神经内科无HE传统影像学特征的sICH住院患者185 例,发病6h以内行首次头部NCCT检查,并于24h内行头部NCCT复查,根据是否发生HE将所有入选患者分为血肿扩大组(59 例)和血肿未扩大组(126 例).应用"One-key AI"科研平台提取血肿内、血肿外影像组学特征,并融合成血肿内外影像组学特征,应用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归方法进行特征筛选,应用支持向量机(SVM)分类器构建预测模型,同时构建临床参数和列线图模型(前4 种模型的融合).将所有患者按7∶3 的比例分为训练集(130 例)和验证集(55 例).使用受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)评估各模型的预测性能,使用Delong检验比较各模型的AUC值,使用决策曲线分析(DCA)评估模型的有效性.结果 血肿内、血肿外各筛选出1834 个特征参数,通过LASSO回归方法筛选出血肿内感兴趣区域17 个、血肿外感兴趣区域21 个和血肿内外感兴趣区域29 个特征参数.构建的SVM模型为临床参数以及血肿内、血肿外、血肿内外影像组学特征及列线图模型.受试者工作特征曲线分析结果显示,临床
作者：卢万俊；彭剑；袁梦轩；高丽清；沈洁玲；孙成团
来源：中国脑血管病杂志 2023 年 20卷 9期
