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CT影像组学预测早期急性胰腺炎进展的价值

The value of CT based radiomics in predicting progression of early acute pancreatitis

作     者:范海云 陈基明 陈亮亮 吴莉莉 周慧 Fan Haiyun;Chen Jiming;Chen Liangliang;Wu Lili;Zhou Hui

作者机构:皖南医学院弋矶山医院影像中心芜湖241001 

出 版 物:《中华放射学杂志》 (Chinese Journal of Radiology)

年 卷 期:2022年第56卷第7期

页      面:778-784页

核心收录:

学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 10[医学] 

主  题:胰腺炎 急性坏死性 体层摄影术 X线计算机 影像组学 

摘      要:目的探讨基于CT的影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法回顾性分析2013年11月至2021年2月皖南医学院弋矶山医院109例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者,根据随诊结果分为进展组(40例)和非进展组(69例)。所有患者初次发病1周内行腹部平扫及增强CT扫描。采用计算机完全随机方法将患者按7∶3的比例分为训练集(77例,进展组28例,非进展组49例)和验证集(32例,进展组12例,非进展组20例)。在平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像上,对胰腺实质全部层面沿胰腺边缘手动勾画感兴趣区并进行三维融合,采用AK软件提取纹理特征,使用最小冗余最大相关和最小绝对收缩和选择算子回归分析对纹理特征降维,建立平扫、动脉期、静脉期、延迟期和4个序列联合的影像组学标签。采用多因素logistic回归分析,联合临床特征和CT特征建立临床模型,联合临床、CT特征和影像组学标签建立综合模型。使用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型预测早期AP进展的效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果在训练集中,logistic回归结果显示边缘是AP进展的独立预测因子(OR=0.16,P=0.033),联合血钙建立临床模型,其在训练集和验证集中的曲线下面积(AUC)分别为0.69、0.70。在平扫、动脉期、静脉期、延迟期和联合序列图像中分别提取了14、11、13、13、9个最优纹理特征,其中延迟期影像组学标签在训练集和验证集中均有相对更好的预测效能,ROC曲线下面积(AUC)均为0.85。基于延迟期影像组学标签(OR=2.22,P0.001)及边缘(OR=0.02,P=0.042)建立综合模型,在训练集和验证集中AUC分别为0.90、0.86。DCA显示综合模型和延迟期影像组学标签均具有较好的净收益。结论基于CT影像组学模型预测早期AP患者病情进展具有较高的价值,明显优于临床模型。

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