基于多模态CT影像学参数构建急性脑梗死预后评估的Nomogram模型分析

作     者：田臻 杨扬 李明超 TIAN Zhen;YANG Yang;LI Mingchao

作者机构：淮安市第五人民医院神经内科江苏淮安223300 淮安市第一人民医院神经内科江苏淮安223300 

出 版 物：《影像科学与光化学》 (Imaging Science and Photochemistry)

年 卷 期：2024年第42卷第2期

页      面：104-112页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100204[医学-神经病学] 100106[医学-放射医学] 10[医学] 100602[医学-中西医结合临床] 

基　　金：淮安市自然科学研究计划项目(42) 

主　　题：灌注成像 血管造影 急性脑梗死 预后评估 列线图 

摘      要：目的:探讨影响急性脑梗死(ACI)预后的多模态CT影像学参数和临床危险因素,并基于此构建和验证Nomogram模型。方法:回顾性选取2020年6月至2022年8月在本院治疗的ACI患者155例,患者均随访1年统计预后情况。将155例患者按7∶3比例分为建模集(n=109)和验证集(n=46),根据建模集中患者预后情况分为预后良好组(n=74)和预后不良组(n=35)。收集患者的CT血管造影(CTA)、CT灌注成像(CTP)结果和临床资料,通过单因素分析及多因素Logistic回归分析得出对应的CT影像学危险参数和临床危险因素,并基于回归分析法构建对应的预测模型,根据CT影像学危险参数和临床危险因素构建联合预测模型,使用R语言软件绘制对应的Nomogram图。采用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线检验预测效能,临床决策曲线评价模型预测收益。使用验证集数据构建3种模型,绘制ROC曲线、校准曲线及决策曲线,对模型的预测效能进行外部验证。结果:联合模型的多因素Logistic回归分析结果显示,吸烟史、发病到开始治疗时间、白细胞介素(IL)-6、CTA结果、脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)、平均通过时间(MTT)、对比剂峰值时间(TTP)均与急性脑梗死不良预后存在明显关联,差异有统计学意义(P0.05)。联合预测模型在建模集的ROC曲线下面积(AUC)为0.970,最佳截断值(0.480)对应的灵敏度、特异度分别为0.875、0.946,明显高于CT影像学参数模型和临床因素模型,校准曲线结果显示平均绝对误差(MAE)为0.049,联合模型预测概率与实际发生的概率之间差异不大,具有较好的临床实用性。临床决策曲线显示联合模型的临床收益较好。结论:基于多模态CT影像学参数和临床资料构建的ACI预后评估的Nomogram模型预测效能良好,可以准确预测急性脑梗死患者预后情况,为康复预后计划制定与医疗资源分配提供参考。