基于非增强CT的影像组学识别动脉致密征阴性的大脑中动脉闭塞的初步研究
周怡
瞿航
赵义
王苇
郝慧婷
班淇琦
闫晓辉
225002 扬州大学附属医院影像科
摘要：目的 探究基于非增强CT(NCCT)的影像组学识别动脉致密征(HAS)阴性的急性单侧大脑中动脉闭塞(MCAO)的价值.方法 回顾性连续纳入2015年1月至2023年6月就诊于扬州大学附属医院卒中中心或急诊科,经血管成像[MR血管成像(MRA)或CT血管成像(CTA)或DSA]检查证实的急性单侧MCAO且NCCT表现为HAS阴性的患者80例;在NCCT图像上以每例患者的患侧MCAO段及正常侧对应节段血管作为感兴趣区,共提取108个影像组学特征.使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选关键特征,构建并计算出影像组学评分,分别建立支持向量机(SVM)、光梯度提升机(LightGBM)、梯度提升(GradientBoosting)及自适应提升(AdaBoost)4种影像组学模型以预测MCAO.通过受试者工作特征(ROC)曲线评价不同模型的预测效能,并使用Delong检验方法进行各模型ROC间的比较,最后通过临床决策曲线分析(DCA)评估影像组学模型的应用价值.结果 基于160根血管的NCCT图像最终筛选出6个关键特征,分别为偏度、能量、灰度大小区域矩阵(GLSZM)-灰度不均匀性、GLSZM-低灰度区域强调、GLSZM-尺寸区非均匀性标准化、GLSZM-区域熵.SVM模型测试集预测急性单侧MCAO的ROC曲线下面积为0.688(95％CI:0.497～0.878),精确度为0.688;LightGBM模型测试集的曲线下面积为0.787(95％CI:0.620～0.955),精确度为 0.781;GradientBoosting 模型测试集的曲线下面积为 0.654(95％CI:0.457～0.852),精确度为0.688;AdaBoost模型测试集的曲线下面积为0.707(95％CI:0.515～0.899),精确度为0.750.Delong检验显示,LightGBM模型测试集与GradientBoosting模型测试集间的曲线下面积差异有统计学意义(P=0.040),余模型测试集间曲线下面积差异均无统计学意义(均P＞0.05).DCA显示,LightGBM模型表现较好.结论 基于NCCT的影像组学对于识别HAS阴性的急性单侧MCAO具有较好的诊断效能,该结论尚需多中心、大样本研究进一步验证.
关键词：大脑中动脉闭塞非增强CT动脉致密征阴性影像组学
资助基金：江苏省重点研发项目(BE2021604)
论文发表日期：2024-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 297-305 )
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