【摘要】：目的:建立和評估影像組學(xué)模型在預(yù)測急性百草枯中毒患者預(yù)后中的有效性。方法:數(shù)據(jù)來自2014年11月至2017年10月的80例明確診斷為急性百草枯中毒的患者的早中期胸部CT圖像及相關(guān)臨床資料,按7:3比例分層隨機抽樣分配為訓(xùn)練組及驗證組。訓(xùn)練組(57例)用以建立預(yù)測模型,獨立驗證組(23例)用以模型驗證。選擇肺內(nèi)病變進展高峰的CT圖像,勾畫全肺為ROI,提取影像組學(xué)特征,使用PCA及套索回歸方法降維、選擇關(guān)鍵特征并建立影像組學(xué)標(biāo)簽。納入影像組學(xué)標(biāo)簽及臨床預(yù)后危險因子,采用多變量邏輯回歸分析建立影像組學(xué)標(biāo)簽結(jié)合臨床預(yù)后危險因子的綜合預(yù)測模型,模型結(jié)果用列線圖表示。并從區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床有用性方面對列線圖進行了評估。結(jié)果:7個關(guān)鍵特征組成的影像組學(xué)標(biāo)簽在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集中生存組和死亡組之間具有顯著統(tǒng)計學(xué)差異(P0.001)。影像組學(xué)標(biāo)簽在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集預(yù)測病人預(yù)后的AUC分別為0.942(95%CI0.886-0.997)、0.865(95%CI 0.658-1),敏感度及特異度分別為0.864、0.914及0.778、0.929,預(yù)測準(zhǔn)確率分別達到89.5%和87%。列線圖中包含的4個預(yù)測因子包括影像組學(xué)標(biāo)簽、PQC、CK-MB、SCr。列線圖在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中AUC為0.973(95%CI 0.936-1)、敏感度及特異度分別為0.943、0.955,預(yù)測準(zhǔn)確率分別達到了94.7%;在驗證數(shù)據(jù)集中仍然得到很好的區(qū)分度,AUC為0.944(95%CI 0.844-1),敏感度及特異度分別為0.889、0.929,預(yù)測準(zhǔn)確率達到了91.3%。決策曲線分析表明,影像組學(xué)列線圖在臨床上是有用的。結(jié)論:影像組學(xué)標(biāo)簽可以有效預(yù)測APP患者預(yù)后,此基礎(chǔ)上添加血液實驗室指標(biāo)得到列線圖,預(yù)后預(yù)測價值有所增加。綜合預(yù)測模型提高了APP患者預(yù)后預(yù)測準(zhǔn)確率,有助于中毒早期準(zhǔn)確評估急性病情嚴重程度,可靠預(yù)測死亡風(fēng)險,可以指導(dǎo)調(diào)整臨床個性化治療方案,為降低死亡率和致殘率以及減輕患者醫(yī)療費用提供了依據(jù)。本研究為影像組學(xué)在非腫瘤性、彌漫性病變方面的研究提供了依據(jù)。
【圖文】：

圖 2 圖像分割流程圖Fig.2 Image segmentation diagrama：Seed points were selected in three higher density lesions, lower densitylesions and normal lung tissue in both lungs; b：The seed points began to growc：Growth of seed points were completed basically; d：ROI was obtained bysegmenting lung.

圖 2 圖像分割流程圖Fig.2 Image segmentation diagrama：Seed points were selected in three higher density lesions, lower densitylesions and normal lung tissue in both lungs; b：The seed points began to grow;c：Growth of seed points were completed basically; d：ROI was obtained bysegmenting lung.bcd
【學(xué)位授予單位】：河北醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R595.4;R816.4

【參考文獻】

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本文編號：2689617