10.12015/issn.1674-8034.2023.03.002
基于高分辨MRI颅内动脉斑块影像组学预测混合型缺血性卒中机制
目的 本研究基于三维(three dimensional,3D)高分辨磁共振成像(high-resolution magnetic resonance imaging,HR-MRI)颅内动脉粥样硬化斑块影像组学建立混合型卒中机制的预测模型.材料与方法 回顾性分析2016年12月至2022年1月137例急性/亚急性期缺血性卒中患者的HR-MRI及扩散加权成像(diffusion weight imaging,DWI)的影像资料.根据DWI的病变分布模式,将患者分为混合型机制组和非混合型机制组,使用两组间单因素和多因素分析筛选得到的影像特征,构建传统logistic回归模型.基于3D HR-MRI序列提取颅内责任斑块影像组学特征,采用随机抽样的方式按照7∶3比例分为训练集(n=95)和测试集(n=42),线性相关阈值和方差分析用于特征筛选,并建立机器学习模型.联合模型由传统影像特征及影像组学特征共同组成.采用受试者工作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线来评价模型的诊断性能,Delong检验来比较各模型预测性能.结果 多因素logistic分析显示,斑块的强化比率是混合型卒中机制的独立预测因素(OR=2.77,P=0.002),训练组和测试组ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.676、0.568.斑块组学特征构建模型在训练集中的AUC为0.906(95％CI:0.849～0.964),测试集AUC为0.828(95％CI:0.704～0.951).联合模型的预测效能最佳,在训练集及测试集中的AUC分别为0.917(95％CI:0.864～0.969)及0.837(95％CI:0.708～0.966).结论 基于3D HR-MRI颅内动脉斑块影像组学模型可有效预测混合型卒中机制,有助于临床采取个性化治疗措施.
缺血性卒中、动脉粥样硬化、卒中机制、影像组学、高分辨磁共振成像、磁共振成像
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R445.2;R743.3(诊断学)
国家自然科学基金82271983
2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
6-11,27
