【摘要】：目的:建立和評估影像組學模型在預測急性百草枯中毒患者預后中的有效性。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練組及驗證組。訓練組(57例)用以建立預測模型,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標簽。納入影像組學標簽及臨床預后危險因子,采用多變量邏輯回歸分析建立影像組學標簽結(jié)合臨床預后危險因子的綜合預測模型,模型結(jié)果用列線圖表示。并從區(qū)分度、校準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標簽在訓練數(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)計學差異(P0.001)。影像組學標簽在訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集預測病人預后的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,預測準確率分別達到89.5%和87%。列線圖中包含的4個預測因子包括影像組學標簽、PQC、CK-MB、SCr。列線圖在訓練數(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,預測準確率分別達到了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,預測準確率達到了91.3%。決策曲線分析表明,影像組學列線圖在臨床上是有用的。結(jié)論:影像組學標簽可以有效預測APP患者預后,此基礎上添加血液實驗室指標得到列線圖,預后預測價值有所增加。綜合預測模型提高了APP患者預后預測準確率,有助于中毒早期準確評估急性病情嚴重程度,可靠預測死亡風險,可以指導調(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
【學位授予單位】：河北醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R595.4;R816.4

【參考文獻】

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本文編號：2689617