论著-中枢神经
CT影像组学预测重型颅脑损伤患者相关指数的临床研究*
作者：陈贵平* 李 敏 田志华 申建波 崔 杰 段海锋 张 浩 茹小红
所属单位：晋城市人民医院神经外科 (山西 晋城 048000)
PDF摘要
目的 本研究旨在探讨基于CT放射组学特征的机器学习模型在预测重型颅脑损伤(sTBI)患者压力振幅相关指数(RAP)中的应用价值。方法 对36例颅脑损伤患者的临床及影像资料进行回顾性分析。所有患者均接受手术治疗、持续的颅内压监测和有创性动脉压监测。术后1h内采集压力幅值相关指数(RAP)。从患者术后1h的颅脑CT图像中选取3个感兴趣体积(VOI)，每个VOI提取93个放射组学特征。建立了三个模型来评估患者的RAP水平。采用准确率、精确度、召回率、F1评分、受试者操作特征(ROC)曲线、曲线下面积(AUC)等指标评价各模型的预测效果。结果 3种RAP预测模型的最佳特征数分别为5个。对海马区模型的预测准确率为77.78%，准确率为88.24%，召回率为60%，F1得分为0.6，AUC为0.88。对脑干模型的预测准确率为63.64%，准确率为58.33%，召回率为60%，F1得分为0.54，AUC为0.82。对丘脑模型的预测准确率为81.82%，准确率为88.89%，召回率为75%，F1得分为0.77，AUC为0.96。结论 CT放射组学可以预测sTBI患者的RAP水平，有可能建立一种无创监测颅内压(NI-ICP)的方法。
【关键词】CT放射组学；重型颅脑损伤；压力振幅相关指数
【中图分类号】R651.1+5
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2025.02.006
中国CT和MRI杂志
第23卷， 第 2 期
2025年02月
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