论著-骨骼肌肉
基于骶髂关节CT影像组学评估强直性脊柱炎*
作者：孙铭君1 陈 俊2 孙 秋1 周俊林1,*
所属单位：1.兰州大学第二医院放射科、甘肃省医学影像重点实验室、兰州大学第二临床医学院、医学影像人工智能甘肃省国际 科技合作基地 (甘肃 兰州 730030) 2.拜耳保健武汉分公司 (湖北 武汉 430000)
PDF摘要
目的 通过影像学检查对骶髂关节炎进行准确解读以评估早期强直性脊柱炎往往耗时且具有难度，因此我们尝试基于骶髂关节CT影像开发一种人工智能模型辅助医师提高诊断准确率。方法 回顾性收集来源于3台CT设备2022年6月至2024年9月扫描的445例骶髂关节炎患者图像与临床信息，其中由风湿科医师确诊强直性脊柱炎患者220例(阳性病例)，排除患病225例(阴性病例，其他分类关节炎)。手动勾画所有图像感兴趣区，将2台CT扫描的363例患者图像按7 : 3的比例划分训练集、测试集，构建临床模型、组学模型与融合模型，将第3台CT设备扫描的82例患者图像作为验证集带入最优模型，通过受试者工作特征曲线下面积、准确率、敏感度与特异度对模型效能进行评估。结果 模型训练集的AUC、ACC、敏感度、特异度分别为0.92、0.976、0.975、0.976；内部测试集结果为0.86、0.779、0.750、0.711；验证集结果为0.78、0.725、0.750、0.743。结论 模型在通过骶髂关节CT图像评估强直性脊柱炎的研究中表现出良好性能，能为临床医师诊断提供辅助，具有重要临床意义。
【关键词】强直性脊柱炎；骶髂关节CT；影像组学
【中图分类号】R445.3，R684.3
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2025.10.049
中国CT和MRI杂志
第23卷， 第 10 期
2025年10月
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