声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：42-1187/R
国际刊号：1001-9324
发布日期:
作者：谢刚, 高靳, 刘建, 李娅, 张凌峰, 张月, 李康
单位：610031 成都,成都市第三人民医院放射科（谢 刚、高 靳、刘 建、李 娅）;637000 南充,川北医学院（张凌峰）;401147 重庆,重庆大学附属人民医院,重庆市人民医院放射科（张 月、李 康）
关键词：缺血性卒中,时间,多层螺旋计算机体层摄影术,放射组学,预测
<b>目的</b> 探讨基于CT脑梗死区影像组学特征构建的定量模型在急性缺血性脑卒中（AIS）发病时间窗（≥ 4.5 h或< 4.5 h）个性化预测中的价值。<b>方法</b> 回顾性搜集两个中心共191例AIS患者的数据（训练集134例,测试集57例）,从CT平扫图像中提取梗死区影像组学特征并构建影像组学评分（Rad-score）。在训练集中,通过<em>Logistic</em>回归分析Rad-score、临床及影像学特征与时间窗的相关性,并基于Shapley加性解释（SHAP）方法构建定量的时间窗预测模型,最后在测试集中对模型进行外部验证。采用受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的诊断效能。<b>结果</b> Rad-score最终由7个影像组学特征构成,其与脑卒中发病时间呈负相关（<em>r</em> = - 0.38,<em>P</em> < 0.05）。多因素<em>Logistic</em>回归分析显示年龄及Rad-score是AIS时间窗的独立预测因子。基于Rad-score的模型能够定量评估每例AIS患者发病时间≥ 4.5 h或< 4.5 h的可能性,其在训练集和测试集中的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.87和0.79。当加入年龄变量时,模型在训练集和测试集中的AUC分别提升至0.88和0.83。<b>结论</b> 基于CT影像组学的定量模型能够实现AIS发病时间窗的个性化预测,有望成为一种评估醒后卒中患者时间窗的新方法。
来源：2025年第12期
《临床放射学》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。