临床放射学杂志

作者：徐鹤, 徐鹏, 刘长林, 周辉

单位：233100 安徽省凤阳县人民医院医学影像科（徐 鹤、刘长林、周 辉）; 236800 亳州市人民医院医学影像科（徐 鹏）

关键词：自发性脑出血早期血肿扩大,血肿影像组学,血肿周围影像组学,多模态预测

基金：本研究系2022年度滁州市卫生健康科研项目（编号：CZWJ2022B008）

<b>目的</b> 探讨不同预测模型对自发性脑出血（SICH）早期血肿扩大的预测价值,并构建多模态预测模型。<b>方法</b> 将180例SICH分成训练组（<em>n</em>=126）和外部验证组（<em>n</em>=54）。基于训练组分别构建4种<em>Logistic</em>回归预测模型,于验证组进行验证。采用受试者工作特征曲线、曲线下面积（AUC）、校准曲线以及决策曲线进行评价。<b>结果</b> 模型1由基线血肿体积、纤维蛋白原以及&#x0201c;岛征&#x0201d;构成,模型2由6个影像组学特征（即Radscore1）构成;模型3由7个影像组学特征（即Radscore2）构成;模型4由基线血肿体积、纤维蛋白原、&#x0201c;岛征&#x0201d;、Radscore1以及Radscore2构成。模型1、模型2、模型3以及模型4在训练组中的AUC分别为0.610、0.719、0.836及0.916,在验证组中的AUC分别为0.605、0.692、0.850及0.908。模型4具有最高AUC值,并且展现出良好的校准度以及最高的临床净获益。<b>结论</b> 影像组学可以更好地对血肿以及血肿周围继发性脑损伤进行定量化,具有独特优势。将临床指标、CT征象、血肿影像组学以及血肿周围影像组学相结合,可以对SICH早期血肿扩大进行多模态预测。

来源：2025年第7期

《临床放射学》期刊编辑部

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