临床放射学杂志

作者：宋岩, 于亚超, 荣梦露, 张红娟, 张跃跃, 魏超刚, 沈钧康, 肖岳

单位：236500 界首市人民医院/安徽医学高等专科学校附属界首医院医学影像科宋 岩、于亚超、荣梦露、张红娟;重症医学科肖 岳; 215004 苏州大学附属第二医院医学影像科张跃跃、魏超刚、沈钧康

关键词：自发性脑出血,早期血肿扩大,BRAIN评分,影像组学,列线图模型

基金：本研究系国家自然科学青年基金项目(编号:81801754);苏州市“科教兴卫”青年科技项目(编号:KJXW2023022);安徽卫生健康科研项目(编号:AHWJ2024Ab0069)

<b>目的</b> 探究自发性脑出血(sICH)患者早期血肿扩大(EHE)的因素,并构建基于BRAIN评分量表联合影像组学的诺莫图预测模型。<b>方法</b> 123例sICH患者,按照7∶3的比例分为训练集(n=86)与验证集(n=37)。搜集患者的临床及CT特征资料,采用Logistic回归筛选EHE的危险因素,利用Darwin平台提取并筛选影像组学特征,建立CT影像组学预测模型、CT征象预测模型、BRAIN评分预测模型及三者联合的预测模型,并对其进行验证。<b>结果</b> EHE组与非EHE组在BRAIN评分、混杂密度征、岛征、黑洞征、液平征、漩涡征等因素存在统计学差异(P&lt;0.05);多因素Logistic回归分析确认这些因素为EHE的危险因素(P&lt;0.05)。构建的联合模型预测效能最高,其训练集和验证集的受试者工作特征(ROC)曲线下面积分别为0.924和0.871,校正曲线显示预测值与实际值一致性良好。决策曲线分析显示,列线图模型在多数阈值概率下具有较高的净获益值。<b>结论</b> 基于BRAIN评分联合影像组学的列线图模型在预测sICH患者EHE方面具有较高的准确性,可为临床诊断和治疗决策提供参考依据。

来源：2025年第3期

《临床放射学》期刊编辑部

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