基于HRCT构建影像组学模型评估IPF患者的GAP分期
目的 探究基于高分辨率CT(HRCT)提取影像组学特征构建无侵袭性模型预测特发性肺纤维化(IPF)患者性别-年龄-生理学指标分期(GAP)高低分级.方法 回顾性纳入2016年6月至2021年12月于河南中医药大学第一附属医院就诊的174例IPF稳定期患者为研究对象.严格按照IPF诊断标准进行诊断.所有患者均接受吡非尼酮治疗,部分患者加用本院特色治疗方案隔药物饼灸.搜集所有入组患者治疗前的临床信息指标,肺功能指标,以及治疗前的GAP分级;所有患者均在治疗前行HRCT扫描.对所有患者HRCT影像的"蜂窝状"区域进行手动勾画,并提取影像组学特征,构建影像组学标签(Radscore),并联合临床指标以及肺功能指标构建联合模型.结果 共计入组174例,其中GAP低级别患者73例,GAP高级别患者101例,所有患者按照7:3比例进行随机分层进入训练组和测试组,IPF患者在训练组和测试组中,GAP高级别患者的6分钟步行距离(6MWD)均高于GAP低级别患者的6MWD,且差异具有统计学意义.取惩罚系数Logλ=0.051构建影像组学标签Radscore时,共保留13个特征.继而纳入训练组不同GAP级别患者间具有差异的临床特征进行临床模型以及联合模型构建,训练组中,联合模型诊断效能[曲线下面积(AUC)=0.818]高于Radscore(AUC=0.801),高于临床模型(AUC=0.607);测试组中,联合模型诊断效能(AUC=0.7798)高于Radscore(AUC=0.717),高于临床模型(AUC=0.635),决第曲线分析法(DCA)分析显示联合模型的临床收益高于临床模型的收益.结论 基于HRCT提取纹理特征参数构建Radscore联合肺功能参数第1秒用力呼气量(FEV,)可协助临床预测患者的GAP分级.
特发性肺纤维化、高分辨率CT、影像组学、性别-年龄-生理学指标分期
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TP391;R563;TQ018
河南省中医药科学研究专项课题资助项目2018JDZX034
2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1031-1036
