心脏MR平扫电影图像的影像组学特征对肥厚型心肌病患者延迟强化的预测价值

摘要：

目的:探讨基于心脏磁共振（CMR）平扫电影图像的影像组学特征在预测肥厚型心肌病（HCM）患者延迟强化（LGE）中的价值。方法:回顾性分析2017年5月至2021年8月于北京安贞医院行CMR检查诊断明确的HCM患者共300例，采用随机分层抽样方法按7∶3比例将数据分为训练集和测试集。随后，纳入2022年1月至2023年5月于北京安贞医院行CMR检查诊断明确的HCM患者共89例用于外部验证。CVI 42软件被用于获取患者心功能参数，组内相关系数、Pearson相关系数及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归被用于筛选影像组学特征。最后，使用LASSO回归和3种机器学习算法，包括支持向量机、线性判别分析及朴素贝叶斯构建LGE预测模型。模型效果使用受试者操作特征曲线下面积（AUC）评价。结果:基于CMR图像提取出1 409个特征，经过LASSO筛选后保留了19个特征构建组学标签。尽管4种方法在验证集中预测LGE的能力差异无统计学意义，但LASSO回归的稳定性和综合预测性能相对较好，其AUC在训练集中为0.795（95%CI 0.735~0.855），在测试集中为0.765（95%CI 0.668~0.862），在外部验证集中为0.721（95%CI 0.598~0.845）。结论:基于CMR平扫电影图像提取的影像组学特征可用于预测HCM患者的LGE，LASSO回归更被推荐用于模型构建。

关键词：心肌病，肥厚性、磁共振成像、影像组学、延迟强化

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资助基金：国家自然科学基金82071875;北京市自然科学基金7212025，7222302;National Natural Science Foundation of China82071875;Beijing Natural Science Foundation7212025, 7222302

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1231-1238