基于头颅CT平扫影像组学预测脑出血血肿扩大的可行性研究

目的:探讨头颅CT平扫影像组学预测脑出血血肿扩大的可行性。方法:收集2020年1月—2023年1月在徐州医科大学附属医院诊断为脑出血的患者109例的CT平扫图像与临床资料。将发生早期血肿扩大定义为A组(n=41),未发生早期血肿扩大定义为B组(n=68),利用matlab软件开源代码提取所有患者CT图像影像组学参数,单因素分析两组影像组学参数与临床资料差异,采用二元Logistics回归分析,筛选出预测脑出血患者血肿扩大的独立风险因素并建立模型。对独立风险因素与Logistics预测模型进行受试者工作特征(ROC)曲线分析诊断效能。结果:A组血糖高于B组,差异具有统计学意义(P<0.05)。降维后特征纳入二元Logistics回归方程结果显示sumEntropy、ClusterProminence、血糖为预测脑出血血肿扩大的独立风险因素,模型为:Logit(P)=5.466+sumEntropy×3.563+ClusterProminence×2.586+血糖×1.782。Logit(P)的ROC曲线下面积为0.872,取阈值为78.563时,灵敏度及特异度分别为83.3%、82.7%。结论:头颅CT平扫影像组学联合临床数据能有效预测患者脑出血血肿扩大,可为临床提供治疗依据。