基于CTA影像组学特征的前交通动脉瘤破裂的预测模型的构建及验证

目的探讨基于CTA影像组学特征构建预测前交通动脉瘤破裂的模型的临床价值。方法回顾性分析2016~2023年收治的116例前交通动脉瘤病人的病历资料,按照8:2的比例分配为训练集和测试集。收集入院头部CTA影像参数,应用3D Slicer软件提取影像组学特征,并计算影像组学评分(Rad score);多因素logistic回归模型分析动脉瘤破裂的危险因素并构建预测模型,应用ROC曲线评估模型的预测能力,并应用决策曲线评估模型的临床应用价值。结果多因素logistic回归分析显示年龄(OR=0.944;95%CI 0.897~0.993;P=0.025)、瘤体长度与载瘤动脉管径的比值(SR;OR=2.247;95%CI 1.214~4.15;P=0.016)和瘤高与颈宽的比值(AR;OR=7.942;95%CI 1.47~42.925;P=0.010)为动脉瘤破裂的独立预测因素。Lasso回归模型筛选出有意义的4个影像组学特征(Maximum 2D DiameteRColumn,Maximum 2D DiameteRRow,Surface Volume Ratio,Elongation),经计算获得Rad score。ROC曲线分析显示,基于年龄、AR、SR及Rad score构建的联合模型,训练集曲线下面积(AUC)为0.889(95%CI 0.821~0.958),测试集为0.921(95%CI 0.803~0.999)。校准图显示实际概率与预测概率之间具有良好的预测精度,决策曲线显示在阈值概率37%~65%范围内,联合模型净收益高于传统影像预测模型。结论CTA影像组学特征联合传统影像学特征构建的联合模型对前交通动脉瘤破裂有较好的预测能力。