基于基线CT平扫的放射组学方法预测高血压性脑出血早期扩大的初步研究

目的探讨基于基线颅脑CT平扫图像的放射组学方法预测高血压性脑出血早期扩大的可行性。方法搜集108例高血压性脑出血患者,根据24 h内首次复查CT的血肿体积是否超过基线CT平扫的30%或6 ml,将病例分为血肿扩大组(阳性组)和无扩大组(阴性组)。将所有病例按照4∶1的比例随机分配至数据训练集和测试集。利用放射组学分析软件提取所有病例基线颅脑CT平扫脑血肿的纹理特征,经主成分分析对数据进行降维处理,采用Adaboost模型、随机森林模型、支持向量机模型分别获得测试数据集受试者工作特征(ROC)曲线,以曲线下面积(AUC)作为评价指标。结果一共获取脑血肿三维感兴趣容积(VOI)内754个纹理特征,经主成分分析保留10个维度来建立预测模型,Adaboost模型、随机森林模型、支持向量机模型AUC分别为0.9060、0.8529、0.5000。结论运用放射组学方法从基线CT平扫图像上提取脑血肿纹理特征,并选择合适的模型进行分析,可对高血压性脑出血早期扩大进行有效预测。