基于影像组学的煤工尘肺结节分析联合临床因素预测肺癌发生的价值

目的研究影像组学、临床因素与煤工尘肺结节恶变间的关系,构建煤工尘肺结节恶变的最佳预测模型。方法收集2015年1月—2019年6月在重庆市九龙坡区第二人民医院就诊的425例煤工尘肺患者的临床资料及共628个结节CT图像,以7∶3的比例随机分成训练集和验证集,每组数据内分为恶变组和未恶变组。对结节进行基本影像特征判读并勾画感兴趣区,提取影像组学特征。利用影像组学关键特征构建Radscore公式,通过logistic回归对临床特征、影像组学特征、临床特征和Radscore建立预测模型并使用AUC及Delong检验比较模型的预测效能。结果3年随访过程中病理证实恶性结节54枚,直径为(1.70±0.63)cm,未发生恶变结节574枚,直径为(1.68±0.76)cm,2组直径比较差异无统计学意义(t=0.468,P=0.642);2组接触煤尘工龄、家族史、吸烟史、饮酒史、毛刺征与空泡征比较,差异有统计学意义(均P<0.05);年龄、结核史、COPD病史比较,差异无统计学意义(均P>0.05)。LASSO筛选出11个影像组学特征。在验证集中混合模型取得最佳效果,AUC为0.895,影像组学模型和临床模型的AUC分别为0.671、0.654。Delong检验显示模型差异有统计学意义(P<0.05)。结论接触煤尘工龄、家族史、吸烟史、饮酒史、毛刺征、空泡征及影像组学特征与煤工尘肺结节恶变存在着一定的相关性,可用来构建预测模型。

基于影像组学的模拟NIHSS评分模型的构建

目的通过临床评分与影像组学指标结合,构建缺血性脑卒中模拟NIHSS评分的模型,提高基层NIHSS评分的准确性。方法收集2022年1~12月在重庆市西区医院就诊的128例进行脑卒中一站式检查的缺血性脑卒中(脑卒中组)患者的临床资料及头颅CT图像,以及体检中心募集的93例正常志愿者(对照组)的头颅CT图像,分别提取病变大脑半球的影像组学特征,比较大脑半球影像组学特征的差异,构建Radscore公式,将Radscore与临床特征结合构建预测模型,并分别比较模型分数、基层医生NIHSS评分与高年资专科医生(专家)NIHSS评分的一致性。结果专家间NIHSS评分的一致性为0.986;基层医生间NIHSS评分的一致性为0.428;基层医生与专家间NIHSS评分的一致性分别为0.328、0.251、0.324、0.244,诊断模型与专家NIHSS评分的一致性分别为0.973,0.974。结论使用临床与影像组学特征结合的评价模型分数与专家NIHSS评分具有高度一致性,可以有效提高基层医生对缺血性脑卒中的诊断能力。