目的:基于增强CT影像组学特征构建列线图预测模型对肝硬化患者肝储备功能进行Child-Pugh分级.方法:回顾性分析经临床证实的144例肝硬化患者,按照Child-Pugh评分标准分成Child-Pugh A级33例,B级60例,C级51例.构建Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C及Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C两个数据集,分别以8:2的比例随机分成训练集和测试集.在3期增强CT图像上手动勾画肝脏区域作为感兴趣区(ROI),于感兴趣区中提取并筛选特征.建立影像组学标签并构建列线图预测模型,将模型用于训练集及测试集,并绘制受试者工作特性曲线(ROC)评估其效能.结果:在Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C数据集中,列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.920和0.807,敏感度分别为0.933和0.741,特异度分别为0.846和0.826.在Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C数据集中,列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.880和0.821,敏感度分别为0.805和0.818,特异度分别为0.878和0.947.结论:基于不同肝脏储备功能肝硬化患者的腹部3期CT增强图像组学特征建立的列线图模型可作为预测Child-Pugh分级较为可靠的辅助诊断工具.

肝硬化;肝功能;体层摄影术;X线计算机;列线图

张智星;黄忠江;何生;王军;梁敏茜;杨晓芳;李卓君;姜增誉;李健丁

030000 太原,山西医科大学医学影像学院;030000 太原,山西医科大学第一医院影像科;030000 太原,山西现代影像研究所

放射学实践

[1]张智星;黄忠江;何生;王军;梁敏茜;杨晓芳;李卓君;姜增誉;李健丁-.基于增强CT影像组学评估肝硬化患者肝储备功能的应用)[J].放射学实践,2022(06):676-682

肝硬化患者,肝储备功能,影像组学特征,特征构建,列线图预测模型,Child,Pugh,评分标准,标准分,训练集,测试集,上手,手动勾画,感兴趣区,ROI,受试者工作特性曲线,肝脏储备功能,增强图像,图像组,列线图模型,辅助诊断,诊断工具,肝功能,体层摄影术,线计算

0.223492