谢 立,刘小清,赵纯风,刘文村,刘 衡

    (1.遵义医科大学附属医院 放射科,贵州 遵义 563099; 2.重庆市九龙坡区妇幼保健院 放射科,重庆 九龙坡 400050;3.重庆市九龙坡区人民医院 放射科,重庆 九龙坡 400050)

    高血压性脑出血(hypertensive intracerebral hemorrhage,HICH)发病凶险,其短期死亡率约30%～40%[1],因其发病率、病死率及致残率长期居高不下,给患者、家庭和社会带来严重威胁[2]。早期准确的预测HICH患者临床结局,制订恰当的个体化治疗方案,改善患者预后并降低致死、致残率,已成为临床实践中最迫切需要解决的问题。

    颅脑CT平扫(noncontrast computed tomography,NCCT)是急性脑出血的首选检查手段[3-4]。影像医生一般凭借自身的肉眼直观和经验对病变进行诊断,这样由于每个人经验不同会存在一定的差异。影像资料包含大量的客观潜在信息,通过提取组学特征来反映病变内部的异质性,这样基于组学特征的诊断可达到较好的一致性。CT图像的影像组学分析能实现对血肿异质性的量化评价[5],在患者风险分层和预后评估等方面有重要的临床应用价值[6],且影像组学与机器学习算法的结合能提高模型的预测能力,已逐渐应用于脑出血的病情评估和预后预测[7-8]。列线图被认为是一种简单有效的可视化工具,预测模型通过列线图可视化后成为量化个体风险的一种方便可靠的方法[9-10],可以帮助医生早期快速识别哪些患者能够恢复神经功能独立,这将改善临床医生对患者的治疗效果,以获得更多的净收益。

    以往学者主要是对HICH患者临床病史、实验室检查及NCCT征象与临床结局关系的研究,但其对临床结局的影响大小和预测价值结果不一。此外,这些NCCT征象不能定量评估血肿异质性对脑出血患者预后不良的风险。因此,本研究构建一项结合影像组学特征的列线图预测模型,以评估患者入院时30 d的临床结局情况。

    1 对象与方法

    1.1 对象 根据患者纳入与排除标准收集病例(图1),分析筛选出的HICH患者入院时的数据(n=539例)。遵义医科大学附属医院为中心1(n=431例),中心1的患者按时间顺序进行分组,2019年1月至2021年9月患者为训练队列(n=305例),2021年10月至2022年9月患者为内部验证队列(n=126例);重庆市九龙坡区人民医院为中心2,中心2的2022年1月至2023年3月患者作为外部验证队列(n=108例)。本研究已通过遵义医科大学附属医院伦理委员会批准(批件号:KLLY-2022-138),所有研究对象免签知情同意书,且已在中国临床试验注册中心注册(注册号:ChiCTR2300074607) ......