基于HRCT构建影像组学模型评估IPF患者的GAP分期

作者：原利娟; 刘粉玲; 宁妍妍; 周庆伟^*

来源：临床放射学杂志, 2023, 42(06): 1031-1036.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.20221014.001

• 特发性肺纤维化
• 高分辨率CT
• 影像组学
• 性别-年龄-生理学指标分期

目的 探究基于高分辨率CT(HRCT)提取影像组学特征构建无侵袭性模型预测特发性肺纤维化(IPF)患者性别-年龄-生理学指标分期(GAP)高低分级。方法 回顾性纳入2016年6月至2021年12月于河南中医药大学第一附属医院就诊的174例IPF稳定期患者为研究对象。严格按照IPF诊断标准进行诊断。所有患者均接受吡非尼酮治疗，部分患者加用本院特色治疗方案隔药物饼灸。搜集所有入组患者治疗前的临床信息指标，肺功能指标，以及治疗前的GAP分级；所有患者均在治疗前行HRCT扫描。对所有患者HRCT影像的“蜂窝状”区域进行手动勾画，并提取影像组学特征，构建影像组学标签(Radscore),并联合临床指标以及肺功能指标构建联合模型。结果 共计入组174例，其中GAP低级别患者73例，GAP高级别患者101例，所有患者按照7∶3比例进行随机分层进入训练组和测试组，IPF患者在训练组和测试组中，GAP高级别患者的6分钟步行距离(6MWD)均高于GAP低级别患者的6MWD,且差异具有统计学意义。取惩罚系数Logλ=0.051构建影像组学标签Radscore时，共保留13个特征。继而纳入训练组不同GAP级别患者间具有差异的临床特征进行临床模型以及联合模型构建，训练组中，联合模型诊断效能[曲线下面积(AUC)=0.818]高于Radscore(AUC=0.801),高于临床模型(AUC=0.607);测试组中，联合模型诊断效能(AUC=0.7798)高于Radscore(AUC=0.717),高于临床模型(AUC=0.635),决第曲线分析法(DCA)分析显示联合模型的临床收益高于临床模型的收益。结论 基于HRCT提取纹理特征参数构建Radscore联合肺功能参数第1秒用力呼气量(FEV1)可协助临床预测患者的GAP分级。

• 单位
  河南中医药大学