非增强CT纹理特征对超急性期脑梗死溶栓后出血转化的预测价值

作者：包婉秋; 彭霞; 张春霞; 陈兵; 刘月; 王汝良^*

来源：中国中西医结合影像学杂志, 2022, 20(02): 122-127.

• 体层摄影术,X线计算机
• 纹理分析
• 脑梗死
• 出血转化
• 预测

目的：探讨非增强CT(NCCT)纹理参数对超急性期脑梗死溶栓患者出血转化的预测价值。方法：收集行NCCT、DWI，并接受静脉溶栓治疗的超急性期脑梗死患者83例，分为无出血组60例和出血转化组23例。在ADC图上手动勾画ROI，并复制至处理后的NCCT图像上，提取纹理参数。采用Fisher、最小分类误差联合最小平均系数（POE+ACC）、交互信息测度法（MI）和MI+PA+F方法实现降维筛选，绘制ROC曲线获得最强纹理参数。另用B11模块原始分析（RDA）、主成分分析（PCA）、线性分析（LDA）和非线性分析（NDA）计算分类误判率，对最强纹理参数和误判率最低模型降维筛选的纹理参数进行标准化，分别代入MaZda人工神经网络（ANN）分类器进行训练和分类，通过5倍交叉验证评估预测模型性能。结果 ：10个纹理参数AUC值>0.70。10个最强纹理参数ANN 1-class模型的平均误判率为15.86%。POE+ACC与NDA组合模型误判率最低，为9.64%;POE+ACC降维筛选的ANN 1-class模型的平均误判率为17.11%。结论：NCCT纹理分析有助于早期识别超急性期脑梗死溶栓后发生出血转化的风险人群，基于10个最强纹理参数建立的ANN模型对出血转化具有较高的预测价值。

• 单位
  牡丹江医学院附属红旗医院