CT影像组学模型对糖尿病足患者足底神经病变的诊断价值探究

作者：乔风雷; 袁永胜^*

来源：影像研究与医学应用, 2023, 7(21): 78-80.

• 糖尿病足
• 足底神经病变
• CT
• 影像组学
• 随机森林

目的:探讨CT影像组学模型在糖尿病足患者足底神经病变(DFN)诊断中的应用价值。方法:选取2020年1月—2022年12月在南京鼓楼医院集团宿迁医院就诊的40例糖尿病足患者,根据临床神经电生理检查结果分为DFN组(20例)和非DFN组(20例)。所有患者均行双侧足部CT扫描,提取足底神经的影像组学特征。采用随机森林算法构建影像组学模型,评估其对DFN的诊断能力,并与常规CT测量指标(足底神经截面积、周长、直径和密度)进行比较。结果:两组患者的常规CT测量指标显示,DFN组患者的足底神经截面积、周长和直径均大于非DFN组患者(P<0.05),而两组足底神经密度差异无统计学意义(P>0.05)。影像组学模型的诊断准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为92.50%、95.00%、90.00%、90.50%和94.40%,均高于常规CT测量指标(P<0.05)。结论:CT影像组学模型能够有效地区分DFN和非DFN患者,具有较高的诊断价值,可作为DFN的辅助诊断手段。

• 单位
  南京鼓楼医院; 徐州医科大学