CT影像征象联合纹理分析对成人急性阑尾炎病理亚型的预测价值

作者：朱翰林; 韩志江^*; 魏培英; 冯波; 张梅花; 张海峰

来源：医学影像学杂志, 2022, 32(04): 648-652.

• 急性阑尾炎
• 体层摄影术,X线计算机
• 纹理分析

目的 探讨CT影像征象联合纹理分析对成人急性阑尾炎病理亚型的预测价值。方法 选取我院经手术病理证实的157例急性阑尾炎患者的临床和CT影像资料，依据病理结果将其分为复杂性急性阑尾炎（complicated acute appendicitis, CCA）和非复杂性急性阑尾炎（uncomplicated acute appendicitis, NCCA），其中CCA 77例和NCCA 80例。观察记录临床及影像特征，如阑尾直径、有无粪石、粪石直径、周围渗出、CT分级等；通过MRIcroGL软件对术前CT图像进行感兴趣区勾画，使用Pyradiomics提取纹理特征，随机分为训练集（125例）和测试集（32例），使用最小绝对收缩和选择算子回归（LASSO）对纹理特征降维，使用支持向量机（support vector machine, SVM）机器学习算法，分别基于CT征象、纹理特征和两者联合建立三个预测模型，使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）值来评价三个模型鉴别CCA与NCCA的诊断效能。结果 CCA组阑尾和粪石直径更大，阑尾更容易发生渗出和更高的CT分级；经过特征筛选，8个纹理特征用于构建鉴别CCA和NCCA的预测模型。CT征象模型、纹理特征模型和联合模型在训练集上的AUC分别为0.83、0.85和0.97；测试集中的AUC分别为0.81、0.84和0.97。最后绘制组合模型校正曲线，结果显示具有高度一致性。结论 CT征象联合纹理特征对CCA和NCCA有更高的诊断效能，为患者个性化治疗提供有力的依据。

• 单位
  浙江中医药大学; 杭州市第一人民医院