【摘 要】
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目的:1.探究基于冠状动脉周围CT脂肪衰减指数（Fat attenuation index,FAI）预测急性冠状动脉综合征（Acute coronary syndrome,ACS）的价值。2.探究基于冠状动脉周围脂肪组织（Pericoronary adipose tissue,PCAT）影像组学构建预测ACS模型的临床价值。方法:1.回顾性分析我院2015年1月至2021年6月期间经临床诊断为AC
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目的:1.探究基于冠状动脉周围CT脂肪衰减指数（Fat attenuation index,FAI）预测急性冠状动脉综合征（Acute coronary syndrome,ACS）的价值。2.探究基于冠状动脉周围脂肪组织（Pericoronary adipose tissue,PCAT）影像组学构建预测ACS模型的临床价值。方法:1.回顾性分析我院2015年1月至2021年6月期间经临床诊断为ACS的所有患者的临床信息及影像资料,并纳入同期接受冠状动脉CT血管造影（Coronary computed tomographic angiography,CCTA）并经临床诊断为慢性冠状动脉综合征（Chronic coronary syndrome,CCS）及无冠心病（Coronary artery heart disease,CAD）患者作为对照组。经过严格筛选后将患者按照2:1的比例随机分为训练队列（ACS=99,CCS=151,NO CAD=162）和测试队列（ACS=50,CCS=76,NO CAD=82）。之后,全自动提取所有患者左前降支（Left anterior descending,LAD）、左回旋支（Left circumflex branch,LCX）及右冠状动脉（Right coronary artery,RCA）近端的冠周FAI值,以比较三组患者在训练队列及测试队列中冠周FAI值的差异,并基于RCA近端的冠周FAI值构建ACS的预测模型AC1（ACS vs.CCS）及AN1（ACS vs.NO CAD）。通过绘制受试者工作特性（Receiver operating characteristic,ROC）曲线、决策曲线、校准曲线分析（Decision curve analysis,DCA）对构建的预测模型进行评价。2.按照第一部分的分组方法,全自动提取三组患者LAD、LCX及RCA近端的PCAT影像组学特征并使用最小绝对值收敛和选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）线性回归对特征进行筛选。之后,基于最终筛选的一阶及纹理特征分别构建ACS的预测模型即AC2、AC3（ACS vs.CCS）;AN2、AN3（ACS vs.NO CAD）。通过绘制ROC曲线、决策曲线及DCA对构建的预测模型一一进行评价。结果:1.1 ACS患者在三大主要分支近端测量的冠周FAI值均高于CCS和NO CAD患者,差异具有统计学意义（P均＞0.05）;1.2在训练队列和测试队列中,AC1模型的ROC曲线下面积（Area under the curve,AUC）值分别为0.92（95%CI,0.884-0.951）、0.91（95%CI,0.857-0.961）,AN1模型的AUC值分别为0.95（95%CI,0.923-0.971）、0.93（95%CI,0.896-0.975）。2.1使用一阶特征构建ACS的预测模型AC2（ACS vs.CCS）及AN2（ACS vs.NO CAD）,AC2的AUC值在训练队列和测试队列中分别为0.94（0.893-0.994）、0.86（0.749-0.970）,AN2的AUC值分别为0.94（0.874-0.996）、0.87（0.760-0.992）;2.2使用纹理特征构建ACS的预测模型AC3（ACS vs.CCS）及AN3（ACS vs.NO CAD）,AC3的AUC值在训练队列和测试队列中分别为0.91（0.852-0.974）、0.88（0.780-0.985）,AN3的AUC值分别为0.94（0.879-1.000）、0.89（0.795-0.991）。结论:1.冠周FAI值可以作为临床上无创性炎症生物标记物以早期识别具有ACS风险的患者。2.基于PCAT影像组学构建的预测模型可以有效预测临床上具有ACS风险的患者。
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