【摘 要】
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目的建立一种基于影响组学技术通过磁共振诊断肩袖损伤并预测肩袖损伤患者术后再撕裂发生可能的模型。方法为回顾性研究。共选择了101例肩关节磁共振无异常的患者和101例因肩袖损伤接受了肩关节镜下肩袖修补术的患者。通过勾勒目标区域,提取影像组学特征,筛选特征,构建模型的步骤,利用202例患者冈上肌的影像组学特征,建立了肩袖损伤的诊断模型。并根据101例接受手术的肩袖损伤患者的冈上肌、冈下肌、肱骨的影像组学
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目的建立一种基于影响组学技术通过磁共振诊断肩袖损伤并预测肩袖损伤患者术后再撕裂发生可能的模型。方法为回顾性研究。共选择了101例肩关节磁共振无异常的患者和101例因肩袖损伤接受了肩关节镜下肩袖修补术的患者。通过勾勒目标区域,提取影像组学特征,筛选特征,构建模型的步骤,利用202例患者冈上肌的影像组学特征,建立了肩袖损伤的诊断模型。并根据101例接受手术的肩袖损伤患者的冈上肌、冈下肌、肱骨的影像组学特征建立了肩袖损伤修补术后再撕裂可能的预测模型。结果有4个影像组学特征被挑选来建立肩袖损伤诊断模型,肩袖损伤诊断模型的接收者操作特征曲线下面积（area under receiver operating characteristic curve,AUC）训练组中为0.989（95%CI:0.954-0.999）,验证组中为0.979（95%CI:0.906-0.999）。基于冈上肌、冈下肌、肱骨的目标选区建立的肩袖修补术后再撕裂预测模型的AUC值训练组分别为0.673±0.089、0.879±0.041、0.662±0.054,验证组分别为0.673±0.089、0.739±0.069、0.600±0.064。综合了三个选区提取的特征的再撕裂预测模型的AUC值训练组为0.923±0.017,验证组0.790±0.082。综合了影像组学特征和临床特征的再撕裂预测模型的AUC值训练组为0.961±0.020,验证组为0.808±0.081,在所有再撕裂模型中预测能力最强。结论本研究建立了两种分别用于肩袖损伤诊断及肩袖修补术后再撕裂预测的模型,肩袖损伤诊断的影像组学模型有较高的诊断能力,而结合了影像组学特征和临床特征的肩袖修补术后再撕裂预测模型的预测准确性较高。这两种模型都有望为临床决策提供有价值的帮助。
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