【摘 要】
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目的:分析结核性脊柱炎（tuberculous spondylitis,TBS）与布氏杆菌性脊柱炎（brucella spondylitis,BS）病变椎体的磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）影像组学特征,并基于相应标签构建机器学习模型以探讨影像组学在TBS与BS的鉴别诊断及评估TBS细菌培养结果中的价值。方法:回顾性收集2016年1月-2022年1月间于山西医
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目的:分析结核性脊柱炎（tuberculous spondylitis,TBS）与布氏杆菌性脊柱炎（brucella spondylitis,BS）病变椎体的磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）影像组学特征,并基于相应标签构建机器学习模型以探讨影像组学在TBS与BS的鉴别诊断及评估TBS细菌培养结果中的价值。方法:回顾性收集2016年1月-2022年1月间于山西医科大学第二医院行MR检查并经病原学或病理检查证实的59例BS、63例TBS（+）及71例TBS（-）患者。于T2加权脂肪抑制序列（T2 weighted image fat suppression,T2WI-FS）图像上分割病变椎体并提取影像组学特征。基于两两对比分组,采用逻辑回归（logistic regression,LR）筛选传统MRI标签（年龄、性别、病变椎体部位、椎间盘是否受累及椎旁脓肿大小）并构建LR模型。依次使用T检验、Select KBest以及套索回归筛选影像组学标签,基于影像组学标签、影像组学联合传统MRI标签（简称联合标签）分别建立随机森林（random forest,RF）、支持向量机（support vector machines,SVM）模型。利用交叉验证（cross validation,CV）划分训练集与测试集,绘制各模型的受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）:曲线下面积（area under curve,AUC）及其95%置信区间（confidence interval,CI）、特异度、敏感度等指标用来评价分类效能。使用Z检验比较AUC间的差异,决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评价模型的实际净收益,Hosmer-Lemeshow检验评价模型的拟合度及预测概率误差。结果:基于BS vs TBS（+）、BS vs TBS（-）、TBS（+）vs TBS（-）分组情况:分别提取到14、12、10个影像组学标签,基于上述影像组学标签的SVM模型AUC分别为0.877（95%CI 0.753-1.000）、0.923（95%CI 0.843-1.000）、0.857（95%CI 0.739-0.957）,RF模型AUC分别为0.914（95%CI 0.824-1.000）、0.924（95%CI 0.846-1.000）、0.929（95%CI 0.854-1.000）,两种机器模型间的AUC不存在显著统计学差异（P均＞0.05）。在前两组中,TBS患者的椎间盘更易受累（P值分别为0.002与0.001）,同时椎旁脓肿的体积更大（P值均为0.009）,基于其建立的LR模型AUC分别为0.769（95%CI 0.683-0.856）、0.776（95%CI 0.694-0.858）;在第三组中,传统MRI标签均不存在显著统计学差异（P均＞0.05）,无法评估TBS的细菌培养结果。基于联合标签的机器学模型在前两组中的AUC分别为SVM:0.904（95%CI 0.799-1.000）、0.944（95%CI 0.863-1.000）;RF:0.950（95%CI 0.886-1.000）、0.947（95%CI 0.884-1.000）。基于影像组学标签、联合标签的RF模型分类效能均优于基于MRI标签的LR模型（P均＜0.05）。DCA表明利用影像组学标签的机器学习模型实际净收益不同程度优于LR模型。Hosmer-Lemeshow检验则表明三种模型的预测一致性均较好（P均＞0.05）,但同任务下机器学习模型预测误差更小。结论:影像组学不仅有助于TBS与BS的鉴别诊断,并能够区分TBS（+）与TBS（-）病例,具备评估结核杆菌细菌培养结果的潜力。影像组学在脊柱感染性病变中具有较高的应用价值。
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