【摘 要】
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目的:基于人工智能病理诊断及临床特征分析慢性鼻窦炎（chronic rhinosinusitis, CRS）患者嗅觉障碍的影响因素并进行预测。方法:回顾性分析2021年10月至2023年2月于中山大学附属第三医院耳鼻咽喉头颈外科住院并接受鼻内镜手术的CRS患者75例，其中男53例，女22例，中位年龄42.0岁。通过CRS智能显微镜判读系统计算每例患者组织病理切片中腺体、血管面积占比及嗜酸性粒细胞、
【基金项目】
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科技部重点研发计划（No:2022YFC2504105）； 国家自然科学基金（No:U20A20399、82171114、82271148、82371121）； 广东省重点领域研发计划（No:2020B0101130015）； 广东省自然科学基金（No:2021A1515011764、2022A1
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目的:基于人工智能病理诊断及临床特征分析慢性鼻窦炎（chronic rhinosinusitis, CRS）患者嗅觉障碍的影响因素并进行预测。方法:回顾性分析2021年10月至2023年2月于中山大学附属第三医院耳鼻咽喉头颈外科住院并接受鼻内镜手术的CRS患者75例，其中男53例，女22例，中位年龄42.0岁。通过CRS智能显微镜判读系统计算每例患者组织病理切片中腺体、血管面积占比及嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、浆细胞和中性粒细胞的绝对值及比例。此外，根据Sniffin’Sticks嗅觉测试结果将患者分为嗅觉正常和嗅觉异常组，比较组间患者基本资料、鼻黏膜组织病理学特征差异、实验室检测指标及鼻窦CT,分析嗅觉障碍的独立影响因素并进一步描绘受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评价相关模型临床预测效能。采用SPSS 25.0软件进行统计学分析。结果:75例CRS患者中，其中嗅觉正常25例（33.3%）、嗅觉障碍50例（66.7%）。多因素logistic回归模型发现，组织嗜酸性粒细胞百分比（OR=1.032,95%CI 1.002～1.064,P=0.036）、嗅觉障碍生活质量调查问卷（questionnaire of olfactory disorders-negative statement, QOD-NS）（OR=1.079,95%CI 1.004～1.160,P=0.040）和嗅裂前区评分（anterior olfactory cleft score, AOCS）（OR=2.672,95%CI 1.480～4.827,P=0.001）均为CRS嗅觉障碍的独立危险因素。进一步研究发现，由组织嗜酸性粒细胞百分比、QOD-NS和AOCS建立的联合预测模型ROC曲线下面积为0.836（95%CI 0.748～0.924,P＜0.001）,较上述单因素预测模型对CRS嗅觉障碍预测效果较好。结论:基于人工智能病理诊断组织嗜酸性粒细胞百分比、QOD-NS和AOCS为CRS患者嗅觉障碍的独立危险因素，三者联合对CRS嗅觉障碍有较好的预测效果。
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