基于CT平扫的影像组学模型在预测老年人腰椎骨质疏松中的价值

来源 :温州医科大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xds24
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目的:探讨基于腰椎CT平扫影像组学模型在中老年人腰椎骨质疏松中的诊断价值.方法:选取2020年7月至2020年10月温州医科大学附属第二医院绝经后女性和50岁以上男性66例(骨质疏松症43例,未患骨质疏松症23例),所有患者均行腰椎CT平扫.在纳入患者的腰1~4椎体中,共有237个腰椎符合研究标准,骨质疏松腰椎95个,非骨质疏松腰椎142个.根据腰椎是否存在骨质疏松为标准,将所有腰椎按照分层随机抽样方法以7:3的比例分为训练组和验证组.应用3D Slicer软件在腰椎CT平扫图像上逐层勾画腰椎椎体骨松质以获得三维感兴趣区(ROI),并以单个腰椎椎体为单位提取影像组学特征.使用最大相关-最小冗余(mRMR)对训练组的影像组学特征降维并保留10个特征,然后应用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)Logistic回归算法从保留的特征中选择最优特征子集用于建立影像组学模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)评估影像组学模型的预测效能.采用校准曲线评估影像组学模型预测腰椎骨质疏松的结果与双能X线吸收测定法(DXA)诊断结果的拟合度.结果:在提取的1316个影像组学特征中,最终获得7个与腰椎骨质疏松显著相关的影像组学特征用于构建影像组学模型.ROC曲线显示影像组学模型预测腰椎骨质疏松的AUC在训练组和验证组分别为0.908(95%CI=0.863~0.952)和0.935(95%CI=0.873~0.996).校准曲线评估显示影像组学模型在训练组和验证组中均有较好的拟合度.结论:基于腰椎CT平扫的影像组学模型可作为评估中老年人腰椎骨质疏松的一种无创性辅助工具,有利于协助临床决策,改善患者预后.
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