【摘 要】
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背景与目的:探讨基于多变量、影像组学特征和机器学习（machine learning,ML）算法的非对比增强CT（noncontrast computed tomography,NCCT）模型能否进一步提高对自发性脑出血（spontaneous intracerebral hemorrhage,SICH）患者早期血肿扩大（hematoma expansion,HE）的鉴别能力。材料和方法:本研究回
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背景与目的:探讨基于多变量、影像组学特征和机器学习（machine learning,ML）算法的非对比增强CT（noncontrast computed tomography,NCCT）模型能否进一步提高对自发性脑出血（spontaneous intracerebral hemorrhage,SICH）患者早期血肿扩大（hematoma expansion,HE）的鉴别能力。材料和方法:本研究回顾性分析2011年4月至2019年3月SICH患者261例,全部患者均在发病后6小时内接受了首次NCCT检查,并在首次NCCT检查后24小时内进行了二次NCCT复查。构建判别早期HE的模型的多种资料如下:患者的临床特征、初次NCCT图像分析的影像征象以及提取的影像组学特征。临床-影像特征模型的构建是通过多变量逻辑回归分析实现的。影像组学模型、影像组学-影像特征模型和混合模型在训练组中构建（n=182）,并在验证组中进行独立验证（n=79）。每个模型均采用受试者工作特性分析（Receiver operating characteristic,ROC）和曲线下面积（the area under the curve,AUC）评估其判别SICH患者早期HE的能力。结果:临床-影像特征模型鉴别早期HE的AUC值为0.766。在训练组和验证组中,使用逻辑回归算法建立的鉴别早期HE的影像组学模型的AUC值分别为0.926和0.850,影像组学-影像特征模型的AUC值分别为0.946和0.867,混合模型的AUC分别为0.960和0.867。结论:基于多变量、影像组学特征和ML算法的NCCT模型可以提高对早期HE的识别率。混合模型是识别具有早期HE风险的SICH患者的最佳推荐模型。
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