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第一部分 基于CT影像组学模型对早期急性胰腺炎严重程度的诊断价值目的:探讨胰腺实质和胰周脂肪间隙CT影像组学模型对早期急性胰腺炎严重程度的诊断价值。方法:回顾性分析皖南医学院弋矶山医院2013年01月到2022年01月131例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP患者（轻症组67例,中重症组64例）,采用完全随机方法将患者按7:3的比例分为训练组（n=92）和验证组（n=39）。所有患者均行腹部CT平扫及增强扫描。收集患者的临床资料及实验室检查数据,并使用急性胰腺炎床旁严重度指数评分（BISAP）对患者进行评分。盲法分析CT检查图像,评价AP的影像特征,并使用改良的CT严重指数（MCTSI）评分。分别在平扫及三期增强CT图像上对胰腺实质全部层面进行手动勾画ROI并进行三维融合,手动勾画胰腺炎性病变部分前缘3～5mm范围胰周脂肪间隙的单层ROI;采用AK软件提取纹理特征,使用最小冗余最大相关（m RMR）和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归分析对纹理特征降维、筛选,然后建立影像组学标签模型。采用多因素Logistic回归分析分别建立基于临床实验室及CT特征的临床模型及各期图像影像组学、联合序列影像组学以及临床结合影像组学的个体化模型。利用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的诊断效能,应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果:临床模型诊断AP严重程度的ROC曲线下面积AUC值分别为0.75、0.84,边缘是独立预测因子。AK软件分别在胰腺实质及胰周脂肪间隙的平扫、动脉、静脉、延迟期及四期联合序列中各筛选出12、9、11、14、12个和12、11、15、15、11个最佳纹理特征。胰腺实质及胰周脂肪间隙平扫、动脉、静脉、延迟期及四期联合序列影像组学标签,在训练组和验证组中诊断AP严重程度的AUC在胰腺实质中分别为0.90和0.91、0.88和0.89、0.88和0.89、0.87和0.91、0.90和0.93,在胰周脂肪间隙中分别为0.92和0.94、0.88和0.91、0.93和0.95、0.88和0.90、0.93和0.93。构建的胰腺实质平扫、四期联合个性化模型和胰周脂肪间隙平扫、静脉期个性化模型在训练组和验证组中诊断AP严重程度的AUC分别为0.92和0.94、0.92和0.96、0.93和0.94、0.95和0.98。DCA显示胰腺实质和胰周脂肪间隙的影像组学标签及个性化模型均具有较好的净收益,胰周静脉期个性化模型的临床收益最佳。结论:1、胰腺实质、胰周脂肪间隙平扫与增强影像组学标签间诊断效能均较好,平扫影像组学标签简便有效,具有潜在的应用前景。2、胰腺实质个性化模型与实质各期影像组学标签之间以及胰周脂肪间隙个性化模型与胰周各期影像组学标签之间没有差异,临床及CT特征变量贡献较小。3、胰腺实质个性化模型和胰周脂肪间隙个性化模型之间没有差异,当胰腺边界不清或胰腺实质发生皂化时,可对胰腺周围脂肪间隙勾画ROI。4、基于胰腺实质和胰周脂肪间隙的影像组学模型能有效诊断AP的严重程度,明显优于临床模型,影像组学作为一种无创、定量的分析方法,为早期识别AP病情严重程度提供更精准、客观的依据。第二部分基于CT影像组学模型预测早期急性胰腺炎进展的价值目的:探讨胰腺实质和胰周脂肪间隙CT影像组学模型预测早期急性胰腺炎进展的价值。方法:回顾性分析皖南医学院弋矶山医院2013年01月到2021年12月124例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP患者（进展组40例,非进展组84例）,采用完全随机方法将患者按7:3的比例分为训练组（n=87）和验证组（n=37）。所有患者均行腹部CT平扫及增强扫描。收集患者的临床资料及实验室检查数据,并使用BISAP对患者进行评分。盲法分析CT检查图像,评价AP的影像特征,并使用MCTSI评分。分别在平扫及三期增强CT图像上对胰腺实质全部层面进行手动勾画ROI并进行三维融合,手动勾画胰腺炎性病变部分前缘3~5mm范围胰周脂肪间隙的单层ROI,采用AK软件提取纹理特征,使用m RMR和LASSO回归分析对纹理特征降维、筛选,然后建立影像组学标签模型。采用多因素Logistic回归分析分别建立基于临床实验室及CT特征的临床模型及各期图像影像组学、联合序列影像组学以及临床结合影像组学的个体化模型。利用ROC曲线评价模型的预测效能,应用DCA评估模型的临床应用价值。结果:临床模型预测AP进展的ROC曲线下面积AUC值分别为0.78和0.67,血钙、边缘是独立预测因子。分别在胰腺实质及胰周脂肪间隙的平扫、动脉、静脉、延迟期及四期联合序列中各筛选出10、10、10、14、15个和9、11、8、10、10个最佳纹理特征。胰腺实质及胰周脂肪间隙平扫、动脉、静脉、延迟期及四期联合序列影像组学标签,在训练组和验证组中预测AP进展的AUC在胰腺实质中分别为0.86和0.84、0.80和0.87、0.82和0.76、0.89和0.93、0.81和0.77,在胰周脂肪间隙中分别为0.87和0.93、0.89和0.89、0.89和0.93、0.82和0.85、0.91和0.94。构建的胰腺实质平扫、延迟期个性化模型和胰周脂肪间隙平扫、四期联合个性化模型在训练组和验证组中预测AP进展的AUC分别为0.88和0.93、0.91和0.97、0.87和0.95、0.93和0.94。DCA显示胰腺实质和胰周脂肪间隙的影像组学标签及个性化模型均具有较好的净收益。结论:1、血钙和边缘预测AP进展具有意义,但构建的临床模型预测效能不高。2、胰腺实质、胰周脂肪间隙平扫与增强影像组学标签预测效能均较好,平扫影像组学标签简便有效,具有潜在的应用前景。3、胰腺实质个性化模型与实质各期影像组学标签之间以及胰周脂肪间隙个性化模型与胰周各期影像组学标签之间没有差异,临床及CT特征变量贡献较小。4、胰腺实质个性化模型和胰周脂肪间隙个性化模型之间没有差异,当胰腺边界不清或胰腺实质发生皂化时,可对胰腺周围脂肪间隙勾画ROI。5、胰腺实质和胰周脂肪间隙的影像组学标签和个性化模型能有效预测AP病情进展,均有较好的临床收益,明显优于临床模型。