【摘 要】
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目的 探讨基于冠状动脉CT血管成像（CCTA）检查的冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）的影像组学模型在预测冠心病分型中的应用价值。方法 回顾性分析2019年12月至2021年4月于常州市武进人民医院经冠状动脉血管造影（CAG）确诊为冠心病的97例患者的影像学资料。根据CAG检查结果将入选患者分为急性冠状动脉综合征组（48例）和稳定性冠心病组（49例）。在CCTA检查图像上将狭窄冠状动脉周围（简称冠周
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目的 探讨基于冠状动脉CT血管成像（CCTA）检查的冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）的影像组学模型在预测冠心病分型中的应用价值。方法 回顾性分析2019年12月至2021年4月于常州市武进人民医院经冠状动脉血管造影（CAG）确诊为冠心病的97例患者的影像学资料。根据CAG检查结果将入选患者分为急性冠状动脉综合征组（48例）和稳定性冠心病组（49例）。在CCTA检查图像上将狭窄冠状动脉周围（简称冠周）脂肪组织作为感兴趣区（ROI）,并提取出脂肪衰减指数（FAI）和脂肪影像组学特征（FRP）,为去除非脂肪组织的影响将CT值范围设置在-190至-30 HU。按照7:3的比例构建影像组学模型,入选的97例患者被随机分配为训练组（n=67）和测试组（n=30）,通过单因素相关系数分析（相关系数＞0.7）去除冗余特征;采用单因素Logistic回归分析保留最具差异的影像组学特征（P＜0.05）;然后使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归对剩余影像组学特征进行降维;最后运用被检测者工作特征（ROC）曲线分别评估脂肪衰减指数（FAI）和脂肪影像组学特征（FRP）模型在鉴别急性冠状动脉综合征和稳定性冠心病的诊断效能。结果 从基于CCTA检查勾画的冠周脂肪ROI的图像中获取了 788个影像组学特征,通过单因素相关系数分析（相关系数＞0.7）去冗余后保留77个特征;采用单因素Logistic回归分析保留了 11个最具差异的影像组学特征（P＜0.05）;然后使用LASSO回归对上述11个剩余特征进行降维,选出6个最具差异的影像组学特征构建最终的预测模型并获得ROC曲线,训练组曲线下面积（AUC）为0.881,测试组曲线下面积（AUC）为0.884。训练组的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为79.1%、75.8%、82.4%、80.6%、77.8%,测试组的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为80%、66.7%、93.3%、90.9%、73.7%。而单纯根据脂肪衰减指数（FAI）获得的鉴别急性冠状动脉综合征和稳定性冠心病的曲线下面积（AUC）为 0.721。结论 基于CCTA检查的冠状动脉周围脂肪的影像组学模型在预测冠心病分型中具有较好的诊断价值。
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