【摘 要】
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背景:原发性醛固酮增多症是最常见的继发性高血压病因之一,随着血浆醛固酮肾素比值筛查的普及,原发性醛固酮增多症的患病率明显增高,在顽固性高血压的患者中约20%。相对于原发性高血压患者而言,原发性醛固酮增多症患者的心血管事件及肾损伤等靶器官损害发生率增加,代谢综合征及糖尿病发生率更高,发生靶器官损害的病程更短。醛固酮瘤和特发性醛固酮增多症是原发性醛固酮增多症最主要的两个类型,占90%以上。醛固酮瘤可以
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背景:原发性醛固酮增多症是最常见的继发性高血压病因之一,随着血浆醛固酮肾素比值筛查的普及,原发性醛固酮增多症的患病率明显增高,在顽固性高血压的患者中约20%。相对于原发性高血压患者而言,原发性醛固酮增多症患者的心血管事件及肾损伤等靶器官损害发生率增加,代谢综合征及糖尿病发生率更高,发生靶器官损害的病程更短。醛固酮瘤和特发性醛固酮增多症是原发性醛固酮增多症最主要的两个类型,占90%以上。醛固酮瘤可以通过手术治愈,而特发性醛固酮增多症主要通过盐皮质激素受体拮抗剂治疗。早期治疗可以逆转醛固酮瘤的结局改善预后。常规影像学检查不能识别肾上腺结节是否有功能从而无法判断是否为醛固酮瘤。目前原发性醛固酮增多症的亚型主要靠肾上腺静脉采血来区分,而肾上腺静脉采血在国内大多数医疗中心未能开展。影像组学通过高通量计算可以从医学数字图像中快速提取大量的定量特征,然后通过计算机定量分析可以揭示生物医学图像与潜在的病理生理学之间的关系。影像组学从诊断图像中提取定量的、理想情况下可再现的信息,包括人眼难以识别或量化的复杂模式,这些数据与患者的其他相关数据相结合,可以作为复杂的生物信息学挖掘工具来开发模型,这些模型可能会提高诊断、预后和预测的准确性。目的:本课题研究旨在应用影像组学结合临床特征构建模型对合并肾上腺单侧腺瘤的原发性醛固酮增多症患者进行醛固酮瘤诊断预测,为指导临床醛固酮瘤的术前诊断提供一种无创的可行方案。材料与方法:本研究通过回顾性研究我们中心2017年10月至2020年6月期间接受了肾上腺静脉采血检查的临床确诊原发性醛固酮增多症的308名患者,根据纳入排除标准最终纳入了90名确诊为原发性醛固酮增多症并单侧肾上腺腺瘤的患者。使用计算机随机种子数将整个队列分为训练集及验证集,使用最小绝对收缩和选择算子回归模型降低数据维数、选择特征,通过多变量逻辑回归分别构建醛固酮瘤的临床特征模型、影像组学特征模型及临床影像组学特征预测模型。根据各自模型获得列线图,并对其校准度、区分度和临床实用性进行评估。通过验证集进行了内部验证。最后对三个模型通过德隆检验、净重新分类指数及综合判别改善指数两两比较,最终得出最佳预测模型。结果:临床特征模型训练集的受试者工作特征曲线下面积（Area Under the receiver operating characteristic Curve,AUC）为0.778[95%置信区间（Confidence Interval,CI）,0.650至0.907],验证集的AUC为0.755[95%CI,0.572至0.938],训练集和验证集的特异度、灵敏度、阳性预测值及准确率分别为:0.136、0.000,0.950、1.000,0.661、0.750,0.661、0.750;影像组学特征模型训练集的AUC为0.885[95%CI,0.785至0.985],验证集的AUC为0.878[95%CI,0.701至1.000],训练集和验证集的特异度、灵敏度、阳性预测值及准确率分别为:0.636、0.714,1.000、0.952,0.833、0.909,0.871、0.893;临床影像组学特征模型训练集的AUC为0.900[95%CI,0.807至0.993],验证集的AUC为0.912[95%CI,0.761至1.000],训练集和验证集的特异度、灵敏度、阳性预测值及准确率分别为:0.727、0.857,0.975、0.905,0.867、0.950,0.887、0.893。三个模型的训练集和验证集均通过了校准（P＞0.05）。德隆检验提示临床影像组学特征模型在整个队列和训练集上的AUC高于临床特征模型,AUC的差异有统计学意义（P＜0.05）。临床影像组学特征模型相较于其他两个模型净重新分类指数及综合判别改善指数均有所改善（P＜0.05）。结论:通过临床特征及影像组学特征构建的临床影像组学特征模型可以很好的预测APA,据此构建的列线图简单易用,能为临床决策提供参考,尤其是可以为无法开展AVS的基层医疗单位的临床医师提供一种可参考的方法。
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