基于血管周围脂肪组织的CTA影像组学列线图预测症状性颈动脉斑块的价值

doi:10.12124/j.issn.2095-3933.2025.4.2025-6210

心电与循环

2025, Vol. 44

Issue (04): 429-434 DOI: 10.12124/j.issn.2095-3933.2025.4.2025-6210

临床研究

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基于血管周围脂肪组织的CTA影像组学列线图预测症状性颈动脉斑块的价值

高丹李悦李营徐东尧刘凯荣姜景丽

北京市仁和医院神经内科

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摘要目的探讨基于血管周围脂肪组织（PVAT）的 CT 血管造影（CTA）影像组学列线图预测症状性颈动脉斑块的价值。方法回顾性选取 2018 年 1 月至 2024 年 6 月在两家医院接受颈动脉 CTA 和颅脑 MRI 检查的 287 例颈动脉粥样硬化（CAS）患者为研究对象，包括北京市仁和医院 206 例（按 7颐3 比例分为训练集 144 例和内部验证集 62 例）和广州市白云区人民医院 81 例（外部验证集）。测量颈动脉周围脂肪密度（PFD），提取并筛选基于 PVAT 的 CTA 影像组学特征，构建最优的支持向量机（SVM）模型。采用多因素 logistic 回归分析筛选独立危险因素，并基于这些因素和最优影像组学评分分别构建不同模型；采用 ROC 曲线分析不同模型对症状性颈动脉斑块的预测效能，决策曲线和校准曲线分别评估模型的临床获益和校准度。结果多因素 logistic 回归分析显示，同型半胱氨酸（OR=1.357）、低密度脂蛋白（OR=2.130）、PFD 值（OR=1.125）、影像组学评分（OR=2.438）均是发生症状性颈动脉斑块的独立危险因素（均 P＜0.05）；基于同型半胱氨酸、低密度脂蛋白构建临床模型，基于 PFD 构建 PFD 模型，基于同型半胱氨酸、低密度脂蛋白、PFD、影像组学评分构建列线图模型。在训练集中，列线图模型的 AUC 分别高于临床模型、PFD 模型、SVM 模型（均 P＜0.05）；在内部验证集和外部验证集中，列线图模型的 AUC 均分别高于临床模型、PFD 模型（均 P＜0.05）。列线图模型较其他模型具有更好的临床净获益，且列线图模型的预测曲线与实际曲线高度吻合。结论基于 PVAT 的 CTA 影像组学列线图能够较好地预测 CAS 患者发生症状性颈动脉斑块的风险。

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高丹李悦李营徐东尧刘凯荣姜景丽. 基于血管周围脂肪组织的CTA影像组学列线图预测症状性颈动脉斑块的价值[J]. 心电与循环, 2025, 44(04): 429-434.

链接本文:

http://www.xdyxh.com/CN/10.12124/j.issn.2095-3933.2025.4.2025-6210 或 http://www.xdyxh.com/CN/Y2025/V44/I04/429