【摘 要】
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目的:探讨肝硬化患者不同肝段的CT影像组学特征在预测食管静脉曲张(EV)严重程度中的价值.方法:回顾性选取2018年2月至2021年2月间经临床确诊并行胃镜检查的肝硬化门静脉高压EV患者143例,参照胃镜下EV严重程度分成重度组(61例)及非重度组(82例),所有病例于胃镜检查前2周内行肝脏CT增强检查,选择门静脉期图像,应用Shukun Radiomics v94软件,于轴位图像门静脉主干分叉层面按照Couinaud分段提取肝脏尾叶、左外叶、左内叶及右叶(后上段+前上段)影像组学特征,分别建立预测EV程
【机 构】
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首都医科大学附属北京天坛医院放射科,北京100070;首都医科大学附属北京友谊医院放射科,北京100050;首都医科大学附属中医医院放射科,北京100010;解放军总医院第五医学中心放射科,北京102
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目的:探讨肝硬化患者不同肝段的CT影像组学特征在预测食管静脉曲张(EV)严重程度中的价值.方法:回顾性选取2018年2月至2021年2月间经临床确诊并行胃镜检查的肝硬化门静脉高压EV患者143例,参照胃镜下EV严重程度分成重度组(61例)及非重度组(82例),所有病例于胃镜检查前2周内行肝脏CT增强检查,选择门静脉期图像,应用Shukun Radiomics v94软件,于轴位图像门静脉主干分叉层面按照Couinaud分段提取肝脏尾叶、左外叶、左内叶及右叶(后上段+前上段)影像组学特征,分别建立预测EV程度的模型,对比不同肝段影像组学特征预测EV严重程度的价值.结果:肝硬化患者基于不同肝段CT图像影像组学特征分别建立的预测EV程度的模型均能识别重度与非重度食管静脉曲张,其中右叶上段模型训练集及验证集的AUC值分别为:0.85 (0.78～0.92)、0.79 (0.64～0.93),尾叶模型训练集及验证集AUC值分别为:0.78 (0.69～0.87)、0.62 (0.44～0.79);左外叶模型训练集及验证集AUC值分别为:0.80(0.71～0.88)、0.64(0.46～0.82);左内叶模型训练集及验证集AUC值分别为:0.71(0.61～0.81)、0.73 (0.58～0.88);以肝右叶模型训练集及验证集的AUC值最大.结论:肝硬化患者不同肝段CT图像影像组学特征均能够鉴别重度食管静脉曲张,肝右叶模型性能最佳.
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