CT影像组学在非瓣膜性心房颤动患者左心耳血栓识别中的价值

目的:探究基于CT的影像组学在非瓣膜性心房颤动患者左心耳血栓检出中的价值.方法:回顾性纳入2015年5月至2020年5月在我院先后接受冠状动脉CT血管造影(CCTA)和经食道超声心动图(TEE)检查的非瓣膜性心房颤动患者364例,以TEE诊断左心耳血栓为金标准分为血栓组(n=33)和非血栓组(n=331).分别测量左心耳感兴趣区(ROI)内最低CT密度值(LAAmin)与同一轴面的升主动脉根部ROI内最低CT密度值(AAmin),并计算二者比值(LAAmin/AAmin).自动提取左心耳ROI影像组学特征并采用随机森林算法进行特征筛选,利用RMS包构建影像组学评分.基于CHA2DS2-VASc评分、CT参数和影像组学评分运用多元Logistic回归构建临床模型、影像学模型、影像组学模型和复合模型.绘制ROC曲线、校准曲线、决策曲线进行区分度、校准度和临床净获益等效能评价.结果:两组间左心耳开口直径、左心耳长径、LAAmin和LAAmin/AAmin的差异均有统计学意义(P均<0.05).本研究提取1232个影像组学特征,并运用随机森林算法筛选出23个特征.模型效能评价方面,复合模型的AUC高于临床模型和影像学模型(0.922 vs.0.742,P<0.001;0.922 vs.0.856,P<0.05),差异有统计学意义,与影像组学模型间的差异无统计学意义(0.922 vs.0.905,P>0.05).与其余三个模型相比,复合模型的准确度(ACC)、特异度(SPE)、阳性似然比(PLR)、阳性预测值(PPV)和Kappa值更高(ACC:89.0％;SPE:88.8％;PLR:8.133;PPV:44.8％;Kappa值:0.545).校准曲线和决策曲线提示复合模型具有更高的校准度和临床净获益.结论:影像组学技术可以提高CCTA对心房颤动患者左心耳血栓的诊断效能.