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脑出血后早期血肿扩大预测评分的建立及其效果的初步评价 下载:77 浏览:486

​孔祥宇 董军 钱志远 《神经科学研究》 2019年9期

摘要:
建立脑出血后早期血肿扩大预测评分并初步评价其效果。方法 回顾性收集苏州大学附属第二医院神经外科自2016年1月至2018年5月收治的317例脑出血患者的临床资料,采用多元Logistic回归分析筛选脑出血后早期血肿扩大的危险因素,取其中P<0.05的独立危险因素建立预测评分,以偏回归系数(β值)为权重进行赋分,并简化取整。应用受试者工作特征(ROC)曲线评价预测评分的鉴别能力,应用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验及校准曲线评价其准确性,应用决策曲线分析法评价其临床实用性,最后将建立的预测评分应用于本组患者进行验证。结果 多元Logistic回归分析显示抗凝药物史、超早期血肿扩大率≥2.7 mL/h、格拉斯哥昏迷评分(GCS)≤8分、非增强CT征象(岛征、黑洞征、混杂征、液平)出现一种或多种为脑出血后早期血肿扩大的独立危险因素(P<0.05),其中GCS评分≤8分赋值分值为2.0分,超早期血肿扩大率≥2.7 mL/h赋值分值为2.5分,非增强CT征象(岛征、黑洞征、混杂征、液平)出现一种或多种赋值分值为2.0分,抗凝药物史赋值分值为4.5分,预测评分总分为0~11分。预测评分的ROC曲线下面积为0.854(95%CI:0.803~0.904,P=0.000),校准度高(χ2=3.323,P=0.344),决策曲线分析的净获益率高,可选阈概率范围大。预测评分应用于本组患者显示高危组(预测评分≥4.5分)预测早期血肿扩大的敏感度为0.77,特异度为0.85,准确度为0.83。结论 本研究建立的脑出血后早期血肿扩大预测评分可以为临床上精准识别脑出血后早期血肿扩大高危个体、指导临床诊疗及临床试验等提供一些参考和帮助。

影像组学模型对高血压脑出血早期血肿扩大的预测作用研究 下载:84 浏览:508

​杨俊 侯自明 王浩 刘东远 康慧斌 侯哲 王森 张洪兵 《神经科学研究》 2019年1期

摘要:
构建一个预测高血压脑出血早期血肿扩大的影像组学模型并探讨其预测价值。方法 对北京潞河医院神经外科自2010年2月至2018年8月收治的发病6 h内的212例高血压脑出血患者于入院后0.5 h内行头颅CT检查,于入院后24 h内行头颅CT复查,依据血肿体积差异判断有无血肿扩大。在首次CT资料上勾画感兴趣区域,应用Matlab软件从中提取431个影像学特征,通过最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型筛选出预测效果最强的影像学特征,进一步用所选特征和支持向量机分类器(SVM)构建预测模型。使用受试者工作特征曲线(ROC)评价预测模型的预测效果。结果 头颅CT复查发现血肿扩大发生率为18.9%(40/212)。通过LASSO回归模型筛选出18个影像学特征[图像灰度基本特征4个(标准差、峰度、能量、方差),图像形状和体积特征1个(表面和体积比),纹理类特征7个(长行程低灰度优势、惯性、90°相关性、短行程优势、全角相关性、长行程优势、逆差距),小波特征6个(自相关3、相关信息测度23、长行程高灰度优势4、短行程高灰度优势4、短行程低灰度优势7、总变异3)],并结合SVM构建了预测模型。预测模型的ROC曲线下面积为0.928,敏感性和特异性分别为92.5%、83.5%。结论 构建的影像组学模型有助于对高血压脑出血早期血肿扩大进行预测。
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