目的探索超声影像组学在预测颈动脉支架置入(carotid artery stent,CAS)术后再狭窄(in-stent restenosis,ISR)发生的能力。方法回顾性收集广州中医药大学第二临床医学院接受CAS术治疗患者共206例病例。将入组患者按7∶3的比例随机分为...目的探索超声影像组学在预测颈动脉支架置入(carotid artery stent,CAS)术后再狭窄(in-stent restenosis,ISR)发生的能力。方法回顾性收集广州中医药大学第二临床医学院接受CAS术治疗患者共206例病例。将入组患者按7∶3的比例随机分为训练集(144例)和测试集(62例),使用达尔文智能科研平台提取超声影像组学特征,从每个感兴趣区域中提取的1125个超声影像组学特征中筛选特征,使用不同的机器学习算法构建诊断模型,选择模型表现最好的分类器,建立了不同的预测模型,包括临床-超声特征模型、超声影像组学模型、临床-超声-超声影像组学的联合模型。结果在训练集中多因素逻辑回归分析显示,高血压病、高尿酸血症、甘油三酯和斑块位置是CAS术后发生ISR的独立危险因素。对于临床-超声模型,训练集和测试集的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.896和0.644。超声影像组学模型对应的AUC值分别为0.961和0.715,联合模型对应的AUC值分别为0.947和0.727。结论超声影像组学模型预测ISR的能力优于传统的临床-超声模型。联合模型能够更好地预测ISR发生,从而提高传统评估的诊断性能。展开更多
目的 探讨颈动脉脉搏波结合尿转铁蛋白(transferrin, TRF)、β_(2)微球蛋白(β_(2)-microglobulin, β_(2)-MG)对高血压肾病患者肾损伤的评估价值。方法 选取2021年5月至2024年4月河北医科大学第三医院住院的高血压肾病患者30例(高血压...目的 探讨颈动脉脉搏波结合尿转铁蛋白(transferrin, TRF)、β_(2)微球蛋白(β_(2)-microglobulin, β_(2)-MG)对高血压肾病患者肾损伤的评估价值。方法 选取2021年5月至2024年4月河北医科大学第三医院住院的高血压肾病患者30例(高血压肾病组),单纯高血压患者30例(高血压组),非高血压肾病患者90例(非高血压肾病组),另选取同期健康体检者30例(对照组)。高血压肾病及非高血压肾病患者120例,又根据肾功能损伤程度分为正常组28例、轻度损伤组36例、中度损伤组31例及重度损伤组25例。检测并比较各组颈动脉脉搏波指标[收缩期开始时脉搏波传导速度(pulse wave velocity at beginning of the systole, PWV-BS)、收缩期结束时脉搏波传导速度(pulse wave velocity at ending of the systole, PWV-ES)]、尿TRF及β_(2)-MG水平。采用ROC曲线分析各指标诊断高血压肾病的价值,有序多分类logistics回归分析各指标与肾功能损伤程度的关系。结果 高血压肾病组、非高血压肾病组、高血压组、对照组PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平比较,差异有统计学意义(P<0.01)。ROC曲线分析显示,PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平联合诊断高血压肾病的曲线下面积为0.907,高于四者单独诊断的0.774、0.743、0.728、0.749(P<0.01)。重度损伤组、中度损伤组、轻度损伤组、正常组PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平比较,差异有统计学意义(P<0.01)。有序多分类logistics回归分析显示,PWV-BS(OR=1.824,95%CI:1.272~2.616,P=0.001)、PWV-ES(OR=1.910,95%CI:1.268~2.877,P=0.002)、尿TRF(OR=2.442,95%CI:1.485~4.018,P=0.001)及β_(2)-MG(OR=2.807,95%CI:1.580~4.984,P=0.001)是影响肾病患者肾功能损伤程度的危险因素。结论 颈动脉脉搏波结合尿TRF、β_(2)-MG检测可辅助诊断高血压肾病,且与肾功能损伤程度相关。展开更多
文摘目的探索超声影像组学在预测颈动脉支架置入(carotid artery stent,CAS)术后再狭窄(in-stent restenosis,ISR)发生的能力。方法回顾性收集广州中医药大学第二临床医学院接受CAS术治疗患者共206例病例。将入组患者按7∶3的比例随机分为训练集(144例)和测试集(62例),使用达尔文智能科研平台提取超声影像组学特征,从每个感兴趣区域中提取的1125个超声影像组学特征中筛选特征,使用不同的机器学习算法构建诊断模型,选择模型表现最好的分类器,建立了不同的预测模型,包括临床-超声特征模型、超声影像组学模型、临床-超声-超声影像组学的联合模型。结果在训练集中多因素逻辑回归分析显示,高血压病、高尿酸血症、甘油三酯和斑块位置是CAS术后发生ISR的独立危险因素。对于临床-超声模型,训练集和测试集的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.896和0.644。超声影像组学模型对应的AUC值分别为0.961和0.715,联合模型对应的AUC值分别为0.947和0.727。结论超声影像组学模型预测ISR的能力优于传统的临床-超声模型。联合模型能够更好地预测ISR发生,从而提高传统评估的诊断性能。
文摘目的 探讨颈动脉脉搏波结合尿转铁蛋白(transferrin, TRF)、β_(2)微球蛋白(β_(2)-microglobulin, β_(2)-MG)对高血压肾病患者肾损伤的评估价值。方法 选取2021年5月至2024年4月河北医科大学第三医院住院的高血压肾病患者30例(高血压肾病组),单纯高血压患者30例(高血压组),非高血压肾病患者90例(非高血压肾病组),另选取同期健康体检者30例(对照组)。高血压肾病及非高血压肾病患者120例,又根据肾功能损伤程度分为正常组28例、轻度损伤组36例、中度损伤组31例及重度损伤组25例。检测并比较各组颈动脉脉搏波指标[收缩期开始时脉搏波传导速度(pulse wave velocity at beginning of the systole, PWV-BS)、收缩期结束时脉搏波传导速度(pulse wave velocity at ending of the systole, PWV-ES)]、尿TRF及β_(2)-MG水平。采用ROC曲线分析各指标诊断高血压肾病的价值,有序多分类logistics回归分析各指标与肾功能损伤程度的关系。结果 高血压肾病组、非高血压肾病组、高血压组、对照组PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平比较,差异有统计学意义(P<0.01)。ROC曲线分析显示,PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平联合诊断高血压肾病的曲线下面积为0.907,高于四者单独诊断的0.774、0.743、0.728、0.749(P<0.01)。重度损伤组、中度损伤组、轻度损伤组、正常组PWV-BS、PWV-ES、尿TRF及β_(2)-MG水平比较,差异有统计学意义(P<0.01)。有序多分类logistics回归分析显示,PWV-BS(OR=1.824,95%CI:1.272~2.616,P=0.001)、PWV-ES(OR=1.910,95%CI:1.268~2.877,P=0.002)、尿TRF(OR=2.442,95%CI:1.485~4.018,P=0.001)及β_(2)-MG(OR=2.807,95%CI:1.580~4.984,P=0.001)是影响肾病患者肾功能损伤程度的危险因素。结论 颈动脉脉搏波结合尿TRF、β_(2)-MG检测可辅助诊断高血压肾病,且与肾功能损伤程度相关。
