双能量 CT 血栓影像组学：预测急性缺血性卒中静脉溶栓功能预后的新利器

为探究双能量 CT 血栓影像组学对急性缺血性卒中（AIS）静脉溶栓功能预后的预测价值，研究发现该模型可有效预测，加入临床数据能提升性能。

　　为了探究基于双能量 CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）的血栓影像组学对急性缺血性卒中（Acute Ischemic Stroke，AIS）患者静脉溶栓功能预后的预测价值，研究人员招募了 104 名接受静脉溶栓的 AIS 患者，并依据 90 天改良 Rankin 量表（modified Rankin Scale，mRS）评分将其分为预后良好和预后不良两组。所有患者入院时均接受一站式 CT 扫描，包括非增强 CT（Non-contrast CT，NCCT）、双能量 CT 血管造影（Dual-energy CTA）和 CT 灌注成像（CTP）。利用 NCCT、CTA 和碘覆盖图（Iodine Overlay Map，IOM）图像构建血栓影像学和影像组学模型，同时使用临床信息和其他影像学数据构建临床模型。选择性能最佳的影像组学模型进一步构建临床 - 影像组学列线图。通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线、临床决策曲线、校准曲线和 DeLong 检验评估这些模型的性能。基于血栓特征构建的模型_Thrombus的曲线下面积（Area Under Curve，AUC）低于大多数影像组学模型（训练集为 0.77，测试集为 0.75）。模型_IOM的 AUC 高于模型_CTA（训练集：0.84 vs. 0.71；测试集：0.78 vs. 0.66），且与模型_NCCT相当（训练集：0.84 vs. 0.82；测试集：0.78 vs. 0.78）。模型_NCCT+IOM相比单一序列模型，预测性能有所提升（训练集为 0.92，测试集为 0.83）。收缩压和基线美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale，NIHSS）评分是预后良好的独立预测因素。在所有模型中，列线图的预测价值最高（训练集为 0.96，测试集为 0.91）。基于双能量 CT 的血栓影像组学模型可有效预测 AIS 患者静脉溶栓的功能预后，向模型中加入临床数据能够改善预测性能。