CT影像组学评估山羊爆炸性原发性冲击波肺损伤严重程度的创新研究

为解决爆炸伤中原发性冲击波肺损伤(PBLI)严重程度评估缺乏客观量化标准的问题，陆军军医大学大坪医院团队通过建立大规模山羊野外爆炸模型，首次将CT影像组学技术应用于PBLI分级研究。研究提取1288个影像组学特征构建放射组学模型，结合海拔、爆炸距离等基线数据建立综合预测模型，AUC达0.948，显著优于传统评估方法。该研究为战场及民用爆炸伤的精准诊疗提供了新工具，相关成果发表于《Scientific Reports》。

　　

在军事冲突和恐怖袭击频发的当代社会，爆炸伤已成为威胁生命安全的重大公共卫生问题。其中原发性冲击波肺损伤(Primary Blast Lung Injury, PBLI)作为爆炸伤最具特征性的病理改变，其早期症状隐匿但进展迅猛，可快速演变为急性呼吸窘迫综合征(ARDS)甚至多器官功能障碍综合征(MODS)。传统诊断主要依赖CT形态学观察，但存在主观性强、量化标准缺失等瓶颈，临床亟需客观精准的评估工具。

陆军军医大学大坪医院放射科团队在Scientific Reports发表的最新研究中，创新性地将CT影像组学技术应用于PBLI严重程度评估。研究人员在真实自然环境下建立迄今最大规模的山羊爆炸模型（n=254），通过精心设计的实验方案，在平原（海拔≤200m）和高原（海拔≥3000m）区域设置2-8米不同距离的爆炸点，最终纳入190例有效样本。研究团队采用多学科协作模式，整合病理学分级、CT定量分析和深度影像组学技术，构建了包含基线模型、放射组学模型和综合模型的评估体系。

关键技术方法包括：1）建立标准化山羊爆炸模型，按病理严重度评分(PSSLBI)将损伤分为4级；2）采用16排车载CT获取图像，通过3D Slicer软件进行病灶三维分割；3）使用pyradiomics平台提取1288个影像组学特征，经LASSO回归筛选12个关键特征构建放射组学评分(rad-score)；4）结合爆炸距离、海拔等环境参数建立预测模型，并通过决策曲线分析(DCA)验证临床效用。

基线特征分析
研究发现海拔、爆炸距离、平均密度值(MDV)和受累肺叶数(ILL)是独立预测因子。高原环境使PBLI严重风险增加2.5倍（OR=2.508），而爆炸距离每增加1米风险降低68.4%（OR=0.316）。这些发现首次量化了环境因素对PBLI的影响规律。

特征选择与模型构建
通过LASSO算法筛选的12个关键特征中，wavelet.HHH_glszm_GrayLevelNonUniformity（反映图像灰度分布异质性）和original_firstorder_TotalEnergy（表征组织密度整体变化）最具鉴别价值。放射组学模型在训练集和测试集的AUC分别达0.948和0.936，显著优于传统基线模型（AUC 0.836/0.885）。

模型性能验证
综合模型整合放射组学特征与基线参数后，AUC进一步提升至0.948。决策曲线显示当阈值概率>0.2时，综合模型的临床净获益显著高于单一模型。校准曲线证实预测概率与实际观察值高度一致（Hosmer-Lemeshow检验p>0.05）。

讨论与意义
该研究突破传统PBLI评估的三大局限：首次在真实爆炸环境下建立大动物模型，克服实验室模拟的局限性；创新应用影像组学解析损伤异质性，实现从形态观察到定量分析的跨越；构建的预测模型为临床提供客观决策工具。尤其值得注意的是，研究揭示高原环境会放大冲击波效应，这对高海拔战区医疗预案制定具有重要指导价值。

研究建立的个性化预测列线图整合了海拔、爆炸距离等可量化参数，使战场医护人员能快速判断伤情进展风险。尽管仍需人类数据验证，但山羊与人类相似的呼吸系统特性使该成果具备临床转化潜力。未来研究可探索增强CT特征提取及自动化分割技术，进一步提升评估效率。这项跨学科研究为爆炸伤精准医学树立了新范式，其方法论亦可拓展至其他冲击伤评估领域。