查看更多>>摘要：目的 探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值.材料与方法 回顾性分析了 2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS 134例,非PAS 59例,所有患者根据同一分型的总数按2∶1的比例随机划分为训练集和测试集.在T2WI序列图像提取影像组学特征,Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归用于特征筛选,基于筛选后的特征构建PAS预测模型.然后,计算便于临床应用的影像组学评分评估PAS分型,使用单因素分析与多因素分析进一步分析其他潜在的临床危险因素,包括年龄、孕周、此前孕次、此前产次、此前剖宫产次数、胎盘问题(前置胎盘)和既往子宫手术史,选择临床主要风险因素建立基于影像组学评分和临床特征的临床-影像组学模型并绘制诺莫图.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测性能,采用DeLong检验比较模型间的预测效能,校准曲线用于评估预测模型的校准程度,决策曲线用于评估预测模型临床价值.结果 在T2WI序列图像上提取了 806个影像组学特征,经过Pearson相关分析后保留147个影像组学特征,经LASSO回归处理后筛选出10个影像组学特征,基于影像组学特征构建影像组学模型.影像组学模型的训练集AUC值为0.933(95％CI:0.888～0.978),准确率为88.37％,敏感度为88.78％,特异度为87.10％,阳性预测值(positive predictive value,PPV)为95.60％,阴性预测值(negative predictive value,NPV)为 71.05％;测试集 AUC 值为 0.914(95％CI:0.835～0.993),准确率为 89.06％,敏感度为90.91％,特异度为85.00％,PPV为90.00％,NPV为80.95％.校准曲线和决策曲线表明模型具有较高性能和潜在临床应用价值.影像组学评分对穿透性胎盘植入具有较强的识别能力,训练集和测试集准确率分别为82.95％、89.06％,敏感度和NPV在训练集和测试集都达到了 100.00％,特异度分别为81.35％、88.33％.同时,本研究成功构建了临床-影像组学模型并绘制诺莫图用于可视化预测患者的PAS,训练集中临床-影像组学模型的AUC值为0.969(95％CI:0.946～0.993),测试集中AUC值为0.976(95％CI:0.947～1.000).DeLong检验测试结果表明两模型性能存在显著性差异(P＜0.05),临床-影像组学模型具有更好的性能表现.结论 基于临床特征及影像组学评分构建的临床-影像组学模型预测效能较好,可作为产前预测是否存在PAS的方法.且影像组学评分对PAS亚型具有较好的鉴别能力,尤其是对于穿透性胎盘植入.
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