【摘 要】
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目的:慢性鼻窦炎（Chronicrhinosinusitis,CRS）是一种鼻腔和鼻窦黏膜的慢性炎性疾病,即使经鼻内镜手术治疗后仍具有较高的复发倾向。若术前准确识别具有高复发风险的慢性鼻窦炎患者,将可能为CRS个体化治疗决策的制定提供有效依据,从而有助于降低CRS的二次手术率。本研究的目的是构建基于鼻窦CT的慢性鼻窦炎预后预测模型。方法:回顾性纳入2016年1月至2020年12月A、B两个中心进行
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目的:慢性鼻窦炎（Chronicrhinosinusitis,CRS）是一种鼻腔和鼻窦黏膜的慢性炎性疾病,即使经鼻内镜手术治疗后仍具有较高的复发倾向。若术前准确识别具有高复发风险的慢性鼻窦炎患者,将可能为CRS个体化治疗决策的制定提供有效依据,从而有助于降低CRS的二次手术率。本研究的目的是构建基于鼻窦CT的慢性鼻窦炎预后预测模型。方法:回顾性纳入2016年1月至2020年12月A、B两个中心进行鼻内镜手术的265例慢性鼻窦炎患者,收集其相关临床与鼻窦CT影像资料。以中心A的200例患者作为训练集,中心B的65例患者作为测试集。基于重建后的骨窗薄层CT图像（1 mm）,进行影像组学研究。由两名医师手动勾画病灶,以手动勾画的结果为金标准,采用3D U-Net构建病灶分割模型。使用多层卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）提取深度影像组学特征。基于包括深度特征提取、自动分割以及慢性鼻窦炎预后预测的多任务深度学习网络,构建深度学习影像组学（Deep learning radiomic,DLR）模型,从而建立影像组学标签。对临床因素进行单因素logistic回归分析构建临床模型（Clinical model）。通过多因素logistic回归分析,融合DLR模型和临床模型构建综合预测模型（Clinical-radiomic model）,在此基础上通过绘制诺莫图将模型可视化。使用Dice相似性系数（Dice similarity coefficient,DSC）评价分割模型的分割结果。采用受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）、校准曲线和决策曲线（Decision curve analysis,DCA）分析评估综合模型的预测性能。结果:在五折交叉验证集中病灶分割模型的平均Dice系数为0.843,测试集中的DSC为0.833。单因素回归分析得出哮喘、过敏性鼻炎以及升高的外周血中嗜酸性粒细胞绝对数是慢性鼻窦炎术后复发的高危因素（P＜0.05）并建立临床模型。相比于临床模型和DLR模型,综合预测模型在训练集和测试集中均表现出最强的预测能力,AUC分别为 0.790（95%CI:0.727-0.854）和 0.842（95%CI:0.740-0.943）。校准曲线显示依据综合模型预测的风险度与实际观察到的复发概率有良好的一致性。此外,决策曲线分析表明在阈值概率为0.1-1时使用综合预测模型较临床模型有更多的临床受益。结论:1、本研究基于3D U-Net构建的鼻腔鼻窦病变的自动分割模型是一种良好的分割模型,为将来鼻腔鼻窦病变影像组学相关研究奠定了一定的基础。2、结合深度影像组学特征和临床高危因素的综合预测模型对术前预测慢性鼻窦炎患者的复发概率具有良好的预测性能,将来可能成为CRS个体化治疗的有力依据。3、以深度学习影像组学为代表的AI技术有望将来对CRS的预后评估体系进行有效补充。
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