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人工智能影像组学辅助X射线诊断腰椎骨质疏松性椎体压缩性骨折的效能
1
作者 韩康恩 王洪伟 +4 位作者 顾洪闻 胡寅 唐世磊 张智昊 于海龙 《局解手术学杂志》 2024年第7期579-583,共5页
目的探讨人工智能影像组学辅助X射线诊断腰椎骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)的效能。方法收集北部战区总医院经MRI诊断为腰椎OVCF的455例患者的临床资料。将患者分为训练组(n=364)和验证组(n=91),提取X射线片,进行图像勾画、特征提取... 目的探讨人工智能影像组学辅助X射线诊断腰椎骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)的效能。方法收集北部战区总医院经MRI诊断为腰椎OVCF的455例患者的临床资料。将患者分为训练组(n=364)和验证组(n=91),提取X射线片,进行图像勾画、特征提取、数据分析,应用人工智能影像组学深度学习并建立OVCF的诊断模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线、曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线分析(DCA)验证模型有效性后,对比人工阅片、模型阅片、模型辅助人工阅片诊断OVCF的效能。结果ROC曲线、AUC、校准曲线证明,模型具有良好的区分度和校准度,诊断性能优异;DCA证明模型临床净收益较高。人工阅片组诊断效能:准确率0.89,召回率0.62;模型阅片组诊断效能:准确率0.93,召回率0.86,模型诊断表现出良好的预测性,明显优于人工阅片组;模型辅助人工阅片组诊断效能:准确率0.92,召回率0.72,模型辅助人工阅片组召回率高于人工阅片组,但低于模型阅片组,表明该模型具有良好的诊断能力。结论本研究基于人工智能影像组学建立的OVCF诊断模型效能达到理想水平,诊断效能优于人工阅片,可用于辅助X射线诊断早期OVCF。 展开更多
关键词 影像组学 人工智能 X射线 骨质疏松性椎体压缩性骨折
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经椎间孔腰椎后路融合术治疗腰椎退变性疾病术后切口部位感染的危险因素分析
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作者 韩康恩 王洪伟 +4 位作者 顾洪闻 胡寅 唐世磊 张智昊 于海龙 《局解手术学杂志》 2024年第9期810-814,共5页
目的探讨经椎间孔腰椎后路融合术(TLIF)治疗腰椎退变性疾病术后切口部位感染(SSI)的危险因素。方法纳入在我院接受TLIF治疗腰椎退变性疾病的1000例患者,根据手术切口是否发生感染分为感染组(n=23)和非感染组(n=977)。收集患者一般资料... 目的探讨经椎间孔腰椎后路融合术(TLIF)治疗腰椎退变性疾病术后切口部位感染(SSI)的危险因素。方法纳入在我院接受TLIF治疗腰椎退变性疾病的1000例患者,根据手术切口是否发生感染分为感染组(n=23)和非感染组(n=977)。收集患者一般资料、手术及实验室检查指标,采用单因素分析和多因素回归分析筛选SSI的潜在危险因素,建立列线图模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线验证其预测效能。结果TLIF术后患者SSI的发生率为2.3%。单因素分析结果显示,年龄、手术时间、术中出血量、术前C反应蛋白(CRP)、吸烟、糖尿病是SSI发生的重要危险因素;多因素回归分析结果显示,年龄越大、手术时间越长、术中出血量越多、吸烟、患有糖尿病是影响术后SSI发生的独立危险因素。ROC曲线显示,本研究建立的列线图模型具有良好的预测效能。结论年龄较大、手术时间较长、术中出血量较高、吸烟、糖尿病是术后SSI的独立危险因素,针对存在上述高风险因素的患者,术前应采取对应的干预措施,降低SSI的发生率。 展开更多
关键词 经椎间孔腰椎后路融合术 危险因素 切口部位感染
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颈椎前路椎间盘切除融合术后住院时间延长预测模型的建立与验证
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作者 顾洪闻 王洪伟 +4 位作者 唐世磊 韩康恩 张智昊 胡寅 于海龙 《局解手术学杂志》 2024年第7期604-609,共6页
目的 开发一种临床预测模型,用于颈椎前路椎间盘切除融合术(ACDF)患者术后住院时间延长的风险因素预测。方法 回顾性分析914例因脊髓型颈椎病(CSM)接受ACDF治疗的患者临床资料,根据筛选条件最终纳入800例符合条件的患者,将患者分为开发... 目的 开发一种临床预测模型,用于颈椎前路椎间盘切除融合术(ACDF)患者术后住院时间延长的风险因素预测。方法 回顾性分析914例因脊髓型颈椎病(CSM)接受ACDF治疗的患者临床资料,根据筛选条件最终纳入800例符合条件的患者,将患者分为开发队列(n=560)和验证队列(n=240)。运用LASSO回归筛选变量,通过多因素Logistic回归分析建立预测模型,从区分度、校准度和临床有效性3个方面评估预测模型,以曲线下面积(AUC)和Hosmer-Lemeshow检验评估模型的性能,以决策曲线分析(DCA)评估模型的临床有效性。结果 本研究最终确定与住院时间延长显著相关的5个因素为男性、BMI异常、轻中度贫血、手术时间阶段(上午、下午、夜晚)、饮酒史。开发队列的AUC为0.778(95%CI:0.740~0.816),截断值为0.337;验证队列的AUC为0.748(95%CI:0.687~0.809),截断值为0.169,表明预测模型具有良好的区分度。同时,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型具有较好的校准度,DCA证明本预测模型应用于临床有效。结论 本研究建立的预测模型综合性能优异,能较好地预测住院时间延长的发生风险,可以指导临床尽早采取干预措施,从而最大程度地缩短患者术后住院时间,减少住院费用。 展开更多
关键词 脊髓型颈椎病 颈椎前路椎间盘切除融合术 住院时间 列线图
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