基于CT平扫图像纹理分析预测高血压脑出血早期血肿扩大的可行性研究

目的 探讨基于CT平扫图像纹理分析预测高血压脑出血早期血肿扩大的可行性.方法 回顾分析我院74例高血压脑出血患者的CT图像资料,根据血肿是否扩大将患者分两组,A组:血肿扩大,B组:血肿无扩大.利用Omni-Kinetics软件提取两组患者首诊CT图像血肿区域纹理特征进行比较,将具有统计学差异的参数纳入二元Logistics回归分析,对所有具有统计学意义的参数与回归模型进行受试者工作特征曲线(ROC)分析诊断效能.结果 两组患者纹理特征std-Deviation、Variance、Entropy、UPP、sumEntropy、Compactness、MaxSize、Sphericity差异具有统计学意义(P<0.05),二元logistics回归方程预测模型为:Logit(P)=-43.929+umEntropy×81.731+Compactness×-1.300,Logit(P)的ROC曲线下面积为0.921,取阈值为0.694时,敏感度及特异性分别为(90.5％、83.0％).结论 基于CT平扫图像纹理分析有助于预测高血压脑出血早期血肿扩大,且预测模型诊断效能最佳.