基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征模型预测高出血风险食管静脉曲张

目的 建立结合影像组学特征及血清学特征的预测模型(Nomogram模型)并进行模型验证,以评估模型对高出血风险食管静脉曲张的预测效能.方法 回顾性收集本院代偿期肝硬化门静脉高压患者共129例数据的CT、血清学及电子胃镜资料,选取CT图像上第一肝门及脾门层面作为感兴趣区勾画全肝及全脾ROI,提取CT特征、血清学特征,构建影像组学模型,血清学模型及Nomogram模型,采用ROC曲线下面积(AUC)评估3个预测模型的预测效能.结果 本次研究共纳入129例患者,其中训练集103例,验证集26例,影像组学模型、血清学模型、Nomogram模型的AUC值0.887(95%CI:0.759-1.000)、0.845(95%CI:0.691-1.000)、0.988(95%CI:0.959-1.000).结论 基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征预测高出血风险食管静脉曲张模型,较影像组学特征预测模型以及血清学特征预测模型有着更高的预测效能.