academic radiology：基于CTA的血栓放射组学预测卒中发生时间的能力及价值 

众所周知，急性缺血性卒中（AIS）最有效的治疗方法是溶栓治疗，在卒中发生后4.5小时内进行。因此，确定卒中发病后的时间（TSS）是至关重要的。由于TSS不明，很多AIS患者没有进行再灌注治疗。基于磁共振成像（MRI）的弥散加权成像FLAIR不匹配已经广泛用于识别符合溶栓治疗的患者中。然而，初级保健医院并不总是有先进的神经成像设备。即使有MRI，卒中患者的植入性设备也会延迟或排除MRI在临床中的应用。鉴于治疗的紧迫性，需要开发简单而有效的方法来确定TSS水平。

放射组学最早由Gillies等学者在2010年描述，并由Lambin等人完善。放射组学是通过高通量自动化提取医学图像特征，创建高维数据集并建立函数或数学模型来完成特定任务，包括数据采集、利益区域（ROI）分割、特征提取和建模。放射性组学可以间接反映微观和宏观层面的变化，比传统成像更有参考价值。与依靠视觉观察的传统影像学相比，血栓的放射组学特征（RFs）可以更准确地预测血栓重建的结果。然而，血栓放射学估计TSS的能力还没有确定。

近日，发表在academic radiology杂志的一篇文章评估了基于计算机断层扫描血管造影（CTA）的血栓放射组学在治疗窗口（卒中发生后4.5小时）内识别患者的能力。

本项回顾性研究共纳入221名AIS患者，分为训练组（n = 154）和测试组（n = 67）。使用ITK-SNAP手动勾勒CTA图像中的血栓。对图像进行对齐、标准化和预处理以提取RFs。TSS的计算是指从卒中发生到CTA完成的时间。根据估计的TSS，将患者分为两组：≤4.5小时和>4.5小时。从CTA图像中共提取了944个RF。使用多变量逻辑回归法确定了与TSS相关的临床因素，并构建了一个综合模型（临床数据和RFs）。模型的预测价值由接受者操作特征曲线下的面积（AUC）来评估。使用DeLong测试比较了模型的性能，并通过决策曲线分析评估了临床效用。 

在训练和测试队列中，放射组学模型的AUC分别为0.803（95%置信区间[CI]：0.733-0.873）和0.803（95% CI：0.698-0.908）。综合模型（包含年龄、糖尿病和心房颤动的数据）在训练和测试组中的AUC分别为0.813（95% CI：0.750-0.889）和0.803（95% CI：0.699-0.907）。DeLong测试显示放射组学和组合模型之间没有明显的差异。决策曲线分析显示，两种模型都有临床效用。 

 图 放射组学模型、临床模型和联合模型预测卒中发病时间的接收操作特征（ROC）曲线。(a) 训练集的ROC曲线。(b) 测试组的ROC曲线。结果显示，放射组学模型和组合模型具有相似的预测性能，并优于临床模型

本项研究结果表明，基于CTA的血栓放射组学可以评估AIS患者的TSS。同时指出，在模型中加入临床数据并不能提高预测性能。 

原始出处：

Yue Cheng,Sunli Wan,Wenjuan Wu,et al.Computed Tomography Angiography-Based Thrombus Radiomics for Predicting the Time Since Stroke Onset.DOI:10.1016/j.acra.2022.12.032