目的 自发性脑出血早期血肿扩大提示预后不良.本研究旨在通过对脑出血感兴趣区(ROI)进行纹理分析来预测脑出血的早期扩大.方法 搜集115例自发性脑出血患者,分为血肿扩大组(阳性组)和未扩大组(阴性组).手动勾画ROI,用MaZda 4.6软件提取纹理特征.利用Fisher、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)和交互信息(MI)三种方法对纹理特征进行降维,分别提取10个最佳特征参数.采用MaZda自带的B11模块对选取的特征进行分析,计算不同降维方法筛选的特征参数的错判率.采用Graphpad 8.0软件比较血肿扩大组和未扩大组的30个最佳纹理特征参数间的统计学差异.对差异有统计学意义的特征参数进行受试者工作特征(ROC)曲线分析并比较其诊断效能.将115例病例按8:2随机分为训练集和测试集,结合五折交叉验证法计算训练集和测试集的平均错判率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值.结果 115例患者中,扩大组30例,未扩大组85例.在Fisher、POE +ACC和MI三种特征降维中,POE+ ACC提取的10个纹理特征错分率最低(7.85％).对30个最佳纹理参数中的15个进行ROC曲线分析,有7个特征参数曲线下面积(AUC) ＞0.70,其中Kurtosis 3D的AUC值最高(0.75).两种人工神经网络分类器(ANN 1-class和ANN N-class)在测试集中ANN N-class预测较好,平均错
作者：彭霞；包婉秋；王磊；刘月；陈兵；王汝良
来源：临床放射学杂志 2022 年 41卷 2期
