目的 探究基于平扫CT的Logistic回归模型和朴素贝叶斯(NB)模型预测自发性脑出血早期血肿扩大(HE)的价值.方法 回顾性分析208例自发性脑出血患者的临床、初次CT扫描和24 h内随访CT资料,以随访CT显示血肿体积比例较前增加＞33％或体积差＞6 ml为HE,将患者分为HE组(86例)和非HE组(122例).比较2组间临床资料和影像学特征的差异,采用Logistic回归和NB方法分别建立预测HE模型,并评估其预测性能.结果 多因素方差分析表明男性患者(OR=3.814)、糖尿病病史(OR=0.442)、CT卫星征(OR = 0.083)与漩涡征(OR = 0.232)及伴脑室内出血(OR=0.442)是HE的独立预测因素.Logistic回归模型曲线下面积(AUC)为0.823,NB模型训练集和测试集的AUC分别为0.768和0.847.结论 基于平扫CT的Logistic回归模型和NB模型有助于预测自发性脑出血早期HE,NB模型预测HE效能优于Logistic回归模型.
作者：宋祖华；周治明；郭大静；唐茁月；李欣
来源：中国医学影像技术 2021 年 37卷 1期
