European Radiology:利用放射组学识别冠状动脉易损斑块

2022-04-18 影像放射新前沿 MedSci原创

放射组学可以根据放射学图像提取低水平的、不可感知的定量特征。有文献显示,放射组学可以应用于餐巾环征的鉴别,这也是放射组学提取易损性斑块特征的一项应用。

根据研究显示,心血管疾病是全球死亡的主要原因,其中大部分的心源性死亡可归因于急性冠状动脉综合征ACS。ACS通常是由斑块破裂引起的,血栓形成或斑块内出血导致管腔的突然狭窄。尽管临床上已经开发了识别斑块的方法,但确定已识别斑块的易损性仍是一个挑战。

一些侵入性的成像方法可用于评估冠状动脉斑块的易损性,包括IVUS和OCT但由于具有侵入性对整个冠状动脉树的诊断能力不足因此很难在临床上广泛推广。氟化钠正电子发射断层扫描(NaF18-PET)可以通过斑块内的炎症检测出易损斑块,但成本很高,在目前的临床实践中没有得到广泛使用。

CCTA是检测阻塞性冠状动脉疾病的有效无创检查,其阴性预测值几乎为100%。在最新的指南中,CCTA被推荐为心绞痛(或无心绞痛但心电图异常)患者的一线检查,这表明CCTA在预测ACS或心脏死亡方面有很大的潜力和良好的前景。CCTA的四个成像易损斑块特征包括重构、低密度、斑点状钙化和餐巾环征。然而,与IVUS和OCT一样,这些CCTA特征是定性的,因此受扫描及诊断医生主观性差异的影像

放射组学可以根据放射学图像提取低水平的、不可感知的定量特征。文献显示,放射组学可以应用于餐巾环征鉴别,这也是放射组学提取易损性斑块特征的一项应用

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了放射组学应用于横断面扫描易损斑块的鉴别,以及比较定量与定性特征在预测斑块风险方面的价值

 项回顾性研究纳入了36名患有冠心病(CAD)和终末期心力衰竭的心脏移植受者。收集了350个斑块的病理截面样本,并与患者的术前CCTA图像进行核对,从CCTA图像中共提取了1184个放射组学特征。通过特征选择和分层的五倍交叉验证,本研究得出了八个基于放射组学的病变易损性预测的ML模型。同时收集了另外8名接受心脏移植的CAD患者的196个斑块,以验证基于放射组学的ML模型对传统CCTA特征诊断的准确性(至少存在2个高危斑块特征)。预测模型的性能是通过受试者工作特性曲线下的面积(AUC)和95%的置信区间(CI)来评估的。 

用于开发基于放射组学的ML模型的训练组包含200/350(57.1%)易损斑块,外部验证组由67.3%(132/196)易损斑块组成。基于八个放射组学特征的ML模型显示了出色的交叉验证诊断准确性(AUC:0.900±0.033)。在验证组中,基于传统CCTA特征的诊断显示出中等的性能(AUC:0.656 [95% CI:0.593 -0.718]),而基于放射组学的ML模型显示出更高的诊断能力(0.782 [95% CI:0.710 -0.846])。 


 易损性斑块的病理横断面和CCTA图像示例。L,冠状动脉管腔;星号,脂质核心;黑色三角形,纤维帽;黑色方形,斑块的活动性炎症;SB,冠状动脉侧支,实心箭头代表钙化。a、c和e为病理图像;b、d和f为相应的CCTA图像。b中观察到斑点状钙化,c中观察到餐巾环征,f中没有高危特征,这显示了视觉检查的潜在限制

本研究提出了一种无创、便捷的基于放射组学的诊断方法,可实现在病理层面识别冠状动脉病变的易损性,并取得了良好的诊断准确性。虽然CCTA的空间分辨率相对有限,但基于放射组学的ML模型在易损性预测方面可以胜过基于传统特征的视觉诊断。

原文出处

Xiang-Nan Li,Wei-Hua Yin,Yang Sun,et al.Identification of pathology-confirmed vulnerable atherosclerotic lesions by coronary computed tomography angiography using radiomics analysis.DOI:10.1007/s00330-021-08518-0

作者:shaosai

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