European Radiology：利用放射组学识别冠状动脉易损斑块

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可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，但由于其具有侵入性并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，但其成本很高，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正性重构、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。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。

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。

 本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。共收集了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，并从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]）。 

图 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