基于临床数据和HR-MRI相关参数构建脑梗死发生的预测模型

摘要

目的 基于临床数据和血管壁成像技术构建颅内动脉粥样硬化（ICAS）斑块形成所致脑梗死（ACI）的预测模型。方法 选取2018-02—2022-06廊坊市人民医院的ICAS斑块形成患者204例，根据是否发生ACI分为观察组（80例）与对照组（124例），所有患者均行高分辨率磁共振血管壁成像（HR-MRI）检查，收集并比较2组患者的临床数据、HR-MRI影像表现及参数，采用LASSO-Logistic回归分析ACI发生的危险因素，绘制Nomogram预测模型。结果 观察组合并高血压、糖尿病比例及D-D、UA、Hcy水平高于对照组（P<0.05）。观察组斑块内出血、斑块负荷、斑块体积、重塑指数、偏心指数、最狭窄层面斑块强化率、斑块整体强化率高于对照组（P<0.05）。LASSO初筛出9个因素：高血压、糖尿病、D-D、Hcy、斑块负荷、重塑指数、偏心指数、最狭窄层面斑块强化率、斑块整体强化率，Logistic回归分析显示以上9个因素均是ICAS斑块形成所致ACI的独立危险因素（P<0.05），据此构建ICAS斑块形成所致ACI的Nomogram预测模型，该模型C-index为0.944,ROC曲线显示该模型预测ICAS斑块形成所致ACI的AUC为0.913(0.857～0.972)，校准图分析显示该模型校准度为0.888。结论 基于临床数据和HR-MRI相关参数构建ICAS斑块形成所致ACI的预测模型具有可行性，且预测效能较为可靠，能为临床开展防治工作提供指导。

关键词

脑梗死 / 颅内动脉粥样硬化 / 斑块形成 / 临床数据 / 高分辨率磁共振血管壁成像 / 预测模型

基金资助

河北省省级科技计划项目（编号：182777176）