卡尔加里大学卡明医学院临床神经科学系的Fouzi Bala等对此进行研究，评估基于放射组学血栓特征预测机械取栓术的FPE，并与专家和非放射组学血栓特征模型进行比较，结果发表于2022年9月的Stroke：Vascular and Interventional Neurology上。

——摘自文章章节

【REF:Bala F, et al. Stroke Vasc Interv Neurol. 2022;0:e000525. DOI:10.1161/SVIN.122.000525】

研究背景

首次通过效应（FPE）指在不使用补救措施的情况下，使用取栓器械一次性实现完全或成功血管再通，与急性缺血性卒中（AIS）患者的良好临床结局密切相关。FPE已被越来越多地用作取栓器械和手术疗效的标志，卡尔加里大学卡明医学院临床神经科学系的Fouzi Bala等对此进行研究，评估基于放射组学血栓特征预测机械取栓术的FPE，并与专家和非放射组学血栓特征模型进行比较，结果发表于2022年9月的Stroke: Vascular and Interventional Neurology上。

研究方法

纳入ESCAPE‐NA1（评估神经保护剂NA-1用于进行血管内血栓切除术（EVT）的AIS患者的疗效和安全性）试验中具有薄层CT扫描和CTA血管造影的患者资料,并利用CT图像手动分割血栓放射组学特征。患者数据被随机分成训练集、验证集和独立的测试集。从数据中提取血栓放射组学特征并建立机器学习模型，使用受试者工作特征曲线下面积评估模型预测测试集中患者实现FPE的价值，并将机器学习模型与3名卒中专家预测血管内治疗急性脑卒中患者FPE进行比较。

研究结果

554名AIS患者被分为推导集（训练集[n=388]和验证集[n=55]）和测试集（n=111）（图1）。推导集中患者的FPE发生率为141/443（31.8%），而测试集患者的FPE发生率为35/111（31.5%）（P=0.95）（表1）。结合非增强CT、CTA血管造影特征和非增强CT-CTA血管造影特征的复合放射组学模型在预测FPE方面具有最高的性能（曲线下面积为0.74[95%CI，0.64–0.84]），且优于3位卒中专家的预测判读（平均曲线下面积为0.62[95%CI，0.53-0.71]，曲线下面积差异P=0.01）（图2）。CT放射组学特征在预测FPE方面也优于CTA血栓特征，如体积和渗透率测量（P<0.05）（图3），但添加设备类型并不能提高基于放射组学特征模型预测FPE的性能。

图1. 患者纳入分组流程图