换一批多模态超声影像组学评分系统评估活动期溃疡性结肠炎严重程度
Multimodal Ultrasound Radiomics Scoring System for Assessing Disease Activity in Active Ulcerative Colitis
摘要目的 研究如何基于多模态超声影像组学特征构建溃疡性结肠炎(UC)严重程度人工智能评估模型,并验证其效能.资料与方法 前瞻性纳入2024年10月—2025年7月解放军总医院第一医学中心75例活动期UC患者作为训练集,按改良Mayo评分分组.采集灰阶超声、彩色多普勒血流成像、超微血流成像及超声造影参数.采用最小绝对收缩与选择算子分析筛选关键特征,利用人工神经网络建模.独立收集2024年1-3月解放军总医院第一医学中心12例UC患者用于模型验证.采用Spearman秩相关及Pearson线性相关分析特征参数与改良Mayo评分间的相关性.采用Kappa检验评估模型预测结果与金标准的一致性,并开发网页可视化评分工具.结果 共筛选出10个关键超声特征,包括达峰时间、峰值强度、半降时间、曲线下面积、结肠袋形态、乙状结肠肠壁厚度、降结肠肠壁厚度、升结肠肠壁厚度、升结肠回声强弱及彩色多普勒血流成像分级.其中,峰值强度、曲线下面积、结肠袋形态、多肠段肠壁厚度及血流成像分级与改良Mayo评分呈正相关(r=0.330～0.725,P均<0.05).模型在训练集中的准确度达85.33%(Kappa=0.753),在验证集中达75.00%(Kappa=0.791).网页工具可实现参数快速录入与实时判别.结论 本研究构建的多模态超声评分系统能客观、准确地评估UC严重程度,经独立验证表现良好,具有临床应用潜力.
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关键词
结肠炎,溃疡性超声检查超声检查,多普勒,彩色超微血流成像超声造影影像组学人工智能评分系统Colitis,ulcerativeUltrasonographyUltrasonography,Doppler,colorSuperb microvascular imagingContrast-enhanced ultrasoundRadiomicsArtificial intelligence scoring system
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2026.01.014
发布时间
2026-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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