基于增强CT的直方图参数在重症急性胰腺炎死亡风险评估中的应用价值研究

摘要:

目的:通过非局部均值降噪(NLM)技术优化增强计算机断层扫描(CECT)图像质量，构建基于直方图参数的重症急性胰腺炎(SAP)患者死亡风险预测模型。方法:回顾性分析74例SAP患者的临床、实验室及CECT数据。对动静脉期图像进行不同噪声系数水平下的NLM降噪处理。提取降噪前后胰腺三维容积的直方图参数。通过单因素逻辑回归筛选特征后，建立二元逻辑回归预测模型，并与常规CT及临床模型比较。结果:74例SAP患者中，27例(36.5%)死亡。基于NLM降噪前后的图像共构建了8个直方图模型，各模型预测效能间无统计学差异(P>0.05)。直方图模型在死亡风险预测中优于常规CT模型及临床模型(P=0.009,P=0.048),而临床模型与常规CT模型效能相近(P=0.699)。结论:CECT直方图参数能有效预测SAP患者死亡风险，NLM降噪后模型性能稳定，其噪声鲁棒性及量化优势弥补了常规CT的局限。

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