摘" " 要" " 目的" " 基于超聲影像組學(xué)特征和臨床特征構(gòu)建列線圖模型，探討其預(yù)測急性心肌梗死后左室壁瘤（PI-LVA）患者遠(yuǎn)期預(yù)后的臨床應(yīng)用價(jià)值。方法" " 選取在我院心血管中心住院治療的PI-LVA患者153例，根據(jù)隨訪24、36、60個(gè)月是否出現(xiàn)終點(diǎn)事件（心源性死亡）分為事件組38例和非事件組115例，比較兩組一般資料和超聲檢查結(jié)果的差異。采用多因素Cox回歸分析篩選與PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后相關(guān)的影響因素。采集患者心尖四腔心切面收縮期且包含完整室壁瘤的圖像，使用ITK-SNAP軟件進(jìn)行分割并獲取感興趣區(qū)，Pyradiomics軟件包提取超聲影像組學(xué)特征，并采用最小絕對(duì)收縮和選擇算子（LASSO）回歸篩選對(duì)診斷有利的特征子集及對(duì)應(yīng)非零系數(shù)?；诔曈跋窠M學(xué)特征及多因素Cox回歸分析篩選的影響因素構(gòu)建預(yù)測模型并繪制列線圖，繪制受試者工作特征（ROC）曲線、校準(zhǔn)曲線、決策曲線分別評(píng)估列線圖模型預(yù)測PI-LVA患者隨訪24、36、60個(gè)月出現(xiàn)終點(diǎn)事件的區(qū)分度、校準(zhǔn)度及臨床適用性。結(jié)果" " 事件組與非事件組左室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）lt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄占比及Tp-Te間期比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05）。多因素Cox回歸分析顯示，LVEFlt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄、Tp-Te間期均為與PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后相關(guān)的影響因素（均Plt;0.05）。共提取107個(gè)超聲影像組學(xué)特征，經(jīng)LASSO回歸分析篩選出3個(gè)顯著性特征。基于LVEFlt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄、Tp-Te間期及超聲影像組學(xué)特征構(gòu)建預(yù)測模型，并繪制列線圖可視化。ROC曲線分析顯示列線圖模型預(yù)測PI-LVA患者隨訪24、36、60個(gè)月出現(xiàn)終點(diǎn)事件的曲線下面積分別為0.850、0.831、0.898；校準(zhǔn)曲線顯示列線圖模型預(yù)測概率與實(shí)際概率的一致性良好；決策曲線顯示列線圖模型具有較好的臨床適用性。 結(jié)論" " 基于超聲影像組學(xué)特征和臨床特征構(gòu)建的列線圖模型可有效預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后，具有較好的臨床應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞" " 超聲影像組學(xué)；心肌梗死，急性；左室壁瘤；預(yù)后；列線圖

［中圖法分類號(hào)］R540.45" " " ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

Clinical value of a nomogram based on ultrasonic radiomics and clinical characteristics for predicting the prognosis of patients with

left ventricular aneurysm after myocardial infarction

LI Tianjiao，LIU Lei，LUO Chenglin，HOU Qing，YE Mao

Department of Ultrasound Medicine，Suining Central Hospital，Sichuan 629000，China

ABSTRACT" " Objective" " To" construct a nomogram model based on ultrasonic radiomics and clinical characteristics，and to explore its clinical application value in predicting the long-term prognosis of patients with left ventricular aneurysm after acute myocardial infarction（PI-LVA）.Methods" " A total of 153 patients with PI-LVA from the cardiovascular centre of Suining Central Hospital were selected.They were divided into event group（38 cases） and non-event group（115 cases） according to the followed up with the endpoint event of cardiac death at 24th，36th，60th months，and the differences in general data and ultrasonographic results were compared.Multifactorial Cox regression analysis was used to screen the influencing factors related to the long-term prognosis of patients with PI-LVA.Images of ventricular wall tumour from the apical of four-chamber cardiac sections were captured，regions of interest were segmented and acquired by ITK-SNAP software，and ultrasonic radiomics features were extracted by Pyradiomics，the feature subset and corresponding non-zero coefficients were screened by least absolute systolic and selection operator（LASSO） regression.The prediction model was constructed and plotted as a nomogram based on the ultrasonic radiomics and influencing factors screened by multifactorial Cox regression analysis，and the differentiation of the model for predicting the endpoint event at 24th，36th，60th months in patients with PI-LVA was analyzed by receiver operating characteristic（ROC） curve.The calibration curve and decision curve were applied to assess the calibration degree and clinical applicability of the model.Results" " There were statistical significance in proportion of left ventricular ejection fraction（LVEF）lt;35%，severe right coronary artery stenosis and Tp-Te interval between event and non-event groups（all Plt;0.05）.Multifactorial Cox regression analysis showed that LVEFlt;35%，severe right coronary artery stenosis and Tp-Te interval were independent influencing factors on the long-term prognosis of patients with PI-LVA.A total of 107 ultrasonic radiomics features were extracted，three significant features were screened and selected by LASSO regression analysis.A prediction model was constructed based on LVEFlt;35%，severe right coronary artery stenosis，Tp-Te interval and ultrasonic radiomics features，then a nomogram was plotted for visualisation.ROC curve analysis showed that the area under the curve of nomogram model for predicting the endpoint event at 24th，36th，60th months in patients with PI-LVA were 0.850，0.831 and 0.898，respectively.Calibration curve showed that the predicted probability was consistent with the actual probability，and decision curve analysis showed that the nomogram had good clinical applicability.Conclusion" " The nomogram model based on ultrasonic radiomics and clinical characteristics can effectively predict the long-term prognosis of patients with PI-LVA，and has good clinical application value.

KEY WORDS" " Ultrasonic radiomics；Myocardial infarction，acute；Left ventricular aneurysm；Prognosis；Nomogram

左室壁瘤（left ventricular aneurysm，LVA）是急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）的機(jī)械并發(fā)癥之一［1］，好發(fā)于心尖部，既往研究［2］表明左前降支完全閉塞或近端狹窄是導(dǎo)致AMI后LVA（post-infarction left ventricular aneurysm，PI-LVA）形成的主要高危因素。隨著溶栓治療與經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入（percutaneous coronary intervention，PCI）的普及，PI-LVA的發(fā)生率由5%～15%降至3%～5%［2-3］，但PI-LVA患者心室重塑嚴(yán)重，充血性心力衰竭、室性心律失常、血栓栓塞、心臟破裂等不良心血管事件的發(fā)生率顯著增高［1］，遠(yuǎn)期死亡率較單純AMI升高約6倍［4-6］。超聲心動(dòng)圖是臨床診斷PI-LVA的主要手段，其可以發(fā)現(xiàn)LVA已失去收縮功能的囊袋狀室壁瘢痕區(qū)域與左室連接相通，室壁反常運(yùn)動(dòng)是其特征性表現(xiàn)［7-8］。研究［2］顯示，左室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）和室壁運(yùn)動(dòng)評(píng)分對(duì)AMI的風(fēng)險(xiǎn)分層具有指導(dǎo)意義，但針對(duì)PI-LVA亞組分析的研究目前較少見。近年來，基于超聲影像組學(xué)的醫(yī)學(xué)圖像分析受到廣泛關(guān)注，其通過高通量提取數(shù)字化圖像中的定量特征描述肉眼難以判定的組織異質(zhì)性，可提高疾病診斷及風(fēng)險(xiǎn)分層的準(zhǔn)確性［9-10］。本研究通過分析PI-LVA患者的超聲影像組學(xué)和臨床特征，構(gòu)建該類患者遠(yuǎn)期預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，旨在為臨床診療提供輔助信息。

資料與方法

一、研究對(duì)象

選取2018年7月至2022年5月在我院心血管中心住院治療的PI-LVA患者153例，其中男110例，女43例，年齡35～87歲，平均（62.7±5.7）歲。 納入標(biāo)準(zhǔn)：①均行冠狀動(dòng)脈造影，結(jié)合臨床表現(xiàn)、心電圖及心肌酶譜檢查結(jié)果確診；②符合《急性ST段抬高型心肌梗死診斷和治療指南》［11］中AMI診斷標(biāo)準(zhǔn)；③超聲心動(dòng)圖提示存在LVA。排除標(biāo)準(zhǔn)：①假性室壁瘤、左室憩室；②合并惡性腫瘤、嚴(yán)重貧血或惡性血液??；③有結(jié)構(gòu)性心臟病史（如心肌病、先天性心臟病、心臟瓣膜病等）；④超聲圖像缺失或質(zhì)量欠佳。本研究經(jīng)我院醫(yī)學(xué)科研倫理審查委員會(huì)批準(zhǔn)（批準(zhǔn)號(hào)：KYLLKS20240038），所有患者均知情同意。

二、儀器與方法

1.超聲心動(dòng)圖檢查：使用Philips EPIQ7C彩色多普勒超聲診斷儀，S5-1探頭，頻率2.5～4.0 MHz?；颊呷∽髠?cè)臥位，左臂高舉過頭以充分?jǐn)U展肋間隙，應(yīng)用常規(guī)超聲心動(dòng)圖于左室長軸切面測量左室舒張末期內(nèi)徑（LVEDD），雙平面Simpson法獲取LVEF；于心尖四腔心切面觀察二尖瓣反流量，測量反流束最大面積，反流束最大面積gt;8 cm2或反流束范圍達(dá)左房頂部判為重度反流［12］；然后行多切面連續(xù)掃查，保存左室短軸切面及心尖四腔心切面圖像用于提取超聲影像組學(xué)特征。以上操作由3名具有5年超聲心動(dòng)圖檢查經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師共同完成。

2.影像組學(xué)特征提?。罕４嬉詆t;50幀/s速率采集的心尖四腔心切面收縮期且包含完整LVA的二維超聲心動(dòng)圖圖像，以DICOM的格式導(dǎo)出，轉(zhuǎn)化為nii.gz格式文件進(jìn)行分析。打開ITK-SNAP軟件（https：//itk.org），采用活動(dòng)輪廓分割功能對(duì)左室進(jìn)行分割，由2名經(jīng)驗(yàn)豐富的超聲醫(yī)師調(diào)整邊緣細(xì)節(jié)，手動(dòng)勾畫包含左室游離壁、LVA及室間隔的感興趣區(qū)（ROI）。見圖1。然后使用Pyradiomics軟件包提取超聲影像組學(xué)特征，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，轉(zhuǎn)變?yōu)榫郸虨?、標(biāo)準(zhǔn)差σ為1的分布。采用最小絕對(duì)收縮和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸篩選對(duì)診斷有利的特征子集及對(duì)應(yīng)非零系數(shù)。

3.一般資料收集：查閱病歷收集患者一般資料，包括年齡、性別、吸煙史、高血壓病病史、2型糖尿病史、慢性腎臟病史、慢性阻塞性肺疾病史、心房顫動(dòng)情況、冠狀動(dòng)脈狹窄程度及實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)［低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、血肌酐（Scr）］、心電圖檢查結(jié)果［完全性左、右束支傳導(dǎo)阻滯（LBBB、RBBB）及室性早搏、碎裂QRS波、Tp-Te間期］，其中冠狀動(dòng)脈造影結(jié)果提示管腔狹窄程度gt;75%定義為冠狀動(dòng)脈重度狹窄［2］。

4.隨訪及分組：所有患者均采用電話聯(lián)系、門診定期回訪和回顧患者臨床診療記錄等方式進(jìn)行隨訪。隨訪時(shí)間為4～62個(gè)月，中位隨訪時(shí)間為38個(gè)月，終點(diǎn)事件定義為心源性死亡。根據(jù)隨訪24、36、60個(gè)月是否出現(xiàn)終點(diǎn)事件分為事件組38例（其中隨訪24、36、60個(gè)月發(fā)生終點(diǎn)事件的患者分別為12、11、15例）和非事件組115例。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

應(yīng)用SPSS 24.0統(tǒng)計(jì)軟件和R 4.0.1語言，正態(tài)分布的計(jì)量資料以x±s表示，采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（Q1，Q3）表示，采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)。計(jì)量資料以頻數(shù)或率表示，采用χ2檢驗(yàn)。采用多因素Cox回歸分析篩選與PI-LVA遠(yuǎn)期預(yù)后相關(guān)的影響因素，并基于上述影響因素和超聲影像組學(xué)特征構(gòu)建預(yù)測模型，以列線圖形式可視化。繪制受試者工作特征（ROC）曲線、校準(zhǔn)曲線、決策曲線分別評(píng)估列線圖模型預(yù)測PI-LVA患者隨訪24、36、60個(gè)月出現(xiàn)終點(diǎn)事件的區(qū)分度、校準(zhǔn)度、臨床適用性。Plt;0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié)" 果

一、兩組一般資料比較

兩組Tp-Te間期、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄占比比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05）；其余一般資料比較差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。見表1。

二、兩組超聲心動(dòng)圖檢查結(jié)果比較

事件組LVEFlt;35%患者占比高于非事件組（52.6% vs. 11.3%），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）；兩組二尖瓣重度反流患者占比、LVEDD和LVEF比較差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。見表2。

三、多因素Cox回歸分析

以隨訪期間是否出現(xiàn)終點(diǎn)事件為因變量，一般資料和超聲心動(dòng)圖檢查結(jié)果中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的參數(shù)為自變量進(jìn)行單因素Cox回歸分析，結(jié)果顯示LVEFlt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄和Tp-Te間期均與PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后相關(guān)。將其通過逐步回歸法納入多因素Cox回歸分析，結(jié)果顯示LVEFlt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄和Tp-Te間期均為預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后的獨(dú)立影響因素（HR=3.48、2.44、1.04，均Plt;0.05）。見表3。

四、超聲影像組學(xué)特征篩選

本研究共提取107個(gè)超聲影像組學(xué)特征，通過LASSO回歸分析進(jìn)行特征信息降維，最終選擇lambda.1se對(duì)應(yīng)的3個(gè)非零系數(shù)為最優(yōu)結(jié)果，篩選出3個(gè)顯著性特征（圖2），分別為形態(tài)特征參數(shù)——表面積體積比（original_shape_SurfaceVolumeRatio，SHAPE_SVR）、灰度級(jí)帶矩陣參數(shù)——小區(qū)域低灰度強(qiáng)調(diào)（original_glszm_SmallAreaLowGrayLevelEmphasis，GLSZM_SALGLE）及一階直方圖特征參數(shù)——峰值度量（original_firstorder_Kurtosis，F(xiàn)IRSTORDER_K）。

五、預(yù)測模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

基于LVEFlt;35%、右冠狀動(dòng)脈重度狹窄、Tp-Te間期及超聲影像組學(xué)特征構(gòu)建預(yù)測模型，繪制的列線圖見圖3。

ROC曲線分析顯示，列線圖模型預(yù)測PI-LVA患者隨訪24、36、60個(gè)月出現(xiàn)終點(diǎn)事件的曲線下面積分別為0.850、0.831、0.898（均Plt;0.05）；校準(zhǔn)曲線顯示列線圖模型的預(yù)測概率與實(shí)際概率一致性良好；決策曲線顯示當(dāng)概率閾值為5%～90%時(shí)，列線圖模型具有更高的凈獲益，臨床適用性較好。見圖4～6。

討" 論

PI-LVA是AMI引發(fā)左室重塑后的嚴(yán)重后遺癥，特別是前壁梗死，與臨床結(jié)局的惡化相關(guān)。一項(xiàng)納入11 622 528例AMI患者的隊(duì)列研究［1］發(fā)現(xiàn)，PI-LVA可誘發(fā)泵衰竭、室性心律失常、機(jī)械并發(fā)癥、心臟驟停及心源性休克等不良心血管事件，會(huì)導(dǎo)致患者住院時(shí)間延長、醫(yī)療費(fèi)用和遠(yuǎn)期死亡率增加［5］，對(duì)其心理和生理上造成負(fù)擔(dān)。因此，早期明確診斷PI-LVA有助于避免患者出現(xiàn)遠(yuǎn)期不良結(jié)局。然而，既往研究［1］多僅評(píng)估了與PI-LVA患者不良預(yù)后相關(guān)的高危臨床特征，這在當(dāng)前精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展背景下存在一定不足。本研究將超聲影像組學(xué)特征和臨床特征相結(jié)合，并繪制列線圖用于評(píng)估PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后，旨在為臨床診療提供輔助信息。

研究［13-14］表明LVEF降低與惡性心律失常、心力衰竭惡化及心源性猝死等心血管疾病的不良預(yù)后相關(guān)，在PI-LVA背景下，LVEF的顯著降低直接反映了心肌梗死面積大、心室重塑顯著等情況，提示病情嚴(yán)重。另一方面，由于瘤壁與周圍正常心肌組織存在高度異質(zhì)性，交界處可出現(xiàn)顯著的電活動(dòng)紊亂。而在局部心肌缺血環(huán)境下，跨壁復(fù)極離散度進(jìn)一步增大，極易觸發(fā)LVA相關(guān)折返性室性心律失常。本研究多因素Cox回歸分析顯示，LVEFlt;35%為預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后的獨(dú)立影響因素（HR=3.48，Plt;0.001），且事件組中此類患者的占比顯著高于非事件組（52.6% vs. 11.3%，Plt;0.001）。分析原因可能為瘤壁區(qū)域無效收縮對(duì)血流動(dòng)力學(xué)的影響導(dǎo)致每搏輸出量下降，使PI-LVA患者左室容量負(fù)荷顯著升高，進(jìn)而表現(xiàn)為進(jìn)行性惡化的充血性心力衰竭。通過體表心電圖測量Tp-Te間期可在一定程度上量化心室跨壁復(fù)極離散度［15］。研究［16-17］顯示，AMI患者Tp-Te間期增大與惡性室性心律失常和心源性猝死風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)。本研究結(jié)果顯示，事件組Tp-Te間期高于非事件組（P=0.002），且多因素Cox回歸分析顯示Tp-Te間期為預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后的獨(dú)立影響因素（HR=1.04，P=0.001），提示Tp-Te間期每增加1 ms，患者出現(xiàn)不良預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn)增加4%。本研究還發(fā)現(xiàn)，事件組與非事件組右冠狀動(dòng)脈重度狹窄占比比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），且其為預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后的獨(dú)立影響因素（HR=2.44，P=0.008）。對(duì)于合并右冠狀動(dòng)重度狹窄的PI-LVA患者，其右室心肌灌注嚴(yán)重不足，可致右室收縮及舒張功能下降，通過心室間相互作用使左心功能進(jìn)一步惡化，導(dǎo)致全心衰竭［18］。此外，右冠狀動(dòng)脈狹窄可累及心臟傳導(dǎo)系統(tǒng)缺血，顯著增加緩慢性心律失常的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，使患者死亡風(fēng)險(xiǎn)升高［19］。

雖然超聲心動(dòng)圖部分參數(shù)可以為病情評(píng)估提供初步依據(jù)，但在一定程度上依賴操作者經(jīng)驗(yàn)，具有一定的主觀性。近年來，得益于計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)算法的快速發(fā)展，影像組學(xué)可以通過評(píng)估肉眼無法識(shí)別的微觀細(xì)節(jié)來判斷組織異質(zhì)性，已廣泛用于臨床診斷及預(yù)后評(píng)估［20-21］。本研究采用超聲影像組學(xué)評(píng)估PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后，通過LASSO回歸對(duì)特征進(jìn)行篩選，最終提取了與預(yù)后相關(guān)的3個(gè)特征，其中包括：①形態(tài)特征參數(shù)中的表面積體積比，其反映了ROI的幾何特性與生理功能的相關(guān)性；②灰度級(jí)帶矩陣參數(shù)中的小區(qū)域低灰度強(qiáng)調(diào)，其反映了低密度區(qū)域在圖像中的比例［22-23］，其值增高提示心肌梗死局部心室肌細(xì)胞壞死導(dǎo)致ROI密度不均勻；③一階直方圖特征參數(shù)中的峰值度量，其在一定程度上反映了組織內(nèi)水分子的彌散運(yùn)動(dòng)偏離度，較高的峰值度量提示組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜［24］。盡管這些特征在診斷試驗(yàn)中的表現(xiàn)相對(duì)客觀，但目前對(duì)于其在病理生理層面上進(jìn)行準(zhǔn)確的解釋依然存在挑戰(zhàn)。

列線圖是一種用于量化疾病評(píng)分的可視化工具，其將復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為直觀、易于理解的圖形，目前已廣泛用于各類疾病的風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)后評(píng)估。本研究將超聲影像組學(xué)特征和臨床特征相結(jié)合以構(gòu)建預(yù)測模型，并繪制列線圖可視化，結(jié)果顯示列線圖模型預(yù)測PI-LVA患者隨訪24、36、60個(gè)月的ROC曲線下面積分別為0.850、0.831、0.898；校準(zhǔn)曲線顯示該模型的預(yù)測概率與實(shí)際概率一致性良好；決策曲線顯示該模型具有良好的臨床適用性。在應(yīng)用方面，列線圖提示若PI-LVA患者各子項(xiàng)得分之和約為140分，其預(yù)測隨訪24、36、60個(gè)月患者生存率分別為70%、40%及l(fā)t;10%。表明列線圖模型可早期識(shí)別高?；颊撸兄诟纳苹颊哌h(yuǎn)期預(yù)后。

本研究的局限性：①為單中心、回顧性研究，樣本選取可能存在選擇偏倚；②列線圖模型未進(jìn)行外部驗(yàn)證，且不同操作者使用特定的超聲儀器降低了模型的泛化性；③為了勾畫出包含LVA的完整ROI，本研究選擇心尖四腔心切面收縮期圖像進(jìn)行分析，可能導(dǎo)致潛在的顯著性特征遺漏。今后應(yīng)進(jìn)行多中心研究，對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，并針對(duì)PI-LVA患者采用特定的標(biāo)準(zhǔn)化圖像采集流程。

綜上所述，基于超聲影像組學(xué)特征和臨床特征構(gòu)建的列線圖具有良好的區(qū)分度、校準(zhǔn)度及臨床適用性，可有效預(yù)測PI-LVA患者遠(yuǎn)期預(yù)后，為臨床診療提供潛在的指導(dǎo)意義。

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（收稿日期：2024-04-10）