基于人工智能的双能CT评估单克隆蛋白阳性病人骨髓浸润可行性的回顾性研究

• 作者: 王雪莲（译） 任星鑫（译） 袁涛（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 487
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.e0502

摘要

目的 确定虚拟去钙（VNCa）后处理的双能CT（DECT）自动化及无创性评估多发性骨髓瘤（MM）骨髓浸润的可行性。方法 研究回顾性纳入2018年5月—2020年7月期间同时行DECT和骨髓活检的MM和意义不明的单克隆丙种球蛋白病（MGUS）病人。2名病理科医生和3名放射科医生分别报告骨髓浸润和溶骨性病变。使用CE认证软件进行骨密度（BMD）的CT测量。采用预训练卷积神经网络自动分割脊柱。将VNCa时骨髓中体素>0HU者定义为非脂肪成分。采用多因素回归和受试者操作特征（ROC）曲线进行统计学分析。结果 评估了35例病人[平均年龄（65±12）岁，女18例]。调整协变量BMD后，骨髓非脂肪成分明显可预测骨髓浸润（r=0.46，P=0.007）。骨髓非脂肪成分>0.93%时可预测溶骨性病变和MM的临床诊断，ROC曲线下面积分别为0.70（0.49~0.90）和0.71（0.54~0.89）。该方法可识别常规CT无溶骨性病变的MM病人，敏感度和特异度分别为0.63和0.71。结论 VNCa后处理DECT自动化与基于人工智能的脊柱密度评定预测MM的骨髓浸润具有可行性。这种推荐的方法可用于预甄别溶骨性病变可能性较大的病人，并有助于常规CT上无特征性病变MM的临床诊断。