【摘 要】
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目的:自发性脑出血（Spontaneous intracerebral hemorrhage,s ICH）后早期血肿扩大（Hematoma expansion,HE）是决定患者预后的关键因素之一。本研究的目的是基于深度学习算法开发一种新的早期血肿扩大预测模型,并验证其预测效能。方法:连续收集2012年2月至2019年10月就诊于我院的自发性脑出血患者,这些患者均于起病8小时内接受头颅非对比电子计算
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目的:自发性脑出血（Spontaneous intracerebral hemorrhage,s ICH）后早期血肿扩大（Hematoma expansion,HE）是决定患者预后的关键因素之一。本研究的目的是基于深度学习算法开发一种新的早期血肿扩大预测模型,并验证其预测效能。方法:连续收集2012年2月至2019年10月就诊于我院的自发性脑出血患者,这些患者均于起病8小时内接受头颅非对比电子计算机断层扫描（Non-contrast computed tomography,NCCT）。血肿扩大的定义为24小时内复查NCCT时的血肿体积绝对值较基线增加≥6m L或相对值增加≥33%。我们整合包括NCCT征象在内的15项临床特征,应用人工神经网络（Artificial neural network,ANN）算法建立预测血肿扩大的模型并验证其预测效能。基于基线CT图像,我们开发了一种双任务深度学习模型来同时自动分割血肿和预测血肿扩大,通过与手工分割法相比评估深度学习模型的分割效能;通过与NCCT征象、血肿体积Logistic模型、BAT评分Logistic模型、ANN模型比较评估深度学习模型预测血肿扩大的效能。结果:经过纳排筛选,共有266例患者进入分析,其中74例（27.8%）发生早期血肿扩大。按入院时间先后顺序,前189例被作为训练集,后77例作为验证集。本研究发现ANN模型的曲线下面积（Area under curve,AUC）显著高于混杂征、液平、不规则形状3项NCCT征象。深度学习模型的血肿分割效率优于手工标记法,另外,深度学习预测血肿扩大的AUC为0.80（95%CI:0.70-0.90）,预测效能优于血肿体积Logistic模型、BAT评分Logistic模型和低密度征、黑洞征、混杂征、液平、不规则形状等5项NCCT征象。该深度学习模型的AUC高于ANN模型但未达到显著差异（0.80 vs 0.72,P=0.243）。结论:深度学习模型能有效预测自发性脑出血患者早期血肿扩大。
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