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作者：姚阳阳;梁长华;韩东明;崔俊伟;潘犇;王慧慧;魏正琦;甄思雨;危涵羽;
单位：河南省新乡医学院第一附属医院放射科;河南省新乡医学院第一附属医院磁共振科;河南省新乡医学院第一附属医院结核科;
摘要：目的:探讨基于CT影像组学结合临床特征在鉴别肺结核(pulmonary tuberculosis, PTB)与非结核分枝杆菌肺病(nontuberculous mycobacteria pulmonary disease, NTM-PD)中的价值。方法:对2019年1月1日至2023年3月31日河南省新乡医学院第一附属医院收治的经细菌培养证实的NTM-PD患者和PTB患者的临床资料及CT图像进行回顾性分析。根据分枝杆菌培养结果将所有患者分为PTB组(75例)和NTM-PD组(58例)。分析患者的临床特征，并将两组间差异有统计学意义的临床特征用于构建临床模型。以CT图像中空洞性病灶作为研究对象，共200个病灶被纳入研究，然后将其按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集。使用逻辑回归分类器构建影像组学模型。结合影像组学特征和临床特征构建联合模型，使用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)、校准曲线评估模型在训练集和测试集中的诊断效能。结果:单因素分析显示，PTB组年龄[中位数(四分位数)]为45(26,66)岁，与NTM-PD组年龄[63(54,70)岁]比较差异有统计学意义(Z=-3.184,P<0.001);PTB组BMI (19.95±2.83)与NTM-PD组BMI (18.78±2.59)比较差异有统计学意义(t=2.469,P=0.015);PTB组γ-干扰素释放试验(interferon-γ release assays, IGRA)阳性患者55例(73.33%),NTM-PD组IGRA阳性患者16例(27.59%),两者阳性率比较差异有统计学意义(χ~2=27.505,P<0.001)。多因素分析显示，年龄(OR=0.969,P=0.004)与IGRA(OR=6.026,P<0.001)均是鉴别PTB与NTM-PD的独立预测因子。临床模型的AUC值在训练集和测试集中分别为0.832(95%CI:0.765～0.899)和0.800(95%CI:0.689～0.911);影像组学模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.974(95%CI:0.952～0.996)和0.939(95%CI:0.877～1.000);联合模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.993(95%CI:0.986～1.000)和0.995(95%CI:0.985～1.000)。结论:临床特征结合影像组学特征的联合模型是一种无创、方便、快捷的辅助诊断方法，能够快速有效地鉴别PTB与NTM-PD。
关键词：结核,肺;;分枝杆菌感染;;诊断,鉴别;;体层摄影术,X线计算机;;影像组学
