目的 探讨CT影像组学联合临床指标建立的Nomogram模型对早期预测急性胰腺炎（AP）严重程度的价值。方法 选择*医院自2016年1月至2023年3月的AP患者205例，根据2012年修订版亚特兰大急性胰腺炎分类和定义，将所有患者分为重症组（SAP）和非重症组（NSAP）。所有患者均为初次发病，且1周内完善腹部CT平扫及增强检查。将患者按7：3的比例随机分成训练组（n=144例，SAP组40例，NSAP组104例）和验证组（n=61例，SAP组19例，NSAP组42例）。在平扫、动脉期、静脉期及延迟期CT图像上勾画胰腺实质作为感兴趣区，软件自动提取影像组学特征，使用LASSO回归及10折交叉验证法降维、筛选最优组学特征，建立影像组学标签。临床资料及实验室指标采用多因素Logistic回归筛选出重症急性胰腺（SAP）的独立预测因子，建立临床模型。联合CT影像组学标签及临床独立预测因子建立Nomogram模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）及决策曲线分析（DCA）评估各模型的预测效能。结果 从CT平扫、动脉期、静脉期及延迟期图像上各筛选出3、5、5和5个最优组学特征，并建立影像组学模型，且动脉期组学模型的预测性能相对更好，在训练组和验证组中的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.937和0.913。多因素Logistic回归显示C反应蛋白（CRP）和乳酸脱氢酶（LDH）是SAP的独立预测因子，两者共同建立临床模型，在训练组和验证组中的AUC值分别为0.879和0.889。基于动脉期CT影像组学标签、CRP和LDH建立Nomogram联合模型，在训练组和验证组中AUC分别为0.956和0.947。DCA显示Nomogram模型的净收益高于单独的临床模型及影像组学模型。 结论 CT影像组学联合临床指标建立的Nomogram模型对于早期预测AP患者的严重程度具有较高的应用价值，有利于临床治疗方案的制定与预后。

徐丹丹,肖奥齐,杨维森,顾燕,金丹,殷国建,印宏坤,范国华,沈钧康,徐亮. CT影像组学—临床指标联合模型早期预测急性胰腺炎严重程度的研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2024,33(10): 1383-1389.
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伦理审批号：苏州大学附属第二医院伦理委员会（JD-HG-2023-73）

关键词： 急性胰腺炎 严重程度 影像组学 预测模型 诺莫图