徐玉蕓 何曉東 余苔痕 李杰

冠狀動(dòng)脈疾?。╟oronary artery disease，CAD）是導(dǎo)致全球心血管疾病發(fā)病率和病死率較高的主要原因[1]。其中臨床穩(wěn)定型冠心病患者占了大多數(shù)，在這些患者中，血運(yùn)重建的實(shí)施主要參考心肌缺血程度，而非CAD嚴(yán)重程度[2]。中重度心肌缺血是經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入（percutaneous coronary intervention，PCI）治療的首選指征[3]。因此，CAD患者心肌缺血的評(píng)估結(jié)果會(huì)直接影響其后續(xù)診療。冠狀動(dòng)脈CT血管造影（coronary CT angiography，CCTA）可用于冠狀動(dòng)脈狹窄及動(dòng)脈粥樣硬化斑塊的檢測(cè)和評(píng)估[4]，目前常用于可疑CAD中、低風(fēng)險(xiǎn)患者的評(píng)估[5]。然而，冠狀動(dòng)脈狹窄并不一定與心肌血流改變有關(guān)。因此，單獨(dú)使用CCTA評(píng)估CAD患者血流動(dòng)力學(xué)的意義是不確定的[6-7]，而這種限制在CAD高風(fēng)險(xiǎn)患者中尤其明顯[8]。雖然雙源CT心肌灌注成像能直接可視化心肌碘含量來(lái)識(shí)別心肌缺血[9-10]，但該技術(shù)易出現(xiàn)的X線束硬化偽影與心肌缺血的灌注缺損表現(xiàn)類似，兩者難以區(qū)分，可能增加診斷的假陽(yáng)性率[11]。常規(guī)CCTA的對(duì)比度有限，通過(guò)視覺(jué)評(píng)估心肌密度變化來(lái)評(píng)估心肌缺血的準(zhǔn)確性明顯不足[12]，常需要結(jié)合其他功能學(xué)檢查。影像組學(xué)是新興的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用該技術(shù)可提取常規(guī)醫(yī)學(xué)影像中肉眼無(wú)法識(shí)別的深層定量特征進(jìn)行疾病分析，具有低成本和無(wú)創(chuàng)性的特點(diǎn)[13-14]。同時(shí)，影像組學(xué)可以與臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立疾病預(yù)測(cè)模型[15-16]。目前，影像組學(xué)技術(shù)在心臟領(lǐng)域有了初步的研究成果[17]，包括心肌梗死[18-19]、心肌病[20-21]、心肌炎[22]、心律失常[23]，但是基于 CCTA圖像的心肌影像組學(xué)特征與心肌缺血的關(guān)系尚不清楚。本研究假設(shè)基于CCTA圖像的心肌影像組學(xué)特征可以檢測(cè)缺血心肌與正常心肌之間的異質(zhì)性，構(gòu)建并驗(yàn)證1個(gè)基于CCTA的影像組學(xué)列線圖，以用于慢性心肌缺血的預(yù)測(cè)，現(xiàn)將結(jié)果報(bào)道如下。

1 對(duì)象和方法

1.1 對(duì)象 選取2017年9月至2020年1月在浙江省人民醫(yī)院行CCTA和單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)化斷層顯象心肌灌注成像（single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging，SPECT-MPI）檢查的202例患者為研究對(duì)象，兩項(xiàng)檢查時(shí)間間隔≤7 d。根據(jù)美國(guó)心臟協(xié)會(huì)指南以SPECT-MPI作為評(píng)估慢性心肌缺血的金標(biāo)準(zhǔn)[24]，確診慢性心肌缺血99例。根據(jù)診斷時(shí)間不同進(jìn)行7∶3比例的分組：2017年9月至2019年3月的141例患者為訓(xùn)練組，測(cè)試圖像特征的穩(wěn)健性并構(gòu)建列線圖；2019年4月至2020年1月的61例患者為驗(yàn)證組，驗(yàn)證所構(gòu)建的列線圖。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）CCTA檢查結(jié)果陽(yáng)性，即至少有1根血管存在斑塊；（2）典型或不典型心絞痛，癥狀持續(xù)＞2個(gè)月；（3）心電圖平板運(yùn)動(dòng)試驗(yàn)陽(yáng)性；（4）CCTA 圖像質(zhì)量佳；（5）無(wú)其他心臟疾??；（6）最近3個(gè)月未發(fā)生過(guò)心肌梗死。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）有冠狀動(dòng)脈搭橋或冠狀動(dòng)脈支架植入史；（2）心率過(guò)快（＞85次/min）或心律失常；（3）嚴(yán)重的肝、腎功能不全。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會(huì)審查通過(guò)（批準(zhǔn)文號(hào)：2020QT275），所有患者知情同意。

1.2 方法

1.2.1 CCTA特征獲取 使用東芝公司Toshiba Aquilion one 640層容積CT機(jī)行心電門控容積掃描，然后將圖像傳至三維工作站，對(duì)冠狀動(dòng)脈進(jìn)行容積再現(xiàn)、曲面重組及多平面重組重建。2位放射科醫(yī)生采用美國(guó)心臟協(xié)會(huì)推薦的冠狀動(dòng)脈15段分段法共同評(píng)估圖像，獲取CCTA特征（血管狹窄度、鈣化程度、斑塊總體積），若意見(jiàn)存在分歧，商議后得出最終意見(jiàn)。（1）血管狹窄度的評(píng)估：采用改良的Gensini評(píng)分系統(tǒng)對(duì)每個(gè)血管段的重度狹窄病變進(jìn)行評(píng)分[25]。無(wú)異常為0分，1%～＜50%狹窄為1分，50%～＜75%狹窄為2分，75%～＜100%狹窄為3分，閉塞（100%）為4分；總評(píng)分為每個(gè)血管段的重度狹窄病變得分之和。根據(jù)總評(píng)分進(jìn)一步分級(jí)：＜18分為輕度狹窄，18～41分為中度狹窄，＞41分為重度狹窄。（2）鈣化程度的評(píng)估：采用Agatston評(píng)分法。1～100分為輕度鈣化，＞100～400分為中度鈣化，＞400分為嚴(yán)重鈣化。

1.2.2 心肌圖像特征提取 將所有患者的動(dòng)脈期CCTA圖像以DICOM格式導(dǎo)入CQK人工智能軟件進(jìn)行全自動(dòng)心肌切割，再在自動(dòng)切割的二維心肌圖像上進(jìn)一步作手工修正（包括移除非心肌組織和心肌纖維絲），最后得到一個(gè)3D的心肌圖像。然后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像重采樣到（1×1×1）mm3體素尺寸，灰度級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化至1～32標(biāo)度。使用CQK分析平臺(tái)自帶的影像組學(xué)軟件包進(jìn)行影像組學(xué)特征提取，內(nèi)容包括直方圖特征、形態(tài)學(xué)特征、灰度共生矩陣特征、灰度游程矩陣特征。由于人工修正的差異可能導(dǎo)致提取特征存在差異，為了保證圖像特征的穩(wěn)健性和可重復(fù)性，本研究?jī)H使用不同放射科醫(yī)生手工修正最有效的特征[26]。分別提取2位放射科醫(yī)生獨(dú)立進(jìn)行手工修正后獲得的特征集，采用Spearman等級(jí)相關(guān)性分析2個(gè)特征集之間每個(gè)特征的rs值，rs＞0.8的特征被認(rèn)為是魯棒特征。

1.2.3 影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ徒⑴c評(píng)估 使用最大相關(guān)最小冗余（maximum relevance minimum redundan cy，mRMR）算法對(duì)訓(xùn)練組提取的魯棒特征進(jìn)行篩選，以選擇與實(shí)際慢性心肌缺血狀態(tài)具有最大相關(guān)性的要素。確保所選特征彼此之間具有最小冗余，通過(guò)mRMR算法獲得高相關(guān)性和低冗余的最優(yōu)特征集，之后使用經(jīng)典的最小絕對(duì)收縮與選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）算法進(jìn)行降維，使用支持向量機(jī)（support vector machi-ne，SVM）建立影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ?。為了演示所建立的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ团c實(shí)際慢性心肌缺血狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，本研究使用所建立的標(biāo)簽?zāi)Ｐ凸接?jì)算訓(xùn)練組每例患者的評(píng)分（即影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)），以反映慢性心肌缺血發(fā)生概率；同時(shí)計(jì)算驗(yàn)證組患者的影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)。繪制受試者操作特征曲線（ROC曲線）來(lái)評(píng)估影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ驮谟?xùn)練組和驗(yàn)證組患者中的診斷準(zhǔn)確性。

1.2.4 列線圖構(gòu)建與驗(yàn)證 對(duì)訓(xùn)練組患者每個(gè)潛在預(yù)測(cè)變量包括臨床風(fēng)險(xiǎn)因素（性別、年齡、高血壓、糖尿病、高脂血癥、吸煙等）、CCTA特征及影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)進(jìn)行單因素及多因素logistic回歸分析，篩選出慢性心肌缺血的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子，再利用多因素logistic回歸模型構(gòu)建包含獨(dú)立預(yù)測(cè)因子的影像組學(xué)列線圖。在多因素logistic回歸分析中，使用方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）對(duì)各個(gè)變量實(shí)施共線性診斷，VIF＞10的變量表示存在嚴(yán)重多重共線性[27]。列線圖的預(yù)測(cè)效能通過(guò)訓(xùn)練組和驗(yàn)證組數(shù)據(jù)進(jìn)行分別驗(yàn)證，使用Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)分析擬合度，列線圖的診斷準(zhǔn)確性采用ROC曲線分析，校正性能采用校準(zhǔn)曲線評(píng)價(jià)。根據(jù)列線圖計(jì)算每例患者發(fā)生慢性心肌缺血的風(fēng)險(xiǎn)值，繪制ROC曲線獲得最佳診斷臨界值，根據(jù)該臨界值將所有患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組，比較兩組患者發(fā)生慢性心肌缺血的比例。使用決策曲線評(píng)估列線圖在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中的凈效益。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用SPSS 17.0和R 3.0.1統(tǒng)計(jì)軟件，LASSO算法使用R軟件glmmet軟件包，列線圖構(gòu)建和校準(zhǔn)曲線驗(yàn)證使用rms軟件包。采用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)對(duì)計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料用表示，組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料用百分率表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用單因素及多因素logistic回歸分析慢性心肌缺血的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子并構(gòu)建影像組學(xué)列線圖。采用Hosmer-Lemeshow進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，P＞0.05提示模型擬合較好。繪制ROC曲線分析影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ秃陀跋窠M學(xué)列線圖的診斷準(zhǔn)確性，校準(zhǔn)曲線分析校正性能，決策曲線分析凈效益。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 訓(xùn)練組與驗(yàn)證組臨床特征比較 訓(xùn)練組與驗(yàn)證組患者在性別、年齡、高脂血癥、糖尿病、高血壓、吸煙、血管狹窄度、鈣化程度、斑塊總體積等方面比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），見(jiàn)表1。在訓(xùn)練組或驗(yàn)證組內(nèi)，有、無(wú)慢性心肌缺血患者在高脂血癥、高血壓、鈣化程度、斑塊總體積、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)等方面比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）；在性別、年齡、糖尿病、吸煙、血管狹窄度等方面比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），見(jiàn)表2。

表1 訓(xùn)練組與驗(yàn)證組臨床特征比較

2.2 影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷慕⑴c評(píng)估 從每例患者CCTA圖像上提取了328個(gè)紋理特征，在這些特征中，通過(guò)魯棒性和再現(xiàn)性共保留174個(gè)特征。采用基于mRMR算法的特征選擇法降低特征集的冗余度，選取20個(gè)mRMR排名最高的特征建立預(yù)測(cè)最優(yōu)子集，見(jiàn)圖1。最后采用LASSO算法對(duì)最優(yōu)子集進(jìn)一步降維并得到5個(gè)最佳特征，包括灰度共生矩陣的3個(gè)特征、灰度游程矩陣的1個(gè)特征和形態(tài)學(xué)的1個(gè)特征。訓(xùn)練組與驗(yàn)證組有、無(wú)慢性心肌缺血患者基于SVM構(gòu)建的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ凸接?jì)算的心肌缺血預(yù)測(cè)評(píng)分比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）；該影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛯?duì)兩組患者的預(yù)測(cè)效能均較好，曲線下面積（AUC）、靈敏度、特異度分別為 0.852、0.743、0.873 和 0.832、0.818、0.785，見(jiàn)圖2和插頁(yè)圖3。

表2 訓(xùn)練組與驗(yàn)證組有無(wú)慢性心肌缺血患者的臨床特征比較

圖1 基于最大相關(guān)最小冗余（mRMR）算法篩選出的影像組學(xué)特征與慢性心肌缺血的相關(guān)性排名

2.3 影像組學(xué)列線圖的構(gòu)建 經(jīng)logistic回歸分析顯示，高血壓、鈣化程度、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)是訓(xùn)練組患者發(fā)生慢性心肌缺血的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子（均P＜0.05），見(jiàn)表3；同時(shí)利用多因素logistic回歸模型構(gòu)建影像組學(xué)列線圖，見(jiàn)圖4。

2.4 影像組學(xué)列線圖的驗(yàn)證 通過(guò)共線性診斷，高血壓、鈣化程度、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)的VIF分別為1.041、1.017和1.023，提示沒(méi)有嚴(yán)重的共線性存在于這些因素中。Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)顯示在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），表明擬合無(wú)偏差。ROC曲線分析顯示，所構(gòu)建的影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)訓(xùn)練組和驗(yàn)證組患者發(fā)生慢性心肌缺血的準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度分別為0.894、0.829、0.859 和 0.879、0.828、0.844；校準(zhǔn)曲線顯示，使用所構(gòu)建的影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)訓(xùn)練組和驗(yàn)證組患者發(fā)生慢性心肌缺血的概率與實(shí)際慢性心肌缺血概率之間有良好的一致性，見(jiàn)圖5。利用ROC曲線評(píng)估影像組學(xué)列線圖、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)、鈣化程度、高血壓預(yù)測(cè)所有患者發(fā)生慢性心肌缺血的效能，其準(zhǔn)確度分別為 0.856、0.816、0.722、0.596，提示列線圖在診斷準(zhǔn)確性方面優(yōu)勢(shì)明顯，見(jiàn)插頁(yè)圖6。依據(jù)影像組學(xué)列線圖計(jì)算所有患者發(fā)生慢性心肌缺血的風(fēng)險(xiǎn)值，繪制ROC曲線獲得最佳診斷臨界值0.473 9，根據(jù)臨界值將所有患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組92例和低風(fēng)險(xiǎn)組110例，高風(fēng)險(xiǎn)組患者發(fā)生慢性心肌缺血的比例（72例，78.2%）明顯高于低風(fēng)險(xiǎn)組（27例，24.5%），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。決策曲線顯示，影像組學(xué)列線圖在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中均有很好的凈效益，見(jiàn)插頁(yè)圖7。

圖2 訓(xùn)練組與驗(yàn)證組有、無(wú)慢性心肌缺血患者基于支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ凸接?jì)算的心肌缺血預(yù)測(cè)評(píng)分比較（A：訓(xùn)練組；B：驗(yàn)證組）

圖3 基于最小絕對(duì)收縮與選擇算子（LASSO）算法的紋理特征選擇[A：部分似然偏差與對(duì)數(shù)（λ）的關(guān)系圖。LASSO算法中的對(duì)數(shù)（λ）選擇10倍交叉驗(yàn)證的最小準(zhǔn)則，使用最小準(zhǔn)則和1-SE準(zhǔn)則在最佳值處繪制虛線垂直線；B：20個(gè)紋理特征的套索降維圖。在對(duì)數(shù)（λ）序列中，用10倍交叉驗(yàn)證所選值繪制垂直線，并指出5個(gè)系數(shù)非零的特征；C：基于支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ凸接?jì)算的心肌缺血預(yù)測(cè)評(píng)分在訓(xùn)練組中預(yù)測(cè)的受試者操作特征曲線（ROC曲線）；D：基于SVM構(gòu)建的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ凸接?jì)算的心肌缺血預(yù)測(cè)評(píng)分在驗(yàn)證組中預(yù)測(cè)的ROC曲線]

圖4 基于訓(xùn)練組構(gòu)建的影像組學(xué)列線圖

表3 慢性心肌缺血預(yù)測(cè)因子的logistic回歸分析

圖5 影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)訓(xùn)練組和驗(yàn)證組患者發(fā)生慢性心肌缺血的受試者操作特征曲線（ROC曲線）及校準(zhǔn)曲線（A：訓(xùn)練組ROC曲線；B：驗(yàn)證組ROC曲線；C：訓(xùn)練組校準(zhǔn)曲線，虛線表示理想列線圖所在的參考線，實(shí)線表示列線圖預(yù)測(cè)性能偏差的修正；D：驗(yàn)證組校準(zhǔn)曲線，虛線表示理想列線圖所在的參考線，實(shí)線表示列線圖預(yù)測(cè)性能偏差的修正）

圖6 影像組學(xué)列線圖、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)、鈣化程度、高血壓預(yù)測(cè)所有患者發(fā)生慢性心肌缺血的受試者操作特征曲線（ROC曲線）

圖7 影像組學(xué)列線圖在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中的決策曲線（A：訓(xùn)練組；B：驗(yàn)證組；紅線表示列線圖的決策曲線，虛線表示所有患者發(fā)生慢性心肌缺血的假設(shè)決策曲線，黑色實(shí)線表示沒(méi)有患者發(fā)生慢性心肌缺血的假設(shè)決策曲線）

3 討論

心臟MRI、CT灌注成像、CCTA檢查是評(píng)估心肌缺血的無(wú)創(chuàng)檢查方法。其中心臟MRI檢查診斷心肌缺血的靈敏度為0.860[27]，但是存在檢查時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、圖像質(zhì)量易受呼吸運(yùn)動(dòng)偽影影響等問(wèn)題，其臨床應(yīng)用推廣受到限制。CT灌注成像檢查也可以對(duì)心肌缺血進(jìn)行無(wú)創(chuàng)評(píng)估，當(dāng)發(fā)生冠狀動(dòng)脈微循環(huán)障礙時(shí)，即可發(fā)生肉眼可見(jiàn)或不可見(jiàn)的心肌灌注減低或缺損區(qū)，但是受CT圖像對(duì)比度的限制，在視覺(jué)上難以辨別這些改變，經(jīng)常需要更大劑量對(duì)比劑及提高輻射劑量來(lái)克服這一問(wèn)題[28]，無(wú)疑會(huì)增加患者接受的輻射劑量以及發(fā)生腎損傷的風(fēng)險(xiǎn)[29]。CCTA可以從解剖學(xué)的角度估測(cè)冠狀動(dòng)脈狹窄度，適用于疑似冠心病的常規(guī)復(fù)查以及高危易發(fā)群體發(fā)生CAD的預(yù)測(cè)。然而，CCTA雖然能估測(cè)冠狀動(dòng)脈狹窄度，但不能識(shí)別和定位“罪犯血管”，即不能觀察整體及局部心肌缺血情況，因此CCTA不能作為評(píng)估冠心病患者預(yù)后的首選影像學(xué)檢查方法[26]。影像組學(xué)是基于包含像素強(qiáng)度和灰度的客觀圖像信息進(jìn)行分析，可以從像素點(diǎn)上進(jìn)行圖像差異識(shí)別，其中像素點(diǎn)的強(qiáng)度由CT值體現(xiàn)。本研究采用常規(guī)的CCTA檢查，首次應(yīng)用心肌影像組學(xué)分析來(lái)評(píng)估慢性心肌缺血，結(jié)果利用影像組學(xué)特征很好地區(qū)分了正常心肌與缺血心肌。此外，還發(fā)現(xiàn)影像組學(xué)特征主要包括灰度共生矩陣中的能量，與相關(guān)研究結(jié)果（能量是區(qū)分正常心肌和瘢痕心肌組織最穩(wěn)定的特征）相似[30]。

SPECT-MPI是評(píng)估心肌缺血的金標(biāo)準(zhǔn)，但存在空間分辨率較低而無(wú)法準(zhǔn)確顯示冠狀動(dòng)脈解剖結(jié)構(gòu)、不利于早期心內(nèi)膜下缺血的臨床評(píng)估等缺點(diǎn)；此外，負(fù)荷藥物的不良反應(yīng)和連續(xù)掃描輻射劑量過(guò)大也限制了其廣泛應(yīng)用。本研究所構(gòu)建的基于CCTA的影像組學(xué)列線圖診斷準(zhǔn)確性與SPECT-MPI檢查結(jié)果接近?？梢?jiàn)，基于CCTA的影像組學(xué)列線圖既能評(píng)估血管狹窄度，又能評(píng)估心肌缺血，可能使部分不能耐受SPECT-MPI檢查的患者受益。相關(guān)研究表明，CCTA斑塊特征有助于提高對(duì)引起局部心肌缺血的冠狀動(dòng)脈的識(shí)別[31-32]，但是不同觀察者間易出現(xiàn)評(píng)估結(jié)果差異，因此目前對(duì)CCTA圖像的評(píng)估主要依據(jù)冠狀動(dòng)脈鈣化程度和血管狹窄度的視覺(jué)評(píng)估。本研究首次聯(lián)合血管狹窄度、鈣化程度、影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)構(gòu)建了影像組學(xué)列線圖，其診斷準(zhǔn)確性高于單一的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，同時(shí)也驗(yàn)證了鈣化程度是冠心病風(fēng)險(xiǎn)分層的潛在指標(biāo)[33]。同時(shí)也應(yīng)關(guān)注到，單一的影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷脑\斷效能還是高于鈣化程度的，這提示了影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ妥鳛轭A(yù)測(cè)心肌缺血影像學(xué)標(biāo)志物的潛能。列線圖是一種廣泛用于醫(yī)學(xué)（特別是腫瘤學(xué)）的圖形工具，它具有通過(guò)整合各種預(yù)后和決定因素來(lái)產(chǎn)生個(gè)體臨床事件的預(yù)測(cè)可能性的能力，可以滿足我們對(duì)生物學(xué)和臨床整合模型的需求，并滿足對(duì)個(gè)性化醫(yī)學(xué)的需求。與傳統(tǒng)的分期相比，列線圖可以快速便捷地計(jì)算，且有更高的準(zhǔn)確性，能幫助臨床決策[34]。本研究基于CCTA構(gòu)建的影像組學(xué)列線圖是一種無(wú)創(chuàng)性診斷慢性心肌缺血的有效工具，有助于識(shí)別慢性心肌缺血高風(fēng)險(xiǎn)人群。

本研究有以下3個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：（1）使用自動(dòng)切割全心肌來(lái)進(jìn)行特征分析，相比于手工切割，具有操作簡(jiǎn)單、不耗時(shí)、穩(wěn)定性較好的優(yōu)勢(shì)。（2）使用多個(gè)紋理特征構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛠?lái)對(duì)慢性心肌缺血進(jìn)行分析，診斷準(zhǔn)確性較單一的臨床診斷生物標(biāo)志物明顯提高。（3）結(jié)合CCTA特征與高血壓這個(gè)臨床風(fēng)險(xiǎn)因素構(gòu)建影像組學(xué)列線圖，具有良好的校正和區(qū)分能力。使用CCTA就可以識(shí)別慢性心肌缺血高風(fēng)險(xiǎn)人群，通過(guò)影像組學(xué)列線圖可以加快和簡(jiǎn)化CAD診斷過(guò)程。但本研究也有一定的局限性：（1）回顧性分析了具有不同臨床特征和CCTA適應(yīng)證的患者，可能引起選擇偏差的問(wèn)題；（2）僅為單中心研究，可能不適用于其他中心相似人群。

綜上所述，影像組學(xué)標(biāo)簽分?jǐn)?shù)、鈣化程度和高血壓是慢性心肌缺血的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子；基于CCTA的影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)慢性心肌缺血是可行的，有助于識(shí)別慢性心肌缺血高風(fēng)險(xiǎn)人群，可能成為臨床上無(wú)創(chuàng)性診斷慢性心肌缺血的一種有效工具。