Радиомическая модель на основе МРТ для прогнозирования риска массивного интраоперационного кровотечения у пациенток с беременностью в рубце после кесарева сечения

Введение

Беременность в рубце после кесарева сечения (CSP) является редким, но потенциально опасным состоянием, связанным с высоким риском массивного интраоперационного кровотечения. Прогнозирование такого кровотечения остается сложной задачей, что требует разработки точных инструментов для оценки риска.

Цель

Разработка радиомических моделей на основе магнитно-резонансной томографии (MRI) для прогнозирования риска массивного интраоперационного кровотечения у пациенток с CSP.

Материалы и методы

В исследование включены 126 пациенток с CSP из Центра 1, случайным образом разделенные в соотношении 7:3 на обучающую (n = 88) и внутреннюю валидационную (n = 38) группы, а также 32 пациентки из Центра 2, составившие внешнюю валидационную группу. Клинические и радиомические признаки, связанные с массивным кровотечением, анализировались с использованием следующих алгоритмов:

• k-ближайших соседей (KNN)
• метод опорных векторов (SVM)
• Light Gradient Boosting Machine (Light GBM)
• многослойный перцептрон (MLP)

Для оценки моделей использовались площадь под кривой (AUC), тест Делонга, анализ кривых принятия решений (DCA) и калибровочные кривые. Оптимальный порог риска определялся по индексу Юдена.

Результаты

Выявлено 11 радиомических характеристик, значимо связанных с интраоперационным массивным кровотечением. Комбинированная модель, учитывающая данные плодного мешка и окружающих тканей (IP), построенная с использованием MLP (AUC = 0,959), показала наилучшую эффективность по сравнению с клинической моделью (AUC = 0,500) и номограммой (AUC = 0,283). Оптимальный порог риска составил 0,180. DCA и калибровочные кривые подтвердили высокую клиническую значимость IP-модели.

Выводы

IP-модель превосходит другие методы в прогнозировании риска массивного кровотечения при CSP. Риск значительно возрастает при превышении порога 0,180. Модель может помочь в выборе персонализированной тактики лечения.

Сокращения и термины

• CSP (Cesarean Scar Pregnancy) — беременность в рубце после кесарева сечения.
• MRI (Magnetic Resonance Imaging) — магнитно-резонансная томография.
• KNN (k-Nearest Neighbors) — метод k-ближайших соседей.
• SVM (Support Vector Machine) — метод опорных векторов.
• Light GBM (Light Gradient Boosting Machine) — алгоритм градиентного бустинга.
• MLP (Multi-Layer Perceptron) — многослойный перцептрон.
• AUC (Area Under Curve) — площадь под кривой.
• DCA (Decision Curve Analysis) — анализ кривых принятия решений.
• IP (In the gestational sac and Peripheral to the gestational sac) — комбинированная модель, учитывающая данные плодного мешка и окружающих тканей.