基于影像组学的IVIM-DWI技术实现肾移植功能损伤早期无创评估

本研究针对肾移植术后功能损伤的早期无创评估难题，开发了基于IVIM-DWI的影像组学预测模型。研究团队通过11个b值的弥散加权成像获取ADC、Dslow、Dfast和PF参数图，采用ANOVA特征选择结合自动编码器算法，验证集AUC达0.790。整合多b值DWI与IVIM参数的综合模型进一步提升预测效能（AUC=0.816），为临床提供可靠的早期诊断新方案。

　　

基于影像组学的体素内不相干运动弥散加权成像（IVIM-DWI）技术为肾移植功能损伤的早期无创评估开辟了新途径。这项回顾性研究纳入了97例肾移植受者（平均年龄36.77±10.71岁），根据估算肾小球滤过率（eGFR）以60 ml/min/1.73 m²为界分为肾功能正常组与损伤组。研究人员采用3T磁共振扫描仪进行术后IVIM-DWI检查，通过11个b值生成表观扩散系数（ADC）、慢速扩散系数（D_slow）、快速扩散系数（D_fast）及灌注分数（PF）参数图。通过对移植肾全器官进行三维手工分割，每个数据集提取1604个影像组学特征，并采用方差分析（ANOVA）、Relief和递归特征消除（RFE）进行特征筛选，随后运用包括自动编码器（AE）和朴素贝叶斯（NB）在内的十种机器学习算法进行分类建模。

研究结果显示，基于IVIM参数图的影像组学模型表现出卓越的诊断性能：采用ANOVA特征选择结合AE分类器的验证集曲线下面积（AUC）达0.790（95%置信区间0.607-0.937），训练集AUC为0.770。而融合多b值DWI与IVIM参数图的整合模型进一步提升了预测能力，通过ANOVA筛选的16个特征结合NB算法，验证集AUC达0.790（0.600-0.951），训练集AUC提升至0.816。值得注意的是，D_slow参数图的直方图中位强度被证实是预测肾功能损伤的最关键特征。

该研究首次系统比较了基于IVIM-DWI的影像组学模型在肾移植功能损伤早期评估中的表现，证实多b值DWI与IVIM成像的整合应用显著提升诊断准确性，为临床提供了强有力的无创早期检测框架。