高血压性脑出血早期血肿扩大的CT与CTA影像特征预测模型构建及验证

为解决高血压性脑出血（HICH）患者早期血肿扩大的预测难题，研究人员通过回顾性分析400例患者CT/CTA影像特征，构建了基于Logistic回归的预测模型。结果显示基线血肿体积大、不规则形态、岛征、低密度征等7项独立危险因素，模型AUC达0.817（95%CI 0.768–0.866），为高危人群筛查提供新工具。

　　

这项研究如同给脑出血装了预警雷达！科学家们仔细分析了400例高血压性脑出血（HICH）患者的CT和CTA（CT血管造影）影像，发现当血肿出现"岛征"、"黑洞征"这些危险信号时，就像暴风雨前的闪电——预示着血肿可能快速扩大。

通过精密的Logistic回归分析，团队锁定7大危险因素：包括基线血肿体积>30ml、形态像碎裂的拼图（不规则形态）、CT上的低密度区（low density sign）等。最引人注目的是CTA上的"点征（spot sign）"，这可能是血管持续渗漏的红色警报！

建立的预测模型在测试中表现亮眼：AUC（曲线下面积）达到0.817，相当于能准确识别8成以上的血肿扩大病例。当预测值超过0.302这个临界点时，就需要启动强化监护了。这项成果为临床医生提供了可靠的决策支持工具，让危险的脑出血扩大无所遁形！