基于超声瞬时弹性成像的多参数决策树模型评估慢性乙型肝炎患者肝纤维化等级

doi:10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2023.09.006

目的

构建及验证基于超声瞬时弹性成像（UTE）技术的多参数决策树模型用于识别慢性乙型肝炎病毒（HBV）感染患者肝纤维化等级。

方法

回顾性收集2019年2月至2022年10月在杭州市西溪医院就诊的530例慢性HBV感染患者的UTE特征及临床资料。将所有患者按7∶3比例随机分为训练集（370例）和测试集（160例），在训练集中采用多因素逐步Logistic回归方法筛选独立预测因子，通过决策树算法建立诊断模型，在测试集中通过受试者操作特征曲线评估UTE及临床特征对轻度、中重度肝纤维化及肝硬化的诊断效能。应用Delong检验评估模型与各独立预测因子诊断效能的差异，应用Hosmer-Lemeshow检验评估模型是否过拟合。

结果

诊断模型在训练集中用于评估轻度肝纤维化、中重度肝纤维化及肝硬化的AUC分别为0.871、0.925和0.952，在测试集中的AUC分别为0.859、0.901及0.936。Delong检验显示无论在训练集还是在测试集中，模型的诊断效能在不同肝纤维化等级中都要高于相关的独立预测因子的诊断效能，且差异均具有统计学意义（P均<0.05）。Hosmer–Lemeshow检验显示模型在识别3种肝纤维化状态中均没有过拟合（P均>0.05）。

结论

基于UTE的多参数决策树诊断模型可以很好地识别HBV感染患者的肝纤维化等级。

关键词: 乙型肝炎, 弹性成像, 血清学标志物, 决策树, 肝纤维化

Objective

To construct and validate a multiparameter decision tree model based on ultrasound elastography for identifying the grade of liver fibrosis in patients with chronic hepatitis B virus (HBV) infection.

Methods

The ultrasound elastography features and clinical data of 530 patients with chronic hepatitis B who visited Hangzhou Xixi Hospital from February 2019 to October 2022 were retrospectively collected. The patients were randomly divided into a training set and a test set in a 7∶3 ratio. Based on the training set, multivariate logistic regression method was used to select features, and a diagnostic model was established by using decision tree algorithm. In the test set, the diagnostic efficacy of ultrasound elastography and clinical features for different levels of liver fibrosis (mild, moderate, and severe liver fibrosis and cirrhosis) was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The Delong test was used to evaluate the differences in the diagnostic efficacy between the model and independent predictors, and the Hosmer-Lemeshow test was used to evaluate whether the model was overfit.

Results

The area under the ROC curve (AUC) of the diagnostic model for diagnosing mild liver fibrosis, moderate to severe liver fibrosis, and cirrhosis in the training set was 0.871, 0.925, and 0.952, respectively; the AUC in the test set was 0.859, 0.901, and 0.936, respectively. The Delong test showed that the diagnostic performance of the model was higher than that of the independent predictive factors associated with different levels of liver fibrosis in both the training and testing sets, and there was a significant difference in the diagnostic performance between them (P<0.05). The Hosmer-Lemeshow test showed that the model was not overfit in identifying the three grades of liver fibrosis (P>0.05).

Conclusion

The diagnostic model developed can effectively identify the grade of liver fibrosis in patients with chronic HBV infection.

Key words: Hepatitis B, Elastic imaging, Serological markers, Decision tree, Hepatic fibrosis

图1 肝纤维化分级病理及超声瞬时弹性成像图。图a~e分别为肝纤维化F0~F4级的病理诊断图片；图f~j分别为肝纤维化F0~F4级的超声瞬时弹性成像肝硬度图像

表1 训练集与测试集慢性乙型肝炎病毒感染患者的相关临床特征比较

特征	训练集（n=370）	测试集（n=160）	统计值	P值
性别[例（%）]			χ²=0.99	0.611
男	232（62.70）	106（66.25）
女	138（37.30）	54（33.75）
年龄（岁，）	44.86±11.48	44.94±12.67	t=-0.08	0.940
Ⅲ型前胶原[ng/ml，M（Q_R）]	17.00（13.20，23.69）	14.85（11.15，20.39）	Z=-3.609	0.050
Ⅳ型胶原[ng/ml，M（Q_R）]	22.45（17.45，28.87）	19.90（16.18，28.10）	Z=-2.062	0.530
层粘连蛋白[ng/ml，M（Q_R）]	21.70（16.67，26.03）	21.40（15.22，25.58）	Z=-0.927	0.354
透明质酸酶[ng/ml，M（Q_R）]	57.64（42.91，88.59）	58.03（42.01，58.03）	Z=-0.388	0.698
APRI[M（Q_R）]	0.45（0.30，0.71）	0.43（0.29，0.67）	Z=-1.111	0.266
FIB-4[M（Q_R）]	1.10（0.79，1.68）	1.08（0.75，1.57）	Z=-0.757	0.449
肝硬度[kPa，M（Q_R）]	9.00（6.50，13.43）	8.75（6.65，12.70）	Z=-0.120	0.910
脂肪衰减参数（db/m，）	232.51±27.93	234.69±32.53	t=-0.74	0.462
肝纤维化分级[例（%）]			χ²=0.40	0.983
F0	38（10.27）	15（9.38）
F1	118（31.89）	54（33.75）
F2	100（27.03）	43（26.88）
F3	32（8.65）	15（9.38）
F4	82（22.16）	33（20.62）

表1 训练集与测试集慢性乙型肝炎病毒感染患者的相关临床特征比较

特征	训练集（n=370）	测试集（n=160）	统计值	P值
性别[例（%）]			χ²=0.99	0.611
男	232（62.70）	106（66.25）
女	138（37.30）	54（33.75）
年龄（岁，）	44.86±11.48	44.94±12.67	t=-0.08	0.940
Ⅲ型前胶原[ng/ml，M（Q_R）]	17.00（13.20，23.69）	14.85（11.15，20.39）	Z=-3.609	0.050
Ⅳ型胶原[ng/ml，M（Q_R）]	22.45（17.45，28.87）	19.90（16.18，28.10）	Z=-2.062	0.530
层粘连蛋白[ng/ml，M（Q_R）]	21.70（16.67，26.03）	21.40（15.22，25.58）	Z=-0.927	0.354
透明质酸酶[ng/ml，M（Q_R）]	57.64（42.91，88.59）	58.03（42.01，58.03）	Z=-0.388	0.698
APRI[M（Q_R）]	0.45（0.30，0.71）	0.43（0.29，0.67）	Z=-1.111	0.266
FIB-4[M（Q_R）]	1.10（0.79，1.68）	1.08（0.75，1.57）	Z=-0.757	0.449
肝硬度[kPa，M（Q_R）]	9.00（6.50，13.43）	8.75（6.65，12.70）	Z=-0.120	0.910
脂肪衰减参数（db/m，）	232.51±27.93	234.69±32.53	t=-0.74	0.462
肝纤维化分级[例（%）]			χ²=0.40	0.983
F0	38（10.27）	15（9.38）
F1	118（31.89）	54（33.75）
F2	100（27.03）	43（26.88）
F3	32（8.65）	15（9.38）
F4	82（22.16）	33（20.62）

表2 逐步Logistic回归筛选不同肝纤维化程度的独立预测因子

特征	轻度纤维化（F0-1 vs F2-4）		中重度纤维化（F2-3 vs F0-1、F4）		肝硬化（F4 vs F0-3）
特征	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
性别	NA	NA	NA	NA	NA	NA
年龄	1.022（1.002~1.043）	0.034	1.047（1.019~1.074）	0.001	1.102（1.066~1.139）	<0.001
Ⅲ型前胶原	NA	NA	NA	NA
Ⅳ型胶原	1.080（1.042~1.119）	<0.001	1.038（1.011~1.065）	0.006	1.032（1.005~1.059）	0.019
层粘连蛋白	1.021（1.000~1.043）	0.044	NA	NA	NA	NA
透明质酸酶	NA	NA	1.003（1.000~1.006）	0.047	NA	NA
APRI	1.493（1.358~1642）	<0.001	NA	NA	NA	NA
FIB-4	NA	NA	NA	NA	0.656（0.446~0.965）	0.032
肝硬度	1.493（1.358~1.642）	<0.001	1.520（1.389~1.664）	<0.001	1.393（1.273~1.524）	<0.001
脂肪衰减参数	NA	NA	0.991（0.982~1.000）	0.045	0.987（0.976~0.998）	0.025

表2 逐步Logistic回归筛选不同肝纤维化程度的独立预测因子

特征	轻度纤维化（F0-1 vs F2-4）		中重度纤维化（F2-3 vs F0-1、F4）		肝硬化（F4 vs F0-3）
特征	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
性别	NA	NA	NA	NA	NA	NA
年龄	1.022（1.002~1.043）	0.034	1.047（1.019~1.074）	0.001	1.102（1.066~1.139）	<0.001
Ⅲ型前胶原	NA	NA	NA	NA
Ⅳ型胶原	1.080（1.042~1.119）	<0.001	1.038（1.011~1.065）	0.006	1.032（1.005~1.059）	0.019
层粘连蛋白	1.021（1.000~1.043）	0.044	NA	NA	NA	NA
透明质酸酶	NA	NA	1.003（1.000~1.006）	0.047	NA	NA
APRI	1.493（1.358~1642）	<0.001	NA	NA	NA	NA
FIB-4	NA	NA	NA	NA	0.656（0.446~0.965）	0.032
肝硬度	1.493（1.358~1.642）	<0.001	1.520（1.389~1.664）	<0.001	1.393（1.273~1.524）	<0.001
脂肪衰减参数	NA	NA	0.991（0.982~1.000）	0.045	0.987（0.976~0.998）	0.025

表3 决策树模型在慢性乙型肝炎病毒感染患者训练集和测试集中的诊断效能

肝纤维化等级	AUC（95%CI）	敏感度（%）	特异性度（%）
训练集
轻度肝纤维化	0.871（0.833~0.903）	75.2	82.7
中重度肝纤维化	0.925（0.893~0.95）	86.0	85.5
肝硬化	0.952（0.925~0.971）	87.8	91.7
测试集
轻度肝纤维化	0.859（0.795~0.909）	78.0	79.7
中重度肝纤维化	0.901（0.844~0.943）	81.3	87.5
肝硬化	0.936（0.886~0.968）	87.9	85.0

表3 决策树模型在慢性乙型肝炎病毒感染患者训练集和测试集中的诊断效能

肝纤维化等级	AUC（95%CI）	敏感度（%）	特异性度（%）
训练集
轻度肝纤维化	0.871（0.833~0.903）	75.2	82.7
中重度肝纤维化	0.925（0.893~0.95）	86.0	85.5
肝硬化	0.952（0.925~0.971）	87.8	91.7
测试集
轻度肝纤维化	0.859（0.795~0.909）	78.0	79.7
中重度肝纤维化	0.901（0.844~0.943）	81.3	87.5
肝硬化	0.936（0.886~0.968）	87.9	85.0

图2 决策树模型与各独立预测因子识别轻度肝纤维化、中重度肝纤维化及肝硬化的诊断效能图。图a、b、c图分别显示了决策树模型与各独立预测因子在训练集中识别轻度肝纤维化、中重度肝纤维化及肝硬化的诊断效能，图d、e、f图分别显示了决策树模型与各独立预测因子在测试集中识别轻度肝纤维化、中重度肝纤维化及肝硬化的诊断效能注：AUC为曲线下面积，APRI为门冬氨酸转移酶纤维化指数，FIB_4为肝纤维化4因子指数

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