基于非对比 CT 扫描的食管出血栓塞评估改进

食管出血栓塞（EV）是由门环血压升高引起的严重健康问题，传统上通过侵入性内窥镜手术诊断。尽管非对比 CT（NC-CT）成像作为一种成本较低且无创的成像手段，尚未完全被接受为 EV 评估的首选临床诊断工具。为克服现有诊断挑战，我们提出了 Multi-Organ-cOhesion-Network（MOON）框架，增强了对 NC-CT 扫描中关键器官特征的分析，以有效评估 EV。借鉴放射科医生的全面评估实践，MOON 建立了一个统一的多器官分析模型，将与 EV 相关的器官（即食管、肝脏和脾脏）的影像特征整合在一起。这种整合显著提高了对 EV 的诊断准确性。我们编织了一个包含 1,255 名诊断为 EV 的 NC-CT 数据集，涵盖三个严重程度分级。每个案例都由内窥镜诊断结果佐证。通过在 1,010 例案例上进行多折叠交叉验证以及在 245 例独立测试中进行验证，MOON 的疗效得到了确立，诊断性能优于仅关注食管的方法（在分类严重分级时 AUC 为 0.864 vs 0.803，在中重度分级时 AUC 为 0.832 vs 0.793）。鉴于 MOON 是首个将同步多器官 NC-CT 分析纳入 EV 评估的工作，为患者提供了一种比传统内窥镜更可接受且更少侵入性的替代方案。