心力衰竭患者面部红外热像特征及诊断价值研究

摘要

目的：探索心力衰竭患者面部红外热像表现，提取热像图特征并评价其诊断价值。 方法：本研究为多中心、横断面观察性临床研究，严格按照纳入和排除标准入选各中心新入院患者，完成面部红外热像采集和资料收集。按照2016年ESC心力衰竭指南诊断标准将患者分为非心力衰竭组（non-HF）和心力衰竭组（HF）,同时将HF组分为射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）和射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）两个亚组。利用Matlab等软件分别提取热像图局部特征和全局特征，分析比较各组面部红外热像特征，并通过Logistic回归和多层感知神经网络模型联合多个特征制作受试者工作特征（ROC）曲线评价其诊断价值。 结果：全国6个中心共纳入1002例患者，其中non-HF组164例， HFpEF组529例，HFrEF组309例。与non-HF组比，HF组内眦温度（35.42±0.96 vs34.94±1.06，P<0.001）、脸颊温度（32.96±1.66 vs31.56±2.02，P<0.001）和面部平均温度（34.12±1.23 vs33.17±1.45， P<0.001）显著降低，而内眦脸颊温度差（2.45±1.24 vs3.38±1.44， P<0.001）和面部温度标准差（0.75±0.31 vs1.00±0.39，P<0.001）则显著增高。Logistic回归联合多个局部特征诊断HF的ROC曲线下面积为0.728，诊断HFrEF的ROC曲线下面积为0.774；Logistic回归联合全局特征诊断HF的ROC曲线下面积为0.772，诊断HFrEF的ROC曲线下面积为0.831；多层感知神经网络联合全局特征诊断HF的ROC曲线下面积为0.788，诊断HFrEF的ROC曲线下面积为0.893。 结论：心力衰竭时存在明显的面部温度差异性降低，并且该变化对心力衰竭具有一定诊断价值，可能为其临床辅助诊断和监测提供一种新的方法。

目录

声明

英汉缩略语名词对照

前言

1材料和方法

1.1试验设计

1.2研究对象

1.3红外热成像仪和软件

1.4研究流程

1.5红外热像图特征提取

1.6统计学分析

2结果

2.1入组患者特征

2.2红外热像图特征

2.3诊断价值评估

3讨论

参考文献

附图

全文总结

1主要结论

2局限性

文献综述:心力衰竭与体温调节异常研究进展

致谢

攻读硕士期间发表的学术论文