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摘要 目的 构建基于人工智能（AI）的创伤性颈髓损伤（TCSCI）患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型，并评估其效能。
方法 采用回顾性队列研究分析2019年1月至2023年12月海军军医大学第二附属医院收治的315例TCSCI患者的临床资料，其中男243例，女72例；年龄30~75岁［（57.6±7.0）岁］。损伤节段：C1~C4 143例，C5~C8 172例。美国脊髓损伤协会（ASIA）分级：A级15例，B级53例，C级74例，D级173例。将患者按8∶2的比例随机分为训练组（252例）和测试组（63例）。根据伤后48 h内ASIA评分，评估患者感觉和运动功能；利用颈椎MRI实例分割模型提取矢状位T2加权图像中TCSCI患者严重程度损伤特征。构建的分级模型由二级级联网络构成，第一层包括梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器。在训练组中，分别对6个机器学习模型进行训练。第二层比较6个模型的性能，得出对应的最优分级模型，从而为每个特征匹配分级性能最佳的模型。在测试组中，通过计算准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数来评估各个机器学习模型的性能。
结果 共纳入138个临床和影像学特征用于构建TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型，其中临床神经功能特征132个（包括56个轻触觉评分、56个针刺觉评分、20个关键肌评分）和MRI影像学特征6个。在测试组中，TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型中第一层梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器等6个机器学习模型在轻触觉、针刺觉、关键肌运动功能整体分级中的准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数均在0.86以上。轻触觉功能整体分级性能中，准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻（0.90）、梯度提升（0.99）、高斯朴素贝叶斯（0.98）、随机森林（0.96）、梯度提升（0.96）。针刺觉功能整体分级性能中，准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是梯度提升（0.98）、高斯朴素贝叶斯（0.98）、梯度提升（0.99）、决策树（0.99）、梯度提升（0.95）。关键肌运动功能整体分级性能中，准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻（0.97）、梯度提升和支持向量机分类器（0.97）、决策树（0.95）、随机森林（0.95）、支持向量机分类器（0.96）。在感觉功能方面，梯度提升在轻触觉与针刺觉功能整体分级中性能优胜数最多；在运动功能方面，支持向量机分类器在关键肌运动功能整体分级中性能优胜数最多。
结论 基于机器学习模型和二级级联网络构建的TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型，能在第二层实现第一层中各模型对每个特征分级性能结果的优选，对患者感觉和运动功能损伤严重程度具有较强的分级能力。
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