【摘 要】
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目的:由于低级别膀胱肿瘤和高级别膀胱肿瘤的临床处理不同,我们试图建立基于超声影像组学的列线图术前预测膀胱肿瘤的病理分级,并评估列线图的诊断效能。方法:纳入2020年6月至2021年11月于南昌大学第一附属医院泌尿外科住院的膀胱肿瘤患者191例（中位年龄65岁,范围31-89岁;男性158例,女性33例）。按照7:3的比例被随机分成训练组（n=133）和验证组（n=58）。经过超声图像获取,图像分割
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目的:由于低级别膀胱肿瘤和高级别膀胱肿瘤的临床处理不同,我们试图建立基于超声影像组学的列线图术前预测膀胱肿瘤的病理分级,并评估列线图的诊断效能。方法:纳入2020年6月至2021年11月于南昌大学第一附属医院泌尿外科住院的膀胱肿瘤患者191例（中位年龄65岁,范围31-89岁;男性158例,女性33例）。按照7:3的比例被随机分成训练组（n=133）和验证组（n=58）。经过超声图像获取,图像分割,预处理后,共提取了849个特征,经过降维,特征选择后,在训练组中使用最小绝对值选择与收缩算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）算法构建了一个影像组学分数（Radiomics score,Rad-Score）,对其性能进行了评估,并在验证组中进行了验证。使用多变量logistic回归来选择显著性预测因子,然后将Rad-Score与临床特征相结合,创建一个临床-影像组学模型。绘制受试者工作特征（receiver operator characteristic curve,ROC）曲线,计算曲线下面积（the area under the receiver operating characteristic curve,AUC）,分别在训练组和验证组中评估模型的区分度,校准度及诊断性能。结果:最终筛选出10个特征用于计算Rad-Score。训练组中,高级别膀胱肿瘤RadScore（0.64[0.47-0.83]）显著高于低级别膀胱肿瘤（0.27[0.11-0.46]）（P＜0.001）。验证组中高级别膀胱肿瘤Rad-Score（0.65[0.48-0.95]）同样显著高于低级别膀胱肿瘤（0.38[0.17-0.55]）（P=0.001）。同时,Rad-Score具有优秀的诊断效能,训练组AUC为0.831（95%CI 0.763-0.899）,验证组0.822（95%CI 0.717-0.927）。由Rad-Score与临床特征相结合建立的列线图表现出良好的区分度和校准度。训练组列线图AUC为0.901（95%CI 0.850-0.952）,显著高于临床模型（0.812,95%CI 0.740-0.885）（P=0.008）,验证组AUC诊断能力仍保持优越（0.864,95%CI 0.770-0.959）,显著高于临床模型（0.720,95%CI 0.585-0.855）（P=0.012）。结论:基于超声的影像组学特征有助于术前鉴别膀胱肿瘤的病理级别。将所提取的影像组学特征与临床特征相结合的列线图能进一步提高鉴别能力。
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