临床放射学杂志

作者：陈斯链, 罗懿慧, 郑旭峰, 曾少良, 林凯伦, 林焕璋, 杜光舟, 林黛英

单位：515031 汕头大学医学院（陈斯链、林黛英）; 515031 汕头市中心医院放射科（陈斯链、罗懿慧、郑旭峰、曾少良、林凯伦、杜光舟、林黛英）;甲状腺外科（林焕璋）

关键词：影像组学,临床危险因素,计算机体层成像,甲状腺乳头状癌,中央区淋巴结转移

基金：本研究系汕头市科技计划项目（编号：230509116495611）

<b>目的</b> 探讨基于多期CT的影像组学模型联合临床危险因素术前预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移（CLNM）的价值。<b>方法</b> 回顾性分析经病理证实的181例乳头状癌患者影像学及临床资料,按7&#x02236;3将病例随机分为训练集（126例）和测试集（55例）。通过单因素及多因素<em>Logistic</em>回归筛选CLNM独立危险因素构建临床模型。采用ITK-SNAP软件勾画肿瘤感兴趣体积,分别提取瘤内、瘤周1 mm及2 mm区域影像组学特征,建立相应模型并比较效能。将最佳影像组学模型与临床模型融合构建联合模型。采用ROC曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度及准确度评估性能,<em>DeLong</em>检验比较AUC差异,并通过校准曲线与决策曲线分析评估校准能力及临床净获益。<b>结果</b> 多因素分析显示,血清FT4水平（OR=1.207）与病灶最长径（OR=1.103）是CLNM独立预测因子（<em>P</em>&#x0003C;0.05）。瘤内模型在训练集与测试集中的AUC值最高（分别为0.804、0.817）,高于瘤周1 mm模型（AUC:0.647,0.633）与瘤周2 mm模型（AUC:0.681,0.669）。临床-影像组学融合模型的AUC分别提升至0.871（训练集）与0.851（测试集）,高于单一的影像组学模型（AUC:0.804,0.817）与临床模型（AUC:0.768,0.763）（<em>P</em>&#x0003C;0.05）。<b>结论</b> 基于多期CT的瘤内影像组学特征可有效预测乳头状癌CLNM,联合血清FT4水平及肿瘤最长径可进一步提升预测性能,为PTC患者术前风险分层与个体化手术决策提供无创依据。

来源：2026年第4期

《临床放射学》期刊编辑部

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