基于放射组学特征和临床数据的非侵入性肾肿块诊断模型：一项多中心研究

《Abdominal Radiology》：Noninvasive renal mass diagnostic models based on radiomic features and clinical data: a multi-center study

本研究基于放射组学开发整合模型，用于区分肾良恶性病变及肾癌亚型，通过多中心数据验证，显示整合模型在训练集和验证集中AUC分别为0.937、0.942，并确定RMI截断值为1.661，有效提升诊断准确性和特异性。

　　

摘要

目的

大约20%的肾肿块在手术后被证实为良性。我们的目标是基于放射组学开发一种策略，以区分不同的肾肿块。

方法

在这项回顾性研究中，我们从中国的两家医院和两个公共数据库中收集了726个肾肿块（54个良性，672个恶性）。我们开发了两种诊断模型：肾肿块诊断模型（KMDM）和肾癌亚型诊断模型（KCSDM），用于区分肾细胞癌及其亚型。每个模型都分为三个部分（放射组学模型、临床模型和综合模型），并在训练集和两个独立的验证集中进行了评估。

结果

KMDM使用了总共39个放射组学变量，而KCSDM使用了78个变量。在KMDM和KCSDM中，放射组学模型的表现都优于临床模型。综合模型在KMDM中的表现最佳（训练集的AUC为0.937，在两个验证集中的AUC均为0.942），与其他两个模型和两位专家相比也是如此。我们确定了一个恶性风险指数（RMI=1.661）的临界值，用于区分良性与恶性肾肿块，在验证集中的灵敏度为0.929，特异性为0.833。KCSDM的综合模型也得到了类似的结果。

结论

综合模型能够以令人满意的灵敏度和特异性无创地区分良性与恶性肾肿块以及肾细胞癌的亚型。