尿石症是一种常见的泌尿系统疾病，不同类型的结石的治疗策略不同。但是，准确检测结石的成分只能在取出来后在体外进行。因此，感染性结石的诊疗特别具有挑战性。可惜的是，目前还没有有效的方法能够在术前从非感染性结石中鉴别感染性结石。

中山大学附属孙逸仙纪念医院泌尿外科林天歆主任课题组等开发了一种可在术前鉴定感染性结石的放射组学模型，并通过了多中心验证。

研究流程示意图

在该研究中，共将来自三个医疗中心的1198位符合条件的尿石症患者分成了训练集、内部验证集合外部验证集。通过傅里叶变换红外光谱确定结石成分。从每位患者治疗前的计算机断层扫描图像中提取了总共1316个放射组学特征。使用最小绝对收缩和选择算子算法，确定了在训练集中实现有利区分的放射组学特征，并在验证集中得到了证实

曲线下面积

然后，研究人员基于多变量逻辑回归分析开发了一个纳入了放射组学特征、尿液中产生脲酶的细菌和尿液 pH 值的放射组学模型。列线图在训练和三个验证集中都显示出了良好的校准和区分能力（曲线下面积分别是0.898、0.832、0.825和0.812）。最后，决策曲线分析进一步证明了放射组学模型的临床实用性。

简而言之，林主任团队开发的这个放射组学模型，可以作为一种非侵入性的工具，于术前识别体内泌尿系感染性结石，这有助于优化尿石症的疾病诊疗并改善患者的预后。

原始出处：

Zheng Junjiong,Yu Hao,Batur Jesur et al. A multicenter study to develop a non-invasive radiomic model to identify urinary infection stone in vivo using machine-learning.[J] .Kidney Int, 2021,https://doi.org/10.1016/j.kint.2021.05.031