刘范林 蒋 群 杨小君 马清明

1.攀枝花市第二人民医院医学影像科 (四川 攀枝花 617000)

2.攀枝花市第二人民医院超声科 (四川 攀枝花 617000)

泌尿系统结石为临床常见泌尿系统疾病，可发生于膀胱、输尿管等部位，且不同部位临床症状存在差异，其中输尿管、肾结石以肾绞痛、血尿为主，膀胱结石以排尿困难、尿痛为主，严重影响患者生活质量[1-2]。报道显示[3-4]，泌尿系统结石成分可分为尿酸结石、非尿酸结石，手术过程中若毒素进入血液循环系统，可导致术后出现感染症状，影响预后恢复。因此，尽早明确泌尿系统结石成分至关重要。目前临床对于泌尿系统结石主要通过X线腹部平片(KUB)、CT、静脉尿路造影等进行早期诊断，可有效评估结石大小及距皮肤距离，但无法明确结石成分[5-6]。近年来影像组学逐渐应用于临床，通过高通量数据影像组学特征信息构建风险预测模型，可有效预测、评估、诊断患者病情。但目前鲜有关于通过影像组学预测泌尿系统结石成分相关研究，基于此，本研究试分析基于KUB、低剂量CT影像组学列线图预测泌尿系统结石成分的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料选取2019年6月至2022年6月我院96例泌尿系统结石患者作为研究对象，其中男53例，女43例，年龄42～67岁，平均(57.25±5.12)岁；体质量指数(BMI)18.8～26.4kg/m2，平均(22.23±1.18)kg/m2；结石直径3.7～9.6mm，平均(6.71±1.31)mm。本研究经我院伦理委员会审核批准。

纳入标准：均经影像学检查，结合临床症状证实为泌尿系统结石；可接受本研究治疗、检查方案；均为初次发病；知晓本研究，并签订知情同意书。排除标准：合并严重尿路感染者；脊柱畸形无法取截石位者；甲状腺功能亢进者；合并KUB、CT检查绝对禁忌症者；肝、肾等重大脏器功能障碍者；合并泌尿系统肿瘤；合并循环系统疾病、自身免疫性疾病者；合并精神异常或对本研究治疗、检查依从性较差者。

1.2 方法结石成分评估：所有患者入院后均行经皮肾穿刺取石术进行治疗，根据结石成分红外光谱检测分为尿酸结石、非尿酸结石。

影像学检查：术前均行常规KUB检查明确结石位置、大小等信息，KUB检查完成后均采用美国GE公司Discovery CT750HD扫描仪检查，处仰卧位，扫描范围为T12水平至耻骨联合下缘，扫描过程中叮嘱患者屏住呼吸，均给予低剂量进行扫描，参数设置为管电压为120kV，管电流范围250mA，旋转时间0.5s/r，螺距为1.375：1，噪声25。

图像处理分析：将图像均上传至GE ADW4.3工作站完成图像分析测量工作，采用ASIR、FBP技术处理，重建层厚1.25mm，所有图像均由同两名具有丰富经验的影像学医师检阅。影像组学特征：提取PACS检索导出的图像，经3D-Slicer软件勾画感兴趣区，批量导入影像组学处理软件，提取形态学特征、灰度共生矩阵特征、灰度连通大小矩阵特征等，共396个，影像组学标签构建从A.K.软件中自动提取105个特征，基于影像组学特征及相关回归系数构建影像组学标签评分，分值越高预测效能越高。

资料收集：均采用医院自制调查问卷调查统计临床资料，包括年龄、性别、BMI、结石直径、结石数量(单发、多发)、结石位置(上尿路、下尿路)、合并疾病(糖尿病、高血压)、有无饮酒史、吸烟史、职业类型(体力劳动、脑力劳动、退休)、有无结石家族史、肾积水。分别采集患者入院时5mL外周静脉血及5mL尿液送至医院检验科进行检测，测定所有患者血甘油三脂(TG)、总胆固醇(TC)、尿酸(UA)、谷丙转氨酶(ALT)、肌酐(Scr)、谷草转氨酶(AST)、γ-谷氨酰转肽酶(GGT)、尿钠(Na)、钾(Ca)、钙(Ca)。

调查质量保障：调查前对医护人员进行严格培训，经调查质量核查及数据质量核查制定相应调查问卷，采用相同调查问卷收集临床资料，以保障调查问卷准确性，录入数据时再次确认数据准确性，核实后由专业人员进行录入。

1.3 观察指标(1)统计比较尿酸结石组、非尿酸结石组及训练集、验证集临床资料。(2)分析泌尿系统结石影像组学特征。(3)泌尿系统结石成分多因素分析。(4)列线图预测模型构建与验证。

1.4 统计学方法采用SPSS 23.0软件对不同数据类型进行相关处理分析，用EXCEL软件建立数据库，常规进行逻辑检错，符合正态分布的计量资料用(±s)表示，组间比较采用独立样本t检验，组内比较采用配对t检验，计数资料用n(%)表示，两组间比较行χ2检验，Lasso回归分析筛选影像组学特征，Logistic回归方程分析相关影响因素，预测价值分析采用ROC曲线，获取AUC，采用DCA曲线分析模型效益，默认双侧检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同分组患者一般资料尿酸结石组和非尿酸结石组BMI、血UA、尿pH值、血Scr、高血压、糖尿病比较差异有统计学意义(P＜0.05)；训练集和验证集一般资料比较差异无统计学意义(P＞0.05)。见表1。

表1 两组临床资料对比

2.2 影像组学特征提取及影像组学标签构建从A.K.软件中自动提取105个特征，采用Lasso降维筛选出4类(6个)可预测泌尿系统结石成分的定量化影像组学特征(图1，表2)，基于上述特征和其相应的回归系数计算影像组学标签评分，分值越高预测泌尿系统结石成分概率越高。

图1A-图1B 影像组学特征的提取及筛选；图1A Lassso模型中调节参数选择；图1B 105个影像组学特征在模型中系数图2 列线图预测模型

表2 提取的预测泌尿系统结石成分的影像组学特征

2.3 泌尿系统结石成分多因素分析以泌尿系统结石成分是否为尿酸作为因变量(是=1，否=0)，表1中具有统计学意义指标及影像组学标签评分为自变量纳入Logistic回归方程，结果显示血UA、尿pH值、高血压、糖尿病、影像组学标签评分是泌尿系统结石成分影响因素(P＜0.05)。见表3、表4。

表3 赋值情况

表4 泌尿系统结石成分多因素分析

2.4 列线图预测模型构建与验证(1)列线图预测模型构建：根据表4筛选影响因素(血UA、尿pH值、高血压、糖尿病、影像组学标签评分)建立泌尿系统结石成分列线图预测模型，见图2。(2)区分度：ROC曲线显示，该模型在训练集和验证集人群中AUC分别为0.915(95%CI：0.769～0.976)、0.915(95%CI：0.769～0.976)，见图3。(3)准确度：校准曲线显示，该模型预测在训练集和验证集人群中结果与实际观察结果之间有很好相关性，见图4。(4)有效性：DCA曲线显示，在范围0.8～0.9、0.3～0.9内，该模型在训练集和验证集人群中净获益值较好，见图5。

图3A-图3B 列线图预测模型的ROC曲线(左为训练集，右为验证集)图4A-图4B 列线图预测模型的校准曲线(左为训练集，右为验证集)图5A-图5B 列线图预测模型的DCA曲线(左为训练集，右为验证集)

图4A-图4B 列线图预测模型的校准曲线(左为训练集，右为验证集)图5A-图5B 列线图预测模型的DCA曲线(左为训练集，右为验证集)

3 讨论

泌尿系统结石多由晶体物质在泌尿系统内堆积形成，根据结石嵌顿位置不同可出现不同临床症状，为导致尿路梗阻、尿路感染的主要原因[7-8]。目前临床主要通过输尿管碎石取石、经皮肾镜碎石取石等方案进行治疗，可有效清除泌尿系统结石，但受结石密度、成分、负荷等因素影响，部分患者无法一次性清除，且易因碎石成分感染[9-10]。因此，术前预测患者结石成分至关重要。

KUB、CT均为临床诊断泌尿系统结石的有效方案，可明确结石形状、位置等信息，有助于医师制定相应治疗方案，具有无创、简便快捷等优点，而影像组学为一种新兴的影像学评估方法，可将CT、X线片、MRI等影像图像数据化，通过高通量定量分析综合评估病变空间异质性[11-13]。本研究基于KUB、低剂量CT影像组学特征分析发现，经Lasso降维筛选出6个可预测泌尿系统结石成分的定量化影像组学特征，分别为中间灰度强度、区域差异、相关性的信息量度、群集阴影、最小轴长度、粗糙度。报道显示[14-15]，影像组学通过计算机辅助诊断技术将CT影像特征转化为可量化数据，用数据间接表达影像特征并进行分析，从而建立预测模型。另有学者表明[16-17]，泌尿系统结石影像组学特征中群集阴影表示偏度及均匀性的亮度，与结石的褶皱程度相关，结石越粗糙，群集阴影越大，提示三维空间越不对称，推测尿酸结石内部存在分层现象，内部密度不均匀导致。灰度强度可测量低灰度值分布，尿酸结石与含钙量多的草酸钙结石相比，其灰度值较低，因此可通过该值测量结石低灰度值分布[18-19]。此外，本研究通过上述特征及其相应的回归系数计算影像组学标签评分，发现影像组学标签评分为泌尿系统结石成分的重要影响因素，可用于早期预测评估结石成分。

本研究还发现血UA、尿pH值、高血压、糖尿病也为泌尿系统结石成分的相关影响因素，对于术前预测结石成分具有一定价值。分析其原因可能在于，(1)血UA偏高患者内环境呈酸性，尿草酸排泄量较高，易沉积形成结晶，逐渐形成草酸钙结石，而尿pH值与肾脏氨类物质分泌相关，UA于尿液酸性环境中溶解度降低可增加沉淀及结晶析出率[20-21]。(2)既往有学者研究表明[22-23]，原发性高血压患者每24h尿钙排泄量增加25mg以上，而多数高血压患者BMI较高，肥胖者每24h尿液中草酸排泄量增加50mg以上，因此高血压与泌尿系统结石成分密切相关。(3)糖尿病患者可引起代偿性高胰岛素血症，从而导致尿钙排泄量增加，且糖尿病患者尿液pH显著下降，从而增加沉淀及尿酸结晶的析出，此外糖尿病患者尿蛋白升高、UA重吸收增多、脂质代谢紊乱等也可参与尿酸结石的形成[24-25]。基于上述研究结果，本研究构建列线图预测模型，经ROC分析显示该模型在训练集和验证集人群中AUC分别为0.91、0.915，具有较高预测价值，进一步经DCA曲线分析显示，该模型在训练集和验证集人群中净获益值较好。

综上所述，基于KUB、低剂量CT影像组学列线图对于攀枝花泌尿系统结石成分具有较高预测价值，为临床术前制定治疗方案提供参考，以改善预后。