吴 宇,付 永,谷明利,刘建民

肾结石作为泌尿外科常见疾病,部分国家其患病率可达10%以上[1],每年相关的治疗费用高达数十亿美元。经皮肾镜碎石取石术(percutaneous nephrolithotomy,PCNL)治疗复杂性结石、肾盂输尿管连接部大结石及鹿角形结石成为首选[2]。由于结石的负荷和分布、集合系统的解剖结构及术者的操作熟练度是因人而异的,所以术后结石残留在所难免。为满足临床医生需求,有国外学者提出S.T.O.N.E评分[3]、Guy′s分级 (Guy′s score,GSS)[4]与CROES图表计数系统[5]用于术前评估肾结石的复杂程度及预测术后残石的发生率,有助于术前医生对于病人病情的评估及交流,然而这3种评分系统对结石清除率(stone-free rate,SFR)的预测精准度仍有争议。近年来,伴随影像技术的提升及影像组学的研究深入,其临床应用越发广泛。该影像组学的新方法已被证明能够影响和改变肿瘤领域的诊断和治疗策略[6-8]。此外,多项研究[9-10]表明,基于影像组学或机器学习的预测模型对于某些手术治疗,如输尿管软镜碎石和体外冲击波碎石的术后结果预测更加精准。基于此,本研究开发一种结合影像组学特征和临床指标的新型PCNL预测模型,特别是对于鹿角形肾结石,用于PCNL的术前评估和预测SFR。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2018年1月至2019年6月我科行PCNL治疗的113例肾结石病人临床及影像学资料,所有病人均采用标准单通道,按照术后是否有结石残留分为结石清除组和结石残留组。排除标准:严重的心肺功能、凝血功能异常或脊柱畸形不能耐受手术者;重度尿路感染或肾功能不全者;合并同侧泌尿系统肿瘤的病人。……