Ziel der Studie ist die Untersuchung des klinischen Nutzens eines Nomogramm-Modells, das auf einem radiomischen Score aus bimodalen Ultraschallbildern (konventioneller Graustufen-Ultraschall und elastische Strain-Bildgebung) von primären papillären Schilddrüsenkarzinomen mit klinisch negativem Lymphknotenstatus (CN0) basiert, zur präoperativen Vorhersage von Metastasen in zentralen Lymphknoten (CLNM). Patienten mit CN0 PTC, die zwischen März 2022 und Dezember 2023 an der mit der Binzhou Medical University verbundenen Klinik eine Schilddrüsenentfernung mit prophylaktischer zentraler Lymphknotendissektion erhielten, wurden retrospektiv eingeschlossen und im Verhältnis 7:3 in Trainings- und Testgruppen aufgeteilt. Auf Basis der postoperativen pathologischen Befunde erfolgte eine Einteilung in CLNM-positive und CLNM-negative Gruppen. Die bimodalen Ultraschallbilder wurden mit Python vorverarbeitet, die Läsions-ROI manuell mit 3D Slicer erstellt. Radiomische Merkmale wurden mit Pyradiomics extrahiert. Mittels minimaler Redundanz maximaler Relevanz (mRMR) und des Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) wurden optimale Merkmale ausgewählt. Anschließend wurden mit dem Random-Forest-Algorithmus konventionelle Graustufen-, Strain- und bimodale Ultraschall-Radiomik-Modelle erstellt und Rad-Scores generiert. Univariate und multivariate logistische Regressionsanalysen identifizierten unabhängige Risikofaktoren für CLNM, die in ein klinisches Modell eingebracht wurden. Die Modellleistung wurde mit ROC-Kurven bewertet. Das beste Modell mit der höchsten AUC, basierend auf dem bimodalen Rad-Score und unabhängigen Risikofaktoren, wurde in ein Kombinationsmodell und ein Nomogramm überführt. Insgesamt wurden 220 Patienten eingeschlossen, davon 80 CLNM-positive und 140 negative. Die AUC-Werte der Graustufen-, Strain- und bimodalen Radiomik-Modelle im Training betrugen 0,697, 0,715 bzw. 0,734; im Test 0,703, 0,731 und 0,742. Das klinische Modell, das basierend auf dem maximalen Knotendurchmesser und Kapselinfiltration erstellt wurde, erreichte AUC-Werte von 0,674 und 0,675. Das Kombinationsmodell mit bimodalem Rad-Score und klinischen Faktoren erzielte AUCs von 0,776 und 0,754. Das Nomogramm übertraf die anderen Modelle signifikant (P<0,05). Schlussfolgerung: Das Nomogrammmodell bietet eine gute Vorhersageleistung und ist als visuelles Instrument wertvoll für die präoperative Vorhersage des CLNM-Status beim klinisch lymphknotennegativen papillären Schilddrüsenkarzinom sowie für die Unterstützung personalisierter Therapiestrategien.

bimodale Ultraschalluntersuchung;Radiomik;papilläres Schilddrüsenkarzinom;klinisch lymphknotennegativ;zentrale Lymphknotenmetastasen