目的：多パラメータ超音波に基づく画像オミクスモデルを構築し、従来の超音波パラメータモデルと比較してリンパ腫の鑑別診断における増分診断効果を体系的に評価し、リンパ腫の非侵襲的スクリーニング戦略の最適化に客観的根拠を提供すること。方法：2022年9月から2025年1月まで蘭州大学第二病院超音波医学センターで病理学的検査により確定診断された浅在リンパ節異常患者を遡及的に収集した。患者を7:3の比率でランダムに抽出し、訓練セットとテストセットに分けた。訓練セットの多パラメータ超音波画像から画像オミクス特徴を抽出し、分散閾値法、最小絶対収縮および選択作用回帰、最小冗長最大相関作用子を通じて重要特徴を選抜し、ロジスティック回帰分類器を用いて多パラメータ超音波画像オミクスモデルを構築し、テストセットで検証した。受信者動作特性（ROC）曲線、意思決定曲線分析（DCA）、校正曲線を使用して多パラメータモデルと従来の超音波モデル（6つの独立危険因子を含む）の性能差を比較評価した。結果：252例の患者（リンパ腫110例、非リンパ腫142例）を訓練セット176例、テストセット76例に分けて含めた。訓練セットで3375の画像オミクス特徴を抽出し、前処理と選抜を経て9つの重要特徴を最終的に含め、多パラメータ超音波画像オミクスモデルを構築した。このモデルの曲線下面積（AUC）は訓練セットおよびテストセットでそれぞれ0.93および0.91で、従来の超音波パラメータモデル（訓練セットAUC 0.78、テストセットAUC 0.69）よりも有意に優れていた。結論：多パラメータ超音波画像オミクスモデルおよび従来の超音波パラメータモデルはリンパ腫診断において良好な性能を示し、多パラメータ超音波画像オミクスモデルの性能は従来モデルよりも明らかに優れていた。

リンパ腫;多モーダル超音波;造影超音波;画像オミクス