목적: 다중 매개변수 초음파 기반 영상 오믹스 모델을 구축하여 림프종 감별 진단에서 전통적 초음파 매개변수 모델 대비 증진된 진단 효능을 체계적으로 평가하고, 림프종 비침습적 선별 전략 최적화를 위한 객관적 근거를 제공하고자 한다. 방법: 2022년 9월부터 2025년 1월까지 란저우대학교 제2병원 초음파의학센터에서 병리학적 검사로 확진된 표재 림프절 이상 환자를 후향적으로 포함하였다. 7:3 비율로 무작위 표본추출해 학습집합과 테스트집합으로 나누었다. 학습집합 환자의 다중 매개변수 초음파 영상에서 영상 오믹스 특징을 추출하고 분산 임계값법, 최소 절대 수축 및 선택 연산자 회귀, 최소 중복 최대 관련 연산자를 통해 주요 특징을 선별하였으며, 로지스틱 회귀 분류기를 이용해 다중 매개변수 초음파 영상 오믹스 모델을 구축하고 테스트집합에서 검증하였다. 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 결정 곡선 분석(DCA), 보정 곡선을 통해 다중 매개변수 모델과 전통적 초음파 모델(독립 위험 인자 6개 포함)의 효능 차이를 비교 평가하였다. 결과: 총 252명의 환자(림프종 110명, 비림프종 142명)를 학습집합 176명, 테스트집합 76명으로 나누어 포함하였다. 학습집합에서 3375개의 영상 오믹스 특징을 추출하였고, 전처리 및 선별을 거쳐 최종 9개의 주요 특징을 포함해 다중 매개변수 초음파 영상 오믹스 모델을 구축하였다. 해당 모델의 곡선 아래 면적(AUC)은 학습집합과 테스트집합에서 각각 0.93 및 0.91로, 전통적 초음파 매개변수 모델(학습집합 AUC 0.78, 테스트집합 AUC 0.69)보다 유의미하게 우수하였다. 결론: 다중 매개변수 초음파 영상 오믹스 모델과 전통적 초음파 매개변수 모델은 림프종 진단에서 모두 우수한 효능을 보였으며, 다중 매개변수 초음파 영상 오믹스 모델이 전통적 모델보다 현저히 우수하였다.

림프종; 다중모달 초음파; 조영 초음파; 영상 오믹스