O objetivo é investigar o valor clínico da construção de um modelo de nomograma combinando a pontuação radiômica (Rad-score) de imagens ultrassonográficas bimodais (ultrassom em escala de cinza convencional e elastografia por deformação) da lesão primária do carcinoma papilífero da tireoide clinicamente negativo para linfonodos (CN0), para a predição pré-operatória da metástase nos linfonodos centrais (CLNM). Foram incluídos retrospectivamente pacientes com PTC CN0 submetidos à tireoidectomia com dissecção profilática dos linfonodos centrais no Hospital afiliado à Universidade Médica de Binzhou, entre março de 2022 e dezembro de 2023, divididos aleatoriamente em conjuntos de treino e teste na proporção 7:3. Com base na patologia pós-operatória, os pacientes foram classificados em grupos CLNM positivo e negativo. As imagens ultrassonográficas bimodais foram pré-processadas com Python, áreas de interesse (ROI) foram delineadas manualmente com o software 3D Slicer, características radiômicas extraídas pelo Pyradiomics, e as melhores características selecionadas pelos algoritmos mRMR e LASSO. Modelos radiômicos para ultrassom em escala de cinza convencional, elastografia por deformação e imagem bimodal foram construídos usando o algoritmo Random Forest e a pontuação Rad-score gerada. Análises de regressão logística uni e multivariadas selecionaram fatores de risco independentes e construíram um modelo clínico. O desempenho dos modelos foi avaliado por curvas ROC, e o modelo combinado com o Rad-score bimodal e fatores independentes com a melhor AUC foi utilizado para construir o modelo conjunto e o nomograma. Foram incluídos 220 pacientes, com 80 CLNM positivos e 140 negativos. As AUCs dos modelos de ultrassom em escala de cinza, elastografia e bimodal foram 0,697, 0,715 e 0,734 no conjunto de treino, e 0,703, 0,731 e 0,742 no conjunto de teste, respectivamente. O modelo clínico baseado no diâmetro máximo do nódulo e invasão da cápsula teve AUCs de 0,674 e 0,675. O modelo combinado com o Rad-score bimodal alcançou AUCs de 0,776 e 0,754. O modelo do nomograma superou os outros modelos (P<0,05). Conclusão: O modelo do nomograma possui bom desempenho preditivo e, como ferramenta visual, é valioso para prever o estado de CLNM em PTC clinicamente negativos, podendo auxiliar na elaboração de planos terapêuticos personalizados.

ultrassom bimodal;radiômica;carcinoma papilífero da tireoide;linfonodos clinicamente negativos;metástase em linfonodos centrais