El objetivo es desarrollar un nomograma que combine la ecografía por contraste (CEUS) y la fusión de imágenes de resonancia magnética potenciada (MRI) para evaluar el riesgo de infiltración peritumoral del glioblastoma (GBM). Métodos: se recopilaron retrospectivamente datos de pacientes con GBM que fueron operados en el departamento de neurocirugía del Hospital Huashan afiliado a la Universidad de Fudan entre marzo de 2021 y marzo de 2023. Antes de la cirugía, se realizó la fusión de imágenes de ultrasonido en escala de grises y MRI potenciada para delimitar el núcleo tumoral. Mediante CEUS se localizó la zona de infiltración y se cuantificaron las características hemodinámicas de la zona infiltrada y la región cerebral normal adyacente, normalizando los valores usando los datos de la sustancia blanca normal contralateral. Se aplicaron pruebas de Mann-Whitney U o ANOVA con corrección de Bonferroni para comparar parámetros hemodinámicos entre las áreas. Se construyó un nomograma basado en análisis multivariados de regresión logística para visualizar el riesgo de infiltración peritumoral, y se evaluó el rendimiento del modelo con curvas de calibración, curvas de decisión y curvas ROC. Resultados: se incluyeron 16 pacientes con GBM confirmados patológicamente, se extrajeron 136 regiones de interés tanto de áreas cerebrales normales como infiltradas. De la zona normal a la zona infiltrada, la intensidad máxima (P<0.001), el área bajo la curva tiempo-intensidad (P=0.013) y la intensidad máxima normalizada (P<0.001) aumentaron significativamente, mientras que el tiempo de ascenso (P=0.010) y el tiempo de pico normalizado (P=0.010) disminuyeron significativamente. La intensidad máxima (P<0.001), el área bajo la curva (P<0.001), la intensidad máxima normalizada (P<0.001) y el tiempo de pico normalizado (P=0.015) fueron factores de riesgo independientes para la infiltración peritumoral. El modelo de regresión logística basado en estos cuatro parámetros mostró un mejor rendimiento predictivo. Las curvas de calibración con la estadística de Hosmer-Lemeshow de 8.851 (P=0.355) indicaron buena concordancia entre los resultados previstos y observados. Las curvas de decisión mostraron beneficio neto cuando la tasa de infiltración peritumoral estaba entre el 8% y el 91%, lo que indica alta aplicabilidad clínica. El área bajo la curva ROC fue de 0.806, lo que indica un buen rendimiento diagnóstico. Conclusión: el nomograma basado en la fusión de imágenes CEUS y MRI potenciada proporciona una herramienta confiable para cuantificar la infiltración peritumoral del GBM, ayudando a la predicción no invasiva durante la cirugía.

glioblastoma; ecografía por contraste; resonancia magnética; imágenes fusionadas; infiltración