膀胱癌（BCa）是男性第四大常见癌症，也是第八大致死性癌症。膀胱癌患者的正确分期对治疗决策至关重要。在发达国家，大约75%的BCa患者在诊断时表现为非肌层浸润性BCa（NMIBC），而其余大多数病例表现为肌层浸润性BCa（MIBC）。大约10-15%的NMIBC病例最终疾病进展为MIBC。

影像组学是一个科学领域，旨在通过提取大量的定量特征来发展改进医学图像分析方法。影像组学和机器学习技术在预测肌层浸润性膀胱癌（MIBC）方面的成功运用也催生了新的数据。

近期，有研究人员系统地回顾了影像组学技术在预测MIBC方面的诊断表现。

在PubMed和EMBASE数据库中，两名独立评审员对截至2020年7月的相关研究进行了文献检索。元分析是根据《系统回顾和元分析的首选报告项目》指南进行的。纳入标准包括评估影像学模型预测MIBC的诊断准确性评估，并将病理检查作为参考标准。对于偏倚评估，他们使用了诊断准确性研究质量评估-2和影像组学质量评分。加权汇总比例用于计算汇总的敏感性和特异性。采用线性混合模型计算分层汇总接收操作特征（HSROC）。

共纳入了8项研究，包括860名患者。研究结果发现，预测MIBC的敏感性和特异性的汇总估计值分别为82%（95%置信区间[CI]：77-86%）和81%（95%CI：76-85%）。HSROC下的面积为0.88。诊断准确性测量没有相关的异质性（灵敏度和特异性的I2分别=33%和41%），这一点在随后的元回归分析中得到了证实。

纳入的研究中在预测肌层浸润膀胱癌中的诊断表现

综上所述，影像组学在预测MIBC方面显示出很高的诊断性能。尽管方法不同，但影像组学模型的诊断准确性相对均匀。随着进一步的改进，影像组学有可能成为膀胱癌临床管理中的一个有用的辅助手段。

原始出处：

Mieszko Kozikowski ， Rodrigo Suarez-Ibarrola ， Rafał Osiecki et al. Role of Radiomics in the Prediction of Muscle-invasive Bladder Cancer： A Systematic Review and Meta-analysis. Eur Urol Fcous. Jun 2021