В ретроспективное исследование включены 191 пациент с патоморфологически подтвержденным папиллярным раком щитовидной железы (ПРЩ) на фоне тиреоидита Хашимото (ТХ), обследованных с декабря 2023 по июль 2025 года. Пациенты случайным образом распределены в обучающую (n=133) и валидационную (n=58) выборки в соотношении 7:3.
Радиомные признаки извлекали из изображений B-режима УЗИ (BMUS) и параметрических карт пиковой интенсивности при динамической контрастной ультрасонографии (DCE-US). Стабильность признаков оценивали с помощью внутриклассовых и межклассовых коэффициентов корреляции (ICC). Ключевые признаки отбирали последовательно: U-критерий Манна–Уитни, рекурсивное исключение признаков (RFE) и LASSO-регрессия, с последующим расчетом радиомного балла (Rad-score).
Независимые предикторы метастазов в шейные лимфоузлы (CLNM) определяли многофакторной логистической регрессией, включая клинические и ультразвуковые признаки. Построены три прогностические модели: клинико-ультразвуковая, радиомная и комбинированная мультимодальная.
Независимыми предикторами CLNM (P < 0,05) оказались: TG-Ab, TR-Ab, экстратиреоидная инвазия, дефекты накопления, BMUS Rad-score и DCE-US Rad-score.
В обучающей и валидационной выборках комбинированная модель достигла AUC 0,936 и 0,916 соответственно, что значимо превосходило радиомную модель (AUC = 0,825; 0,876) и клинико-ультразвуковую модель (AUC = 0,760; 0,800; критерий DeLong, P < 0,05).
Калибровочные кривые продемонстрировали хорошее соответствие модели. Анализ кривых решений (DCA) подтвердил, что комбинированная модель обеспечивает наибольшую клиническую пользу. Показатели NRI и IDI верифицировали значимое улучшение прогностической способности комбинированной модели.
SHAP-анализ выявил, что DCE-US Rad-score — наиболее важный предиктор CLNM.
Мультимодальная прогностическая модель, объединяющая радиомные баллы двух режимов УЗИ (BMUS и DCE-US) с клиническими и ультразвуковыми признаками, эффективно и надежно прогнозирует метастазы в шейные лимфоузлы у пациентов с ПРЩ на фоне ТХ и превосходит одномодальные модели. Модель обеспечивает объективную основу для выбора индивидуализированной хирургической стратегии.