2021年6月11日，孫逸仙紀念醫院副院長林天歆教授團隊在國際知名學術期刊Kidney International發表題為“A multicenter study to develop a non-invasive radiomic model to identify urinary infection stone in vivo using machine-learning”的論文（DOI: 10.1016/j.kint.2021.05.031）。林天歆教授和喀什地區第一人民醫院鄒小廣書記為共同通訊作者，孫逸仙紀念醫院鄭俊炯博士、于浩主治醫師和喀什地區第一人民醫院加素爾·巴吐爾醫生為共同第一作者。
林天歆教授團隊針對目前無法在體檢測尿路結石成分這一臨床問題，采用影像組學技術來對尿路結石成分進行在體預測。擔任廣東省第四批“組團式”援疆醫療隊隊長的林天歆教授在援疆期間，將此技術應用于感染性結石的預測，聯合喀什地區第一人民醫院（中山大學附屬喀什醫院）及新疆維吾爾自治區人民醫院開展多中心研究，成功開發了一個基于CT的影像組學預測模型，用于術前在體識別感染性尿路結石，有助于治療決策的制定；也為結石成分在體診斷的相關產品研發奠定基礎，從而有利于推動尿路結石的精準治療。
【圖形摘要】1、影像組學分析；2、影像組學分類器的構建與臨床危險因素的識別；
3、影像組學模型的構建及評估
泌尿系結石是一種常見的泌尿系統疾病，隨著患病率的增加，泌尿系結石在世界范圍內仍然是一個重要的衛生問題。泌尿系結石的高發病率和復發率以及其在工齡成年人中的高占比對個體和社會造成較大的影響。泌尿系結石可分為非感染性結石、感染性結石、遺傳相關性結石和藥物結石。其中，感染結石是晶體在有機基質中合并而成的復雜聚集體，與產生脲酶的革蘭氏陰性菌引起的尿道感染密切相關，約占泌尿系結石疾病的10%-15%。由于其結構復雜、復發率高，感染性結石患者的治療管理充滿挑戰。感染性結石患者術后發生感染性并發癥的風險更高，可能出現包括如嚴重敗血癥和感染性休克等危及生命的情況。另外，如果感染性結石在術中不能被完全清除，則更容易發生復發。結石患者的治療方案取決于結石的大小、數量、位置和成分等。其中，結石成分是進一步診斷和管理決策的基礎。然而，目前準確的結石成分信息只有在術后結石取出后檢測才能得到。因此，實現在體預測尿路結石成分具有重要的臨床意義。
影像組學是近來一項有前景的熱門技術，系通過獲取影像學檢查的原始圖片（CT、MRI、B超等），利用計算機提取高通量的影像組學特征，隨后進行充分的分析，進而應用到臨床決策系統當中，包括輔助疾病診斷、預測治療反應及預測預后等。
該研究基于患者的術前CT影像圖片，利用結石影像提取得到的影像組學特征，并結合尿液pH值、尿液產脲酶細菌這兩個臨床預測因子，構建了一個影像組學預測模型，用于感染性結石的術前預測。該模型具有良好的預測效能（AUC = 0.898），并得到內部驗證和多中心外部驗證（AUC = 0.812-0.832），實現了在體“檢測”結石成分，為感染性結石患者提供了一種無創、可靠的術前預測工具，有利于優化疾病管理，從而改善結石患者的預后，具有重要的臨床意義。
