目的:探索临床-影像组学模型在预测评估肾结石患者行输尿管软镜碎石术（flexible ureteroscopy lithotripsy,FURL）术后无石率（stone-free rate,SFR）的价值。患者与方法:回顾性分析2129例经FURL治疗的肾结石患者影像及其临床信息。所有患者均在术前接受非对比增强计算机断层扫描检查。根据术后三个月的无石率结果,将患者分为成功组和失败组。针对142例肾下盏结石患者作进一步的影像组学研究。主要包括五个步骤:1)数据的预处理,利用3D Slicer图像分割软件对感兴趣区域进行逐层勾画并融合成为感兴趣容积;2)由MATLAB商业数学软件自动提取出604个纹理特征;3)按训练集比验证集为7:3的比例,将99例患者纳入训练集,利用R语言统计分析软件,经最小绝对值收敛和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归分析方法进行降维及特征选取,并通过所选特征的线性等式计算出每个患者的组学评分;4)采用多元逻辑回归分析来建立包含临床因素和影像组学评分的模型,并绘制诺模图;5)剩下的43例患者纳入验证集,用于模型的验证。同时进行模型的效能评估,其中接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）衡量模型的区分度,校正曲线评估校准度,决策曲线评估临床应用价值。结果:最后264例单发肾结石患者纳入研究,FURL的总无石率为72%,而肾下盏结石和非肾下盏结石的SFR分别为56.3%和90.16%。肾下盏结石SFR的独立预测因子为影像组学评分,结石体积,操作者经验和肾积水程度,均被纳入多元逻辑回归分析模型中。在训练集和验证集,模型的ROC曲线下面积分别为0.949和0.947。校正曲线显示模型的预测精度较高,决策曲线分析表明该模型有较高的临床应用价值。结论:影像组学能较好地预测单发肾结石FURL的术后无石率,结合相关临床指标所得到的临床-影像组学模型可定量评估手术的成功率。目的:探索影像组学在评估输尿管结石患者输尿管软镜碎石术（flexible ureteroscopy lithotripsy,FURL）或经皮肾镜取石术（percutaneous nephrolithotomy,PCNL）的术后败血症风险因素的价值。患者与方法:回顾性研究从2013年3月至2018年12月行FURL或PCNL治疗的单侧单发输尿管结石患者1469例,同时收集每位患者的相关临床信息。所有研究对象均在术前接受CT平扫检查。经倾向性评分匹配后,进行影像组学模型构建。主要分为四个步骤:1)图像分割,利用3D Slicer软件对感兴趣区域逐层勾画,并融合成为感兴趣容积;2)特征提取,由3D Slicer内部纹理提取插件自动提取出纹理特征;3)特征筛选优化及模型构建,利用R语言统计分析软件,经最小绝对值收敛和选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）的回归分析方法行图像数据的降维及特征选取,得出影像组学模型,并计算出每个患者的影像组学评分;4)模型效能评估,ROC（Receiver operating characteristic）曲线评价模型的区分度,校准曲线评估校准度和决策曲线评估临床应用价值。结果:最后847例单发输尿管结石患者纳入研究,FURL或PCNL术后败血症的总体发生率为5.9%。败血症组和非败血症组在以下指标存在统计学差异（p值均<0.001）:性别,术前发热,尿培养,白蛋白,球蛋白,白球比,尿白细胞（定性）,尿白细胞（定量）,尿亚硝酸盐。经倾向性评分匹配,纳入132例患者进行影像组学模型构建。3D Slicer软件提取出884个影像组学特征。经LASSO分析,为模型提供最佳数据拟合的λ值为0.0202,最后的模型纳入26个关键特征参数。该模型的AUC值为0.881（95%CI,0.813-0.931）,敏感度为79.55%,特异度为96.59%。同时,决策曲线分析表明该模型的临床应用价值较高。结论:影像组学模型能够较好地预测单发输尿管结石患者行FURL或PCNL术后败血症的风险因素,有助于早期识别败血症的高危患者。