O-RADS联合超声造影与ROMA <italic style="font-style: italic">z</italic>-score三分类预测卵巢上皮肿瘤

袁鲲; 朱晓敏; 张环宇; 黄羽君; 李清莹; 欧妍; 朱云晓

doi:10.11714/jsysu.med.YX20260009

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O-RADS联合超声造影与ROMA z-score三分类预测卵巢上皮肿瘤

临床研究 | 更新时间：2026-04-14

- O-RADS联合超声造影与ROMA z-score三分类预测卵巢上皮肿瘤
- Integrating O-RADS，Contrast-enhanced Ultrasound and ROMA z-score for Three-category Prediction of Ovarian Epithelial Tumors
- 中山大学学报（医学科学版） 2026年47卷第2期页码：336-345
- 作者机构：
  
  1.中山大学附属第七医院超声科，广东深圳 518107
  2.中山大学附属第七医院临床大数据研究中心，广东深圳 518107
- 作者简介：
  
  袁鲲，第一作者，研究方向：超声医学，E-mail：yuankun@sysush.com
  朱云晓，通信作者，副主任医师，E-mail：zhuyunxiao@sysush.com
- 基金信息：
  
  2020 年深圳市科创委基金面上项目(JCYJ20190814170205768)
- DOI：10.11714/jsysu.med.YX20260009
  中图分类号： R445.1
- 收稿：2026-01-15，
  
  修回：2026-02-21，
  
  录用：2026-02-23，
  
  纸质出版：2026-03-20
- 稿件说明：
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袁鲲,朱晓敏,张环宇等.O-RADS联合超声造影与ROMA ,z-score三分类预测卵巢上皮肿瘤[J].中山大学学报（医学科学版）,2026,47(02):336-345.

YUAN Kun,ZHU Xiaomin,ZHANG Huanyu,et al.Integrating O-RADS，Contrast-enhanced Ultrasound and ROMA ,z-score for Three-category Prediction of Ovarian Epithelial Tumors[J].Journal of Sun Yat-sen University(Medical Sciences),2026,47(02):336-345.
袁鲲,朱晓敏,张环宇等.O-RADS联合超声造影与ROMA ,z-score三分类预测卵巢上皮肿瘤[J].中山大学学报（医学科学版）,2026,47(02):336-345. DOI： 10.11714/jsysu.med.YX20260009.

YUAN Kun,ZHU Xiaomin,ZHANG Huanyu,et al.Integrating O-RADS，Contrast-enhanced Ultrasound and ROMA ,z-score for Three-category Prediction of Ovarian Epithelial Tumors[J].Journal of Sun Yat-sen University(Medical Sciences),2026,47(02):336-345. DOI： 10.11714/jsysu.med.YX20260009.

摘要

目的

基于O-RADS构建并评估融合超声造影（CEUS）及标准化

值的卵巢恶性肿瘤风险预测模型（ROMA

score）的多参数诊断模型，以期提升对良性、交界性和恶性卵巢上皮性肿瘤（OETs）的三分类诊断准确性。

方法

本研究回顾性纳入2018年5月至2024年12月经病理确诊的129例卵巢上皮性肿瘤患者。收集患者临床资料（包括年龄、绝经状态、体质量指数、HE4、CA125）及超声影像资料（常规超声特征与超声造影特征）。根据病理结果将肿瘤分为良性、交界性及恶性三类。采用随机森林算法构建预测模型，并绘制ROC曲线将O-RADS联合超声造影（O-RADS+CEUS）、O-RADS联合ROMA

score（O-RADS+ROMA

score）、三者联合（O-RADS+CEUS+ROMA

score）与O-RADS的诊断效能进行比较。

结果

本研究共纳入129例OETs患者，其中良性63例，交界性25例，恶性41例。与O-RADS相比，3个参数联合（O-RADS+CEUS+ROMA

score）诊断效能最佳，其鉴别良性与交界性肿瘤的曲线下面积（AUC）为0.87（95%CI：0.79-0.95）

. 0.64（95%CI：0.51-0.76），

＜0.001）；鉴别交界性与恶性肿瘤的AUCs为0.90（95%CI：0.83-0.97）

. 0.64（95%CI：0.50-0.78），

＜0.001。随机森林模型分析显示，HE4、CA125和超声造影特征是预测价值最高的变量，其在总体重要性评分（51.94分）中分别占11.02分、8.82分与18.10分。测试队列中该模型的总体诊断准确率为72.97%，曲线下面积为0.89（95%CI：0.77-1.00），敏感性为67.06%，特异性为85.01%。

结论

基于O-RADS联合超声造影与ROMA

score的多参数模型在鉴别良性与交界性OETs及交界性与恶性OETs中表现出最高的诊断效能。人附睾上皮分泌蛋白4、糖类抗原125及超声造影特征为关键预测因子，支持模型在完善OETs术前风险分层中的作用。

Abstract

Objective

To develop and evaluate an O-RADSbased multiparametric model integratingcontrast-enhanced US （CEUS） and the

-score standardized risk of ovarian malignancy algorithm （ROMA

score） to improve the diagnostic accuracy for differentiating benign， borderline， and malignant ovarian epithelial tumors （OETs）.

Methods

This retrospective study included 129 patients with pathologically confirmed OETs between May 2018 and December 2024. Clinical variables （age， menopausal status， BMI， HE4， CA125） and sonographic features （conventional US and CEUS） were collected. Tumors were classified as benign， borderline， or malignant according to pathological findings. A random forest algorithm was used to contruct the predictive model. Receiver operating characteristic （ROC） curves were generated tocompare the diagnostic performance of O-RADS， O-RADS+CEUS， O-RADS+ROMA

score， and O-RADS+ CEUS+ROMA

score.

Results

Among the 129 patients， 63 had benign tumors， 25 had borderline tumors， and 41 had malignant tumors. Compared with O-RADS alone， the combined O-RADS+CEUS+ROMA

score model demonstrated superior diagnostic performance， with an AUC of 0.87 （95% CI： 0.79-0.95）

vs.

0.64 （95% CI： 0.51-0.76），

P＜

0.001， for differentiating benign from borderline tumors， and 0.90 （95% CI： 0.83-0.97）

vs.

0.64 （95% CI： 0.50-0.78），

P＜

0.001， for differentiating borderline from malignant tumors. The random forest analysis identified HE4， CA125 and CEUS features as the most important predictors，contributing 11.02， 8.82， 18.1 points， respectively， to the total importance score of 51.94. In the test cohort， the model achieved an overall diagnostic accuracy of 72.97%， with an AUC of 0.89（95%CI：0.77-1.00）， sensitivity of 67.06%， and specificity of 85.01%.

Conclusions

O-RADS+CEUS+ROMA

score multiparametric model demonstrated the highest diagnostic performance for in differentiating benign from borderline and borderline from malignant OETs. HE4， CA125 and CEUS features were identified as key predic

tive risk factors， supporting the role of this model in improving preoperative risk stratification of OETs.

关键词

Keywords

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