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 Predicting the accurate preoperative staging of bladder cancer (BLCA), which markedly affects treatment decisions and patient outcomes, using traditional clinical parameters is challenging. Nevertheless, emerging studies in radiomics, especially machine learning-based computed tomography (CT) image-based radiomics, hold promise in improving stage prediction accuracy in various tumors. However, the comparative performance and clinical utility of models for BLCA are under investigation 使用传统的临床参数预测膀胱癌（BLCA）的准确术前分期是具有挑战性的，这显著影响治疗决策和患者结局。然而，放射组学的新兴研究，特别是基于机器学习的计算机断层扫描（CT）图像的放射组学，有望提高各种肿瘤的分期预测准确性。然而，BLCA模型的比较性能和临床效用正在研究中
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