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超聲診斷甲狀腺乳頭狀癌頸部轉移淋巴結的研究進展

2022-11-23 10:13:24陳雨桐
腫瘤影像學 2022年2期
關鍵詞:特征研究

陳雨桐,王 燕

1. 上海交通大學附屬第六人民醫院超聲醫學科,上海 200233;

2. 上海超聲醫學研究所,上海 200233

2020年,甲狀腺癌的發病率占所有癌癥發病率的3%[1]。近30年來,甲狀腺癌的發病率在世界范圍內逐漸升高,其中,甲狀腺乳頭狀癌(papillary carcinoma of the thyroid,PTC)的發病率升高最為顯著[1]。常規病理學檢查發現20%~50%的PTC患者伴有頸部淋巴結轉移[2-6]。術前超聲評估甲狀腺癌淋巴結轉移對于制訂臨床方案具有重要的意義。然而,文獻[7]報道,超聲診斷術前PTC淋巴結轉移的靈敏度為63%,特異度為93%,且中央區淋巴結轉移的診斷準確度往往低于側頸部。隨著超聲及相關技術的發展,為了進一步提高超聲對頸部淋巴結的診斷效能,許多研究者從各個方面對此進行了相關研究[8-10]。本文將介紹目前超聲在診斷PTC頸部轉移淋巴結中的應用進展。

1 常規超聲檢查

常規超聲檢查是診斷PTC頸部淋巴結轉移的首要手段。美國甲狀腺協會(American Thyroid Association,ATA)指南[11]強烈推薦,對于所有準備行甲狀腺手術的患者進行頸部淋巴結超聲檢查。轉移性淋巴結在常規超聲掃查中的特征已得到較為充分的研究和證實。頸部的良性淋巴結多表現為梭形或卵圓形低回聲區,中心可見稍高回聲的淋巴門結構,可見血管自淋巴門進入淋巴結內[12]。PTC轉移淋巴結的主要超聲特征為淋巴結增大、鈣化、囊性變、高回聲、圓形、淋巴門消失和邊緣型血流[11]。文獻[13]報道淋巴結內囊性變、鈣化、高回聲、邊緣型血流和形態飽滿的靈敏度分別為45.8%、43.0%、68.7%、75.1%和65.4%,而特異度分別為95.8%、100.0%、77.4%、78.5%和59.9%。腫瘤轉移的浸潤首先發生在淋巴結的外層皮質,從而導致淋巴結形態的改變;通常最先發生的超聲表現為淋巴門結構消失[12];淋巴結外層皮質的浸潤使淋巴結的形態變得飽滿[8,14]。轉移淋巴結內存在甲狀腺濾泡結構的浸潤,其中濾泡上皮與濾泡腔內的膠體形成聲阻抗差較大的聲界面,超聲表現為高回聲區[15]。囊性變被認為是廣泛液化或膠體生成的結果[16]。PTC的轉移淋巴結鈣化多表現為位于邊緣的點狀強回聲,這被認為是代表著沙礫體的形成[14,17]。此外,淋巴結內的血流信號混亂,失去淋巴門結構特征的血流也是提示轉移淋巴結的特征之一[14,17-18]。

淋巴結的位置也是輔助鑒別淋巴結轉移的手段之一。PTC的頸部淋巴結轉移最多發生在頸中央區(Ⅵ區)[3,19],但由于頸部中央區淋巴結位置較深、體積較小以及受到氣管內氣體干擾,超聲的診斷效能通常低于側頸區[15]。側頸區淋巴結轉移多發生在Ⅲ區和Ⅳ區,Ⅱ區次之[19],但Ⅱ區淋巴結較易因口腔內炎癥發生反應性淋巴結腫大,需仔細進行鑒別。Ⅴ區的淋巴結轉移較少發生,多發生在頸部有廣泛轉移淋巴結的情況下[19]。

2 超聲彈性成像

超聲彈性成像是一種對組織硬度檢測的成像技術,根據組織軟硬度變化輔助鑒別病變組織與正常組織。超聲彈性成像主要可分為應變力成像以及剪切波成像(shear wave imaging,SWI),前者又可分為應變彈性成像和聲輻射力脈沖(acoustic radiation force impulse,ARFI)成像[20]。近年來,有不少研究[21-26]利用不同彈性成像技術鑒別診斷PTC頸部淋巴結轉移。

2007年,有研究[21]通過計算淋巴結與淋巴結周圍肌肉組織的應變力彈性比值診斷PTC淋巴結轉移,該研究認為比值大于1.5,則提示轉移淋巴結。2008年,Alam等[22]運用了實時組織彈性成像鑒別頸部淋巴結良惡性,研究顯示彈性成像靈敏度為83%,特異度為100%,準確度為89%,曲線下面積(area under curve,AUC)為0.873,聯合B型超聲及彈性成像評估顯示靈敏度為92%,特異度為94%,準確度為93%,AUC為0.970。此后,許多文獻[23-24]報道了ARFI成像在頸部淋巴結良惡性鑒別中的經驗。Meng等[23]提出,惡性淋巴結的聲觸診組織量化技術(virtual touch quantification,VTQ)高于良性淋巴結,其截斷值為2.595 m/s,此時靈敏度為82.9%,特異度為93.1%,AUC為0.906。Fujiwara等[24]則提出,剪切波速度(shear wave velocity,SWV)>1.9 m/s可提示轉移淋巴結,具有95.0%的特異度,81.8%的靈敏度和88.0%的總體準確度,AUC為0.923。

Jung等[25]研究發現,PTC頸部轉移淋巴結的平均楊氏模量(Emean)、最小楊氏模量(Emin)、最大楊氏模量(Emax)和淋巴結與周圍肌肉組織的楊氏模量比值(Emean-m)均顯著高于良性淋巴結,截斷值分別為29 kPa、24 kPa、57 kPa和1.676,聯合利用Emean(AUC為0.811)或Emin(AUC為0.812)和二維超聲預測頸部轉移淋巴結的效能,高于單獨運用二維超聲(AUC為0.738),且轉移淋巴結數量占切除淋巴結的比例及轉移淋巴結的最大轉移淋巴結的大小與彈性指數顯著相關。Kim等[9]同樣在研究中得出了轉移淋巴結具有更高的Emean、Emin、Emax,以及更低的楊氏模量標準差(ESD)。Chang等[26]在體外環境中對PTC患者頸中央區淋巴結標本進行SWE評估,證實了轉移淋巴結的Emax更高,且ESD更低。

各項研究[9,25-26]都證實了轉移淋巴結表現出比良性淋巴結更高的硬度,且具有較好的診斷效能。但是,目前的研究[9,25-26]在評估淋巴結良惡性的截斷值上無統一標準。因此在臨床操作中,彈性成像僅能結合醫師的臨床經驗,作為輔助常規超聲進行診斷的手段之一。

3 超聲造影(contrast-enhanced ultrasound,CEUS)

CEUS通過淋巴結血流灌注特征鑒別其良惡性。Slaisova等[27]提出CEUS對于頸部的轉移性淋巴結、淋巴瘤等良惡性鑒別具有輔助作用。有文獻[28-31]指出,CEUS同樣具備診斷PTC頸部淋巴結轉移的價值,且CEUS的診斷效能可優于常規超聲檢查。研究[28-29]發現,轉移淋巴結的CEUS特征包括不均勻灌注、灌注缺損、向心/混合性灌注、高增強及環形增強。Luo等[30]在定量CEUS的研究中提出轉移淋巴結的峰值減半時間(DT/2)更長,AUC更大。Jiang等[31]則發現,轉移淋巴結的峰值強度(peak intensity,PI)更高,同時,聯合彈性成像及CEUS可以使AUC提高至0.936,顯著高于單獨運用CEUS。然而由于臨床需要進行超聲評估的淋巴結通常體積較小,且難以鑒別淋巴結內的小轉移灶,目前CEUS尚未成為甲狀腺癌術前淋巴結評估的常用手段。

經淋巴管CEUS(lymphatic CEUS,LCEUS)是淋巴管顯影、追蹤前哨淋巴結的CEUS技術,多被用于乳腺癌前哨淋巴結的探測與鑒別研究[32-33]。最近,也有學者[10,34-35]通過LCEUS對PTC頸部淋巴結轉移的診斷進行了研究。在術前超聲檢查中,對腫瘤病灶周圍的甲狀腺實質注射造影劑,觀察甲狀腺周圍淋巴管和淋巴結的顯影特征,從而輔助診斷淋巴結的轉移情況[10]。Wei等[10]研究發現,由于轉移灶對于淋巴結內正常結構的破壞,LCEUS下轉移淋巴結可表現為灌注缺損和“亮環征”(目標橫切面中與淋巴結邊緣竇相匹配的囊下高灌注區域)的缺失,與常規經靜脈CEUS(intravenous CEUS,IVCEUS)聯合具有更好的診斷效果(AUC=0.863)。張艷等[34]在研究中也證實了LCEUS可有效診斷甲狀腺癌頸部轉移淋巴結,正常淋巴結表現為均勻高增強,而轉移淋巴結表現為不均勻增強及無增強。Liu等[35]建立了以常規超聲和LCEUS特征為基礎的評分系統,AUC可達到0.98,頸部淋巴結的轉移程度也與評分呈正相關。但是目前關于LCEUS的研究十分有限,其效能仍有待進一步驗證。且由于超聲切面的局限性,難以全面、同步顯示頸部淋巴結的引流情況[34],對于淋巴結的準確定位仍有待進一步研究。

4 影像組學和深度學習

影像組學是指通過定量提取高通量特征,提取醫學影像中人眼無法識別的可挖掘信息,多被用于計算機體層成像(computed tomography,CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)、正電子發射體層成像(positron emission tomography,PET)/CT等醫學影像技術中,主要運用于疾病診斷和預后預測[36]。有文獻[37]報道了基于紋理特征的影像組學在輔助診斷甲狀腺癌淋巴結轉移中的作用。Abbasian Ardakani等[37]研究對170個轉移性淋巴結和170個良性淋巴結進行超聲成像,提取影像學特征和紋理特征,從而分析兩組間的差異。超聲影像學特征包括回聲、邊緣、形態和微鈣化。研究應用了小波變換提取紋理特征,使用支持向量機(support vector machine,SVM)分類器對淋巴結進行分類。在訓練集和驗證集數據中,影像學特征和紋理特征的組合表現出了最佳性能。深度學習技術的發展給影像組學的研究帶來了新的方向,利用這種技術自動化提取醫學影像圖像中的特征,減少了人工在提取圖像特征中可能帶來的偏倚,使得結果更加準確。Lee等[38]開發了一種基于深度學習的超聲診斷系統,用于甲狀腺癌轉移淋巴結的定位和鑒別。研究共納入了804例患者共計812個淋巴結,分為訓練集(263個良性淋巴結和286個轉移淋巴結)、驗證集(30個良性淋巴結和33個轉移淋巴結)和測試集(100個良性淋巴結和100個轉移淋巴結)。利用VGG模型,開發了計算機輔助診斷(computer-aided diagnosis,CAD)系統來定位和鑒別轉移淋巴結,然后在測試集中評估該CAD系統的診斷性能,其準確度、靈敏度和特異度分別為83.0%、89.0%和77.0%,表現出了較高的靈敏度和較低的特異度,提示該CAD系統更適合作為一種篩查工具,并且其結果需要臨床醫師的檢驗。Liu等[39]及Li等[40]也證實了超聲影像組學特征在預測PTC頸部淋巴結轉移中的價值。Jiang等[41]則運用甲狀腺病灶的剪切波彈性成像(shear wave elastography,SWE)和常規超聲的組學特征建立了Rad評分,并在此評分上加入臨床危險因素,開發并證實了基于SWE組學特征的列線圖(nomogram)在術前預測PTC的頸部淋巴結轉移的效能。Yu等[42]在多中心、多機器、多操作者場景下研究了超聲影像組學的診斷價值,基于甲狀腺病變的超聲圖像,建立并比較了臨床統計模型、傳統影像組學模型、非遷移學習模型和遷移學習組學(transfer learning radiomics,TLR)模型等4個模型,以預測PTC患者淋巴結轉移的風險,其中TLR模型在主要和外部隊列中表現出最高的靈敏度和特異度,這進一步證實了超聲影像組學在PTC頸部淋巴結轉移中的預測價值。

綜上所述,除了常規超聲檢查外,超聲彈性成像、CEUS、影像組學及深度學習等技術在診斷甲狀腺癌的頸部轉移淋巴結的應用中具有一定的作用,可以為甲狀腺癌患者的治療計劃提供更多信息。但是許多技術還未廣泛運用到臨床實踐中,我們期待未來會有更多的研究,融合各項技術的優點,為超聲診斷甲狀腺癌頸部轉移淋巴結帶來更大的臨床價值。

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