超聲診斷甲狀腺癌頸部轉移淋巴結的應用進展

田順 周軍

[關鍵詞]超聲；甲狀腺癌；頸部淋巴結；轉移

2020年全球甲狀腺癌新發病例數約58.6萬例，且發病率呈上升趨勢[1]。且甲狀腺癌頸部中央區和頸側區淋巴結轉移發生率較高。淋巴結狀態是決定手術方式和范圍的重要依據，且淋巴結轉移是甲狀腺癌復發的重要危險因素[3]。因此準確診斷頸部淋巴結的良惡性有助于制訂合理治療方案、建立科學監測體系并正確評估預后情況，對甲狀腺癌患者具有重要意義。超聲作為重要的檢查方式之一，具有方便、無創、實時、可重復性強等優點，既可以在術前評估甲狀腺癌患者頸部淋巴結是否存在轉移，為判斷預后提供依據，又可用于術后定期監測隨訪。本文就不同超聲技術評估甲狀腺癌頸部淋巴結的應用進展進行綜述。

1 二維灰階超聲

正常淋巴結形態規則，呈蠶豆形或腎形，長徑/短徑>2，邊界清楚，皮質呈均勻低回聲，髓質呈高回聲，常可顯示淋巴門。惡性則多表現為圓形或類圓形，短徑增大，長徑/短徑<2，體積增大，皮質增厚，邊界不規則，淋巴門結構消失，內部回聲不均，鈣化等征象[4-5]。Xiang等[6]以淋巴結內微鈣化診斷轉移淋巴結的敏感度偏低，但特異度較高。癌癥的發生、發展及轉移往往受多因素影響，原發灶的聲像圖也可預測頸部淋巴結的轉移。Huang等[7]研究認為原發腫瘤最大直徑>7mm、微鈣化、包膜侵犯均是淋巴結轉移的獨立危險因素。有研究[8-9]將超聲圖像及臨床資料進行分析，發現性別為男性，年齡≤45歲，腫瘤大小>5mm，多灶性和甲狀腺內擴散可預測甲狀腺癌淋巴結轉移。

二維灰階超聲是診斷淋巴結轉移的常規手段，尚不能據此簡單地斷定其良惡性，需與其他檢查相結合，提高診斷的準確性。

2 多普勒超聲

多普勒超聲可以有效顯示血流分布情況，進一步對淋巴結的性質進行鑒別。正常淋巴結多為門型血流，而轉移淋巴結中央及周邊會出現豐富的血流信號。此外，轉移淋巴結的血管搏動指數、阻力指數可明顯升高[4，10]。超微血管成像（superbmicrovascularimaging，SMI）能有效分離血流信號及重疊的運動偽影，實現低流速微小血管的可視化。Lee等[11]發現SMI可顯示良性淋巴結在常規超聲圖像上沒有顯示的淋巴門結構，以及轉移淋巴結內的異常血管，能為診斷淋巴結良惡性提供更多的參考。

3 超聲彈性成像

實時組織彈性成像（real-timeelastography，RTE）是一種通過對受檢部位施加一定的壓力，借助色彩反映組織硬度的成像方式。RTE既可計算病灶與周圍組織的彈性應變率，也可通過觀察感興趣區內各色彩所占比例進行評分。Huang等[12]采用5分法進行評估，以0～2分判斷為良性具有較好的診斷價值。然而RTE也具有一定的局限性，如對檢查者的操作存在依賴性、評分受到主觀經驗影響等。

剪切波彈性成像（shearwaveelastography，SWE）是利用探頭對組織發射聲輻射脈沖產生剪切波，根據剪切波傳播速度的差異，得出組織硬度。SWE無需外部加壓，并能定量獲得感興趣區內楊氏模量值，避免了主觀經驗影響。Liu等[13]研究認為剪切波速度區分良惡性淋巴結的截點為2.675m/s。有研究[14-16]發現轉移淋巴結的最大彈性值、平均彈性值明顯高于非轉移淋巴結，其中Li等[14]指出最大彈性值>59.0kPa是預測頸部轉移淋巴結的獨立危險因素。Sun等[17]將最大彈性值、平均彈性值作為診斷指標時，感興趣區取直徑為2mm的小圓形，效果最佳，受試者工作特征曲線下面積（areaunderthecurve，AUC）分別為0.879、0.868。

目前超聲彈性成像未制訂統一的診斷標準，如果能通過大規模的臨床研究，來完善并統一，則有望進一步提高診斷效能。

4 超聲造影（contrast-enhancedultrasound，CEUS）

CEUS是利用造影劑反映淋巴結血流及灌注情況來鑒別其良惡性。相關研究[18-19]認為良性淋巴結多為離心灌注、均勻強化，惡性則為向心灌注、外周或不規則增強，二維超聲聯合CEUS能有效提高診斷的準確性。此外，Luo等[20]發現轉移淋巴結的增強強度和時間明顯大于良性淋巴結，指出CEUS定量分析預測淋巴結轉移的價值高于CEUS定性分析。

淋巴結既有淋巴回流又有靜脈回流，在皮下注射和靜脈注射這兩種不同的造影方式下，圖像也會所差異。Wei等[21]發現皮下注射時，良性淋巴結顯示為均勻灌注和完整亮環，而灌注缺陷和亮環中斷是診斷轉移淋巴結的兩個特征性表現。與病理比較后發現，灌注缺陷與髓質中的轉移灶有關，亮環的中斷與邊緣竇內的腫瘤播種有關，以此作為鑒別標準，其敏感度較高。

5 超聲引導下穿刺活檢術

超聲引導下細針穿刺細胞學檢查（ultrasoundguidedfineneedleaspirationcytology，US-FNAC）能提高穿刺的準確度和安全性，同時具有創傷小、可操作性強等優點，目前已用于淋巴結的檢查。CEUS可準確顯示異常灌注的范圍，聯合使用能更加精準地引導穿刺，避開液化、壞死區，減少假陰性的發生。有研究[22]顯示CEUS-FNAC診斷轉移性淋巴結的敏感度、特異度、準確度分別為90.2%、93.5%、91.5%，均明顯高于US-FNAC，且當可疑淋巴結最大徑≤10mm時，行CEUS-FNAC檢查的臨床價值更大。

甲狀腺球蛋白（thyroglobulin，Tg）在分化較高的甲狀腺癌及其轉移的淋巴結內可檢測到，且在轉移淋巴結組織液中的濃度遠高于血清[23]。Kahramangil等[24]行超聲引導下細針抽吸洗脫液測定甲狀腺球蛋白（thyroglobulininfine-needleaspirationfluid，FNA-Tg），指出診斷轉移淋巴結的閾值為2.5ng/ml。相關薈萃分析[25]顯示FNAC更具特異性，而FNA-Tg更具敏感度，兩者組合的AUC值為0.98，表明聯合診斷淋巴結轉移具有良好的應用前景。

目前尚缺少CEUS-FNAC聯合FNA-Tg診斷甲狀腺癌頸部淋巴結轉移的研究，未來可開展兩者聯合的臨床研究，觀察其能否進一步提高診斷效能。

6 超聲聯合人工智能

目前人工智能在醫學影像領域中最常見的兩種機器學習方法是影像組學和深度學習。影像組學是將感興趣區內的圖像轉化為高維、可挖掘的特征數據，提取圖像內深層次的關鍵信息，提高診斷和預測的準確度[26]。在Li等[27]研究中訓練集診斷轉移淋巴結的AUC值為0.759，驗證集為0.803。Jiang等[28]通過從SWE和二維超聲圖像中提取影像學特征，進一步提高了診斷效能，表明影像組學聯合SWE具有良好的校準和辨別力。

深度學習是由多層線性和非線性處理單元組成的深度架構，能從原始數據中自動學習復雜的特征；在深度學習技術中，深度卷積神經網絡被積極地應用于醫學圖像分析中[29]。Lee等[30]開發了基于卷積神經網絡的計算機診斷系統，該系統預測惡性淋巴結準確度為83.0%。雖然卷積神經網絡取得了較好的結果，但深度學習架構需要大量的訓練數據和計算能力。

7 超聲分子影像學

超聲分子影像學能通過特定的分子探針，檢測機體細胞和分子水平的異常，實現對病變處的靶向顯影。Hu等[31]發現甲狀腺癌細胞高表達SHP2，并制備靶向SHP2的納米粒，其顯著增強了超聲成像信號。Wang等[32]制備連接貝伐珠單抗及IR825的納米粒，該納米粒能靶向甲狀腺癌細胞，光聲圖像上腫瘤顯著增強，此外它還具有光熱和抗血管協同治療的作用。Li等[33]開發了一種靶向促甲狀腺激素受體的T細胞療法，并在荷瘤小鼠上取得了良好的治療效果。雖然目前分子影像學仍處于研究階段，但未來分子靶向顯影并治療甲狀腺癌及轉移淋巴結，具有一定的可能。

8 結語

常規超聲因其簡便、無創、可重復性強等優點，臨床上已廣泛應用于評估頸部淋巴結，其結合臨床資料進行多因素分析，可推進甲狀腺癌患者個性化精準診斷與治療。SMI、彈性成像、CEUS等能進一步提高診斷能力，為臨床提供更多選擇。從現有資料看，US-FNAC結合FNA-Tg顯示出了較高的診斷價值。隨著科學技術的發展和臨床應用探索的深入，人工智能、分子影像等將為甲狀腺癌頸部淋巴結的精確診斷提供更多、更有價值的信息。