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第45卷第2期
               ·256 ·                            南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年2月


              同位素或纳米碳标记甲状腺癌引流区淋巴结。喉                             在训练集预测颈侧区组淋巴结转移的AUC为0.908，
              前淋巴结在术中通常比较容易发现，但有时会包埋                            在 3 个验证队列中分别为 0.888、0.796、0.793；表明
              在包绕环甲肌的颈深筋膜浅层之下，沿着染色的淋                            影像组学特征对甲状腺乳头癌颈部淋巴结的判别
              巴管更容易找到。但示踪剂均需要通过淋巴管进                             性能优于超声医生的主观预测               ［46］ 。Dai等 ［47］ 提出了
              入淋巴结，一旦淋巴结转移较重，癌栓堵塞淋巴管，                           通过高频超声⁃弹性成像⁃超声组学特征建立多模态
              淋巴示踪剂将起不到示踪作用，导致术中淋巴结活                            超声模型预测甲状腺乳头状癌中央淋巴结转移，在
              检假阴性率增高 。                                         验证集和测试集中的 AUC 分别达到了 0.910 和
                            ［34］
                  甲状腺球蛋白在正常甲状腺组织内、甲状腺癌                          0.851，均高于单模态模型。Jiang等          ［48］ 通过多因素逻
              组织及转移的淋巴结组织中均有较高含量；甲状腺                            辑回归分析，结合患者的性别、年龄、超声淋巴结情
              球蛋白由甲状腺滤泡上皮细胞合成，可随着甲状腺                            况以及 CEUS 影像组学评分，建立的联合模型在预
              癌细胞的淋巴结转移呈升高表达                ［35］ 。临床医生可         测乳头状癌中央区淋巴结转移训练集和验证集中
              通过实验室检查和淋巴结细针穿刺活检获取标本                             的AUC 值分别为0.820和0.814，展现出较好的预测
              进行甲状腺球蛋白检测            ［36］ 。淋巴结穿刺洗脱液中             性能。这种临床⁃超声影像组学联合模型为甲状腺
              甲状腺球蛋白浓度较高说明淋巴结组织中包含具                             乳头状癌患者的个性化治疗规划提供了重要参考，
              有分泌功能的甲状腺组织，从细胞的生物学特性上                            有望成为术前无创评估淋巴结状态的有效工具，减
              可诊断为转移癌        ［37-38］ 。Pacini等 ［39］ 于1992年首次报    少了不必要的活检。人工智能的发展纠正了传统
              道颈部肿块细针穿刺后洗脱液中的甲状腺球蛋白                             超声诊断淋巴结的可变性，还可缩短诊断时间，减
              浓度升高强烈提示甲状腺分化癌淋巴结转移。许                             轻医生负担。目前用于预测DLNM的超声证据相对
              多研究称，在洗脱液中检测到甲状腺球蛋白可提高                            较少且为未联合影像组学，相信随着研究日益完
              甲状腺分化癌患者可疑淋巴结的评估效能，但洗脱                            善，人工智能将成为未来甲状腺及淋巴结超声诊断
              液中甲状腺球蛋白的阈值标准尚存争议                   ［35-38］ 。一项   发展的主要趋势。
              纳入21项研究的荟萃分析显示，细针穿刺细胞学的
                                                                4 总结和展望
              诊断特异度更高，洗脱液中检测甲状腺球蛋白的诊
              断灵敏度更高，而联合使用能获得更好的诊断性能                                 综上所述，DLNM情况能指导手术方案，且甲状
                          ［40］
             （AUC=0.986） 。目前研究显示，甲状腺球蛋白并                        腺乳头癌患者出现DLNM往往预示着预后较差。因
              非 DLNM 的独立危险因素，但甲状腺球蛋白作为一                         此，术前超声检查十分必要，可以将高频超声、弹性
              种特异性标志物，能反映残余甲状腺组织或癌细胞                            成像、超声造影及血流成像等新技术与影像组学相
              的存在，而DLNM通常与肿瘤侵袭性增加、复发风险                          结合以提高诊断的灵敏度、特异度和准确性。预测
                            ［41］
              升高等因素相关 。                                         DLNM的临床病理因素也有助于进一步确定手术范
              3.5  影像组学                                         围以避免过度治疗或治疗不足。甲状腺颈部淋巴
                  影像组学通过对超声图像的高通量数据进行                           结超声诊断随着临床的重视仍在继续标准化和技
              定量分析，以提取图像中难以通过传统视觉方法识                            术创新，人工智能作为一种先进技术的发展，将成
              别的细节特征。影像组学结合机器学习和人工智                             为甲状腺及淋巴结超声诊断发展的主要趋势。针
              能算法，分析从医学图像中提取的大量特征数据，                            对 DLNM 的诊断仍需要进一步完善和更系统的研
              帮助进行疾病诊断、预后预测和治疗方案的制定，                            究，以造福广大患者。
              目前已广泛用于甲状腺癌、乳腺癌等疾病的早期诊                                利益冲突声明：
              断与筛查    ［41-43］ 。此外，超声影像组学还可以整合超                      所有作者声明无利益冲突。
              声弹性成像、CEUS等超声新技术，进一步提高预测                              Conflict of Interests：
              DLNM的准确性      ［44-45］ 。超声影像组学使得基于甲状                   The authors declared no conflict of interests in this work.
                                                                    作者贡献声明：
              腺结节图像的影像组学预测DLNM成为可能。一项
                                                                    何佳美负责文献查阅、资料整理和手稿撰写；曹琨芁和
              荟萃分析显示，基于高频超声的影像组学可在术前
                                                                王昕玥负责文献查阅、资料整理和手稿修改；徐超丽和叶新
              有效评估甲状腺乳头癌的淋巴结转移，影像组学特                            华进行了研究设计、指导和修改。
              征在训练集中预测中央区淋巴结转移的 AUC 为                               Author’s Contributions：
              0.839，在 3 个验证集中分别为 0.819、0.799、0.797；                 HE Jiamei was responsible for literature review，data orga⁃
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