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第46卷第9期 万丽娟，李金凯，苏国义，等. 基于临床及剂量学特征构建模型预测鼻咽癌放疗后颞叶损伤的研究［J］.
2026年9月 南京医科大学学报（自然科学版），2026，46（9）：1348-1355 ·1349 ·

statistically significant difference on predictive performance between combined and clinical models（P < 0.05）. Both calibration curves
and DCA results demonstrated that the combined model exhibited superior calibration and clinical net benefit. Conclusion：T⁃stage，

D 3 ，and V70Gy are independent predictors of radiation⁃induced temporal lobe injury. The combined model based on these three factors
1 cm
demonstrates high predictive capability for temporal lobe injury following NPC radiotherapy.
［Key words］ nasopharyngeal carcinoma；radiation⁃induced temporal lobe injury；machine learning；predictive model
［J Nanjing Med Univ，2026，46（09）：1348⁃1355］

鼻咽癌具有放射敏感性，放疗为其主要治疗手 免疫组化确诊为鳞状细胞癌；②接受以放疗为主的
段 ［1-2］ 。然而，由于鼻咽癌易侵及颅底，放疗时需将 综合治疗；③放疗结束后在本院接受规律磁共振成
中颅窝置于放射野内进行预防性照射，邻近的颞 像（MRI）复查。排除标准：①合并其他肿瘤的患者；
叶、脑干等重要脑组织位于较高照射剂量范围内， ②未行全程放疗的患者；③未能随访。最终纳入
即使是采用先进的放疗技术，剂量仍超过其耐受范 365 例符合纳入标准的患者，其中，男 272 例，女
围，不可避免对正常脑组织造成损伤 。放射性颞 93 例；年龄14~84岁，平均年龄53岁；行调强放疗技
［3］
叶损伤（temporal lobe injury，TLI）是鼻咽癌放疗后最 术（intensity modulated radiotherapy，IMRT）或容积旋
严重的并发症之一，发病率可达16% 。TLI主要临 转调强放疗技术（volumetric modulated arc therapy，
［4］
床表现为患者记忆减退、视觉及听觉下降、幻觉和 VMAT）。根据国际癌症控制联盟和美国癌症联合委
颅内高压或引发癫痫等，其晚期症状是不可逆的，表 员会联合发布的第8版体系行TNM分期。所有患者

现为记忆丧失、认知障碍，甚至颞叶坏死（temporal 均接受6 MV X线外照射放疗，放疗总剂量68~74 Gy，
［5］
lobe necrosis，TLN） 。因此，提前预测放射性颞叶 共 30~33 次，5 次/周常规分割方式。患者放疗前后
损伤的发生对于及时调整治疗方案、实施早期临床 均进行头颈部磁共振规律检查。本研究经南京医
干预将并发症降至最低程度具有重要意义。 科大学第一附属医院伦理委员会审查批准（编号：
多项研究表明 ［6-7］ ，颞叶区域的剂量分布参数与 2021⁃SRFA⁃121）。
放射性损伤存在正相关关系，是预测损伤风险的关 患者在结束放疗后，第1年每3个月进行1次随
键因素。颞叶所受的最大剂量（Dmax）越低或1 cm 颞 访评估，包括体格检查和头颈部 MRI 检查。第 2 年
3
叶接受的最大剂量（ D 3 ）越低，TLI 的概率就越 则每 6 个月检查 1 次，之后每年检查 1 次。TLI 的诊
1 cm
［8］
低。Su等 对870例患者的颞叶Dmax进行了检测，结 断标准如下：①白质病变，表现为 T2 加强图像上信
果发现当 Dmax低于 64 Gy 时，未出现 TLI。基于颞叶 号强度增高的均匀白质病灶；②增强病变，表现为
Dmax 的 QUANTEC 模型 以及结合 T 分期、年龄及 对比增强T1加权图像上有或无坏死表现的病变，且
［9］
D 3 的 Wen 模型 ［10］ 通过量化分析正常组织受照剂 T2 加权图像上显示信号异常；③囊肿，即壁薄或难
0.5 cm
量预测TLI的风险。既往研究大多基于辐射剂量与 以察觉的圆形病灶，T2加权图像上显示为极高信号
放射性 TLI 之间的关系，证实放疗高剂量区决定了 强度 ［12］ 。所有诊断工作由一位具有5年头颈部磁共
放射性 TLI 的发生概率 ［11］ ，很少有研究探讨基于患 振诊断经验的放射科医师完成，并由另一位拥有
者的临床特征及颞叶剂量体积参数在鼻咽癌放疗 15 年经验的资深放射科医师进行复核。如有分歧，
患者中预测放射性 TLI 的能力，研究纳入患者的临 则通过协商解决。该研究的终点是随访期间是否
出现放射性 TLI，对于非放射性 TLI 病例，则以最后
床特征及颞叶剂量的体积百分比参数，如V40Gy、V70Gy
等，利用机器学习算法探究更加精准实用的预测模 1 次随访时间不超过36个月为标准。
型，为临床制定精准放疗计划提供参考。 1.2 方法
1.2.1 特征提取与筛选
1 对象和方法
所有患者的临床特征均从临床住院系统中提
1.1 对象 取，包括性别、年龄、化疗方式、临床分期、TNM分期
回顾性收集 2018 年 6 月—2023 年 11 月于南京 及基础疾病包括高血压、糖尿病、高脂血症共 10 个
医科大学第一附属医院放疗科接受治疗的首程病 特征。患者每侧颞叶的剂量学参数则通过剂量体
理确诊为鼻咽癌患者。纳入标准：①经病理活检及 积直方图（dose and volume histogram，DVH）获得，通