0 引言

       约85%的鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）患者在初次就诊时存在颈部淋巴结转移（lymph nodes metastasis, LNM）^{[1, 2]}，转移性淋巴结的数量和分区是主要独立预后因素^{[3, 4]}。NPC淋巴结复发的最主要原因是假阴性淋巴结被错误地归类到中低剂量放疗区域致使局部剂量不足^[5]，但过度放疗也会导致多种并发症，如颈动脉硬化、吞咽困难和颞叶损伤等^[6]。因此，准确及时地判断每个淋巴结的状态，识别LNM，对于放疗靶区的确定及患者预后评估至关重要^{[7, 8]}。MRI检查中淋巴结短径指南推荐用于评估淋巴结状态^{[2, 9, 10]}，但评估时仅依赖淋巴结大小容易导致假阳性和假阴性结果。PET-CT在区分小的转移性淋巴结方面比MRI更为准确^[11]，但PET-CT价格昂贵且具有放射性，使其应用受限。

       集成磁共振成像（synthetic magnetic resonance imaging, SyMRI）在一次扫描后能够同时获得多种定量图谱及加权对比图像，同时还能够定量评估组织的纵向弛豫时间T1、横向弛豫时间T2和质子密度（proton density, PD）^{[12, 13]}。SyMRI单次扫描同时生成多种参数图，能够有效减少图像错配问题，还因较短的扫描时间而降低运动伪影的发生率，从而显著提升检查效率^[14]。此外，SyMRI基于绝对定量值合成图像，不受特定磁场强度下扫描机器和脉冲序列差异的影响，进一步增强了其稳定性和通用性^{[14, 15]}。多项研究证实，SyMRI的图像质量与传统MRI相当，充分验证了其在临床应用中的可行性和可靠性^{[16, 17]}。SyMRI参数现被用于肿瘤诊断与分级、危险分层等。直方图参数易于提取、重复性好，且能提供更多图像信息^{[18, 19]}。既往研究^{[13, 20]}发现，SyMRI定量图谱的直方图特征有助于术前预测直肠癌LNM，SyMRI定量参数有助于鉴别乳腺癌腋窝转移与非转移淋巴结。尚未见报道使用SyMRI直方图特征诊断鼻咽癌淋巴结状态的研究。

       因此，本研究探索SyMRI直方图特征在鉴别NPC患者颈部转移性与非转移性淋巴结中的价值，并联合淋巴结短径构建模型，旨在提高治疗前淋巴结转移的诊断效能，帮助临床更好地无创性识别转移淋巴结。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》，经中国医学科学院肿瘤医院伦理委员会批准，免除受试者知情同意（批准文号：23/242-3984）。回顾性分析2018年8月至2019年5月于我院就诊的鼻咽癌患者资料共62例，纳入标准：（1）鼻咽镜检查及活检证实为NPC；（2）接受鼻咽-颈部常规MRI检查，包括SyMRI检查；（3）至少有一个颈部淋巴结的短径≥4 mm；（4）MRI检查前未接受过任何抗肿瘤治疗；（5）于我院放疗科行标准治疗。排除标准：（1）无治疗后定期MRI检查随访（随访时间少于6个月）；（2）有其他头颈部恶性肿瘤病史；（3）图像质量差，无法准确识别淋巴结边界。患者纳入及排除流程如图1所示。

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图1  研究患者纳入及排除流程图。NPC：鼻咽癌；SyMRI：集成磁共振成像。
Fig. 1  Flowchart of patient inclusion and exclusion in the study. NPC: nasopharyngeal carcinoma; SyMRI: synthetic magnetic resonance imaging.

1.2 检查方法

       采用通用电气医疗（中国）有限公司3.0 T MR扫描仪，头颈联合8通道相控阵线圈进行扫描。鼻咽部扫描从颅底至软腭水平，颈部为鼻咽部至锁骨上缘；对比剂（欧乃影，北陆药业，中国北京）经手背静脉注射，剂量0.2 mL/kg，流速1.5 mL/s，随后以0.9%生理盐水20 mL冲洗，扫描时间约25~30 min，SyMRI扫描时间约6~7 min。DWI序列使用b值为0及1000 s/mm²，具体扫描序列与参数见表1。

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表1  MRI成像参数
Tab. 1  Imaging parameters for MRI

1.3 颈部淋巴结评估

       根据患者入院检查（颈胸腹盆CT检查或骨扫描检查），判断是否具有远处转移。所有患者均接受标准治疗（鼻咽及颈部调强放疗），放疗剂量为66~70 Gy，局部晚期患者接受以铂类为主的诱导化疗或同步化疗。治疗后的中位随访时间为36个月（范围：27~42个月）。

       颈部淋巴结的性质根据随访结果及原发肿瘤的治疗反应综合进行评估。本研究中所有患者的原发灶在标准治疗结束后3个月进行评估时，均达到了完全缓解或部分缓解。因此，若淋巴结在治疗后缩小（至少≥30%）或治疗后保持稳定但在后续6个月的随访中进展，则认为该淋巴结为转移性^{[21, 22]}；若淋巴结治疗后保持稳定，且在患者后续随访中未出现进展，则诊断为非转移性^{[23, 24]}。观察者1和2（分别有21年和18年肿瘤影像诊断经验的副主任医师）在初诊MRI上选择并标注淋巴结，并根据治疗结束后MRI及随访情况评估淋巴结状态，存在分歧时通过讨论达成一致。

       由未知淋巴结状态的观察者3和4（分别有7年和3年肿瘤影像诊断经验的住院医师）独立测量所标注淋巴结的短径，将其平均值作为最终结果。为减少部分容积效应的影响，短径<4 mm的淋巴结被排除^[25]。若多个淋巴结融合无法区分，则记录融合淋巴结的短径^[26]。根据颈部淋巴结短径标准^{[2, 9, 10]}，咽后区≥5 mm，Ⅱ区≥11 mm，其他区域≥10 mm的淋巴结被认为是LNM，否则被归为非LNM，以此构建短径模型。

1.4 图像处理与特征提取

       使用GE工作站SyMRI 8.0软件处理原始SyMRI图像获得定量图谱（T1、T2及PD图）及各种加权图像（T1WI，T2WI，T1WI FLAIR，T2WI FLAIR，STIR及PDWI）。观察者3在SyT2WI图像上沿标注淋巴结的边界逐层勾画出整个淋巴结感兴趣体积（volume of interesting, VOI），在勾画时避开明显囊变及坏死区域（图2、图3）。观察者4随机选择30名患者对标注的淋巴结进行勾画。观察者在勾画VOI时可以参考常规MRI序列。

       使用Pyradiomics（https://www.radiomics.io/）从T1、T2和PD图中分别提取了11个直方图特征，包括：10th（第10百分位数）、90th（第90百分位数）、最小值、最大值、均值、中位数、能量、熵、偏度、峰度和方差^[20]。采用Z-score对数据进行标准化。

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图2  男，38岁，鼻咽癌伴颈部多发淋巴结转移。2A：治疗前T1WI增强图像显示双侧颈部Ⅱ区多发肿大淋巴结，不均匀强化；2B：治疗后3个月T1WI增强图像示双侧淋巴结明显缩小；2C：在SyMRI T2WI上勾画双侧淋巴结感兴趣体积（红色所示区域），避开明显坏死的区域。2D~2F：定量T1图、定量T2图、质子密度图。SyMRI：集成磁共振成像。
Fig. 2  Representative SyMRI images of a 38-year-old male nasopharyngeal carcinoma patient with bilateral lymph node metastasis. 2A: Pre-treatment T1WI contrast-enhanced image shows bilateral enlarged lymph nodes; 2B: After standard treatment for 3 months, a significant reduction in bilateral lymph nodes is observed; 2C: SyMRI T2WI shows the delineation of volumes of interest of bilateral lymph nodes, excluding obvious necrosis (the area marked in red); 2D-2F: T1 map, T2 map, proton density map. SyMRI: synthetic magnetic resonance imaging.

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图3  男，53岁，鼻咽癌患者，左侧颈部淋巴结转移，右侧颈部淋巴结非转移。3A：治疗前T1WI增强图像显示双侧颈部Ⅱ区多发淋巴结，右侧淋巴结短径6 mm，左侧淋巴结短径19 mm；3B：治疗后3个月T1WI增强图像示左侧淋巴结显著缩小，右侧淋巴结大小无明显变化，随访24个月无复发；3C：在SyMRI T2WI上勾画双侧淋巴结感兴趣体积（红色所示区域）；3D~3F：定量T1图、定量T2图及质子密度图。SyMRI：集成磁共振成像。
Fig. 3  Representative SyMRI images of a 53-year-old male nasopharyngeal carcinoma patient with unilateral lymph node metastasis. 3A: Pre-treatment T1WI contrast-enhanced shows bilateral lymph nodes, the short axis of the lymph node is 6 mm on the right, and 19 mm on the left; 3B: After standard treatment for 3 months, a significant reduction on the left LN is observed, and lymph node on the right shows stability without relapse after subsequent follow-up for 24 months; 3C: SyMRI T2WI image shows the delineation of volumes of interest of bilateral LNs (the area marked in red); 3D-3F: T1 map, T2 map, proton density map. SyMRI: synthetic magnetic resonance imaging.

1.5 统计学分析

       使用R软件（http://www.R-project.org，使用包：“pROC”“rmda”“rms”“ggplot2”“boot”“caret”）和SPSS 26.0（IBM，美国）进行分析。使用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）评估观察者间一致性（ICC≥0.75为一致性较好）。

       数据集按7∶3的比例分为训练集和测试集，使用训练集的数据进行特征选择及模型构建。首先使用Kolmogorov-Smirnov检验对所有特征进行正态性检验，符合正态分布的特征使用独立样本t检验，不符合正态分布的特征使用Mann-Whitney U检验，获得差异具有统计学意义的特征；并进一步计算受试者工作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）及特征间的斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficients, SCC）。相关性较高的特征被分为一组（SCC≥0.8），仅将其内AUC值最高的特征保留用于进一步分析^[27]。使用多因素logistic回归分析（向前逐步回归法）构建模型，并绘制列线图和校准曲线。使用DeLong检验比较各模型的诊断效能，计算敏感度、特异度、准确度、阳性预测值（positive predictive value, PPV）和阴性预测值（negative predictive value, NPV）。使用临床决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评价模型的净获益情况。使用Bootstrap方法对测试集数据进行了1000次重采样计算，Kappa值≥0.4时具有一致性。P<0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 纳入患者的淋巴结特征及分组

       本研究最终纳入53名患者，所有患者无远处淋巴结转移。其中男41名，女12名，年龄49岁（范围：22~71岁）；病理分型：非角化性分化型22例，非角化性未分化型31例；T分期：T1期9例，T2期11例，T3期20例，T4期13例；N分期：N0期4例，N1期18例，N2期13例，N3期18例；临床分期：Ⅰ期1例，Ⅱ期9例，Ⅲ期16例，Ⅳ期27例。

       377个颈部淋巴结，其中297个为LNM；80个为非LNM。最终淋巴结分组情况：训练集264个（LNM 208个，非LNM 56个）；测试集113个（LNM 89个，非LNM 24个）。

2.2 特征选择及模型构建

       每个淋巴结获得了33个直方图特征，所有直方图特征的观察者间一致性较好（ICC≥0.830）。其中有26个特征在LNM及非LNM组中差异具有统计学意义（P<0.05），最终选取了10个相关性低（SCC<0.8）且AUC值较高（AUC≥0.617）的直方图特征，包括2个T1特征、4个T2特征和4个PD特征（表2）。

       经过多因素logistic回归分析，T1-10th、T1-方差、PD-10th和PD-最小值被纳入构建SyMRI模型（表3）。构建联合模型列线图如图4所示，刻度反映了各参数的加权比重。

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图4  SyMRI+短径的联合模型列线图及校准曲线。4A：训练集中用于诊断颈部转移淋巴结的列线图，包括短径（Size）、PD-10th、PD-最小值（PD-Minimum）、T1-10th和T1-方差（T1-Variance）；4B~4C：训练集（4B）及测试集（4C）中校准曲线。SyMRI：集成磁共振成像；PD：质子密度。
Fig. 4  The nomogram and calibration curves of SyMRI+Size criteria model. 4A: A nomogram is constructed in diagnosing cervical malignant lymph nodes, with Size criteria, PD-10th Percentile, PD-Minimum, T1-10th Percentile and T1-Variance in train group; 4B-4C: Calibration curves of nomogram in train (4B) and test (4C) groups. SyMRI: synthetic magnetic resonance imaging; PD: proton density.

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表2  SyMRI参数转移性与非转移性淋巴结组间比较
Tab. 2  The comparison of SyMRI parameters between metastatic and non-metastatic lymph nodes groups

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表3  多因素logistic回归模型参数
Tab. 3  Parameters of multivariate logistic regression models

2.3 模型在训练集及测试集中的诊断表现

       SyMRI模型在训练集的诊断效能高于短径模型（AUC分别为0.895及0.824，P=0.023）；而SyMRI+短径的联合模型的诊断性能最高（AUC=0.941，表4），优于单独的短径模型及SyMRI模型（P<0.001及P=0.007，DeLong检验）。

       测试集中SyMRI模型和短径模型在的AUC分别为0.903及0.797。联合模型的诊断性能最高（AUC=0.938，表4），优于单独短径模型（P<0.001，DeLong检验）及SyMRI模型（P=0.043，DeLong检验）。训练集及测试集的联合模型校准曲线见图4，各模型的ROC曲线见图5；校准曲线说明了联合模型在训练集及测试集的预测概率与实际概率接近（图4B、图4C）。DCA曲线显示在较大的阈值范围内（约0.50~0.95），相比短径模型，联合模型能够提供更多的净获益（图6）。使用Bootstrap方法计算模型的准确率为0.874，Kappa值为0.430，AUC为0.937。

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图5  训练集（5A）和测试集（5B）中区分转移性LN与非转移性LN的诊断模型的ROC曲线对比。SyMRI+短径的联合模型诊断效能显著高于单独SyMRI模型（P均<0.05）及单独短径模型（P均<0.05）。
图6  临床决策曲线。LN：淋巴结；ROC：受试者工作特征；SyMRI：集成磁共振成像。
Fig. 5  Comparison of ROC curves of diagnostic models in differentiating metastatic LNs from non-metastatic LNs in train (5A) and test (5B) groups. The performance of Size + SyMRI model is significantly higher than that of SyMRI model only (both P < 0.05) and the Size criteria model only (both P < 0.05).
Fig. 6  Decision curve analysis. ROC: receiver operating characteristic; LN: lymph node; SyMRI: synthetic magnetic resonance imaging.

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表4  模型在训练集和测试集中的诊断效能
Tab. 4  Performances of models in train group and test groups

3 讨论

       本研究首次基于SyMRI的直方图特征，结合淋巴结短径，构建了诊断NPC颈部淋巴结转移的模型。结果显示，SyMRI的T1、T2、PD直方图特征能够有效区分转移性与非转移性淋巴结，联合淋巴结短径后，模型的诊断效能显著提高（AUC：训练集0.941，测试集0.938）。为探索NPC颈部淋巴结的潜在病理变化提供更深入的视角，有助于临床医生早期判断淋巴结性质。

3.1 SyMRI参数鉴别淋巴结转移的价值

       T1值和T2值受组织内部含水量、水合作用状态及大分子浓度的影响^{[28, 29]}，能够特异性地反映组织特性和潜在的病理生理变化，而直方图特征还能够反映区域内体素强度的分布。T1值取决于周围分子的进动频率，并与细胞外基质成正比^[28]。此外，由于氧分子本身具有顺磁性，T1值与氧气含量呈负相关。LNM由于缺氧和坏死，通常比非LNM含有更多的细胞外大分子和较少的溶解氧，这可能是LNM内T1值增加的主要原因^[28]。方差反映数据分布的离散程度。我们发现，LNM的T1-方差显著低于非LNM，与既往关于咽后区LNM鉴别的研究结果类似^[30]。正常淋巴结内部含有密集的淋巴细胞层和疏松的髓质窦，其间有广泛的相互连接的通道网络^[31]。肿瘤细胞浸润并破坏正常淋巴结的结构，密集分布的肿瘤细胞替代了正常的区域，导致LNM内实性成分更多、实性区密度更均匀。

       PD值代表单位体素中水分子的量^[29]。既往研究^{[32, 33]}表明，PD值能够区分NPC与鼻咽增生、乳腺良性与恶性病变。本研究发现，LNM的PD-10th和PD-最小值显著高于非LNM。肿瘤细胞具有强大的增殖能力，导致肿瘤内血管和/或间质的自由水增多，血液体积/流量增加也可能使细胞外水分子增多^{[12, 34]}，均会导致PD值升高。ZHAO等^[20]关于PD值鉴别直肠癌是否存在LNM的研究也获得类似的结果。T2WI在肿瘤检测和诊断中发挥着至关重要的作用。本研究中，T2值参数在不同淋巴结组中具有差异（P<0.05）。但在多因素logistic回归分析后未能纳入最终的模型中，进一步使用斯皮尔曼相关性分析发现，T2值参数与其他T1、PD值参数间及T2值参数内部均具有相关性（SCC：0.141~0.906，P<0.05），可能是其在多因素logistic回归分析时未被纳入模型的原因。

3.2 联合模型诊断性能与既往研究比较

       WANG等^[30]对NPC咽后转移淋巴结的研究发现，转移性咽后淋巴结的SyMRI参数值均显著低于非转移性淋巴结，SyMRI模型诊断淋巴结转移的AUC为0.839。本研究基于SyMRI直方图参数构建的模型在训练集和测试集的AUC分别为0.895、0.903，其预测效果优于WANG等的研究。直方图参数反映了体素灰度强度的分布，而基于SyMRI的直方图参数能够提供更多信息，是预测LNM的独立预后因子^[20]。在联合淋巴结短径后，模型在测试集的表现稳定，AUC为0.938，准确度为82.3%，并且本研究纳入了颈部各区的淋巴结，而非仅纳入咽后区淋巴结，有助于对NPC患者颈部淋巴结性质的评估。

3.3 局限性及展望

       本研究存在一些局限性。首先，由于NPC主要为非手术治疗，无法获得所有淋巴结的组织学结果；并且由于PET-CT检查价格昂贵，只有少部分患者行该检查。淋巴结大小变化及是否进展的情况可能受到多种因素的影响，如治疗反应、炎症反应等，这些因素可能会影响判断的准确性。参考既往研究，我们在分析中采用了严格的随访标准以减少误差的可能性。在未来的前瞻性研究中，会考虑将PET-CT纳入评估方案。其次，本研究排除了短径小于4 mm的淋巴结，以确保评估的可靠性和稳定性，但也因此限制了纳入咽后区淋巴结的数量。第三，尽管研究取得了较为满意的结果，但由于为单中心研究，纳入患者样本量较小，结果在应对多样化的临床实践或更为复杂的病例时，诊断准确性可能存在一定程度的局限性，未来需要多中心、大样本及多疾病谱的研究以验证模型的广泛适用性。

4 结论

       综上所述，SyMRI直方图特征能够提供淋巴结内部信息，联合淋巴结短径有助于提高NPC颈部淋巴结转移的诊断准确性，为临床精确治疗提供依据。