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        超聲檢查評估分化型甲狀腺癌頸部轉移淋巴結的研究進展

        2023-04-16 14:42:54馬姣姣席雪華
        基礎醫(yī)學與臨床 2023年3期

        田 艷,馬姣姣,席雪華,張 波

        中日友好醫(yī)院 超聲醫(yī)學科,北京 100029

        甲狀腺癌(thyroid cancer,TC)是臨床中常見的內分泌腫瘤,發(fā)病率目前逐年上升,已經成為發(fā)病率增長速度較快的惡性腫瘤之一[1]。分化型甲狀腺癌(differentiated thyroid carcinoma, DTC)是甲狀腺癌最常見的一種組織學類型,約占甲狀腺癌的90%。頸部淋巴結轉移與DTC患者復發(fā)率增高密切相關,是疾病復發(fā)性和持續(xù)性最常見的獨立危險因素[2]。對甲狀腺癌患者進行基于分區(qū)的頸部淋巴結清掃手術至關重要[3],術前頸部超聲檢查是發(fā)現頸部淋巴結轉移的首選檢查方式。本文對常規(guī)超聲、彈性成像、超聲造影、超聲引導下細針抽吸活檢、人工智能深度學習等技術,在DTC頸部轉移淋巴結中的應用及進展進行探討。

        1 常規(guī)超聲檢查的應用

        美國甲狀腺協(xié)會建議[4],對所有因活檢證實的甲狀腺癌而接受甲狀腺切除術的患者,術前均需通過超聲檢查評估頸部淋巴結, 并作為評估復發(fā)風險進行危險分層的一部分。

        DTC中90%以上為甲狀腺乳頭狀癌(papillary thyroid carcinoma, PTC),PTC有明顯的區(qū)域淋巴結轉移的傾向[5]。最常發(fā)生淋巴結轉移的區(qū)域為靠近甲狀腺的中央區(qū)。對于側區(qū)頸部淋巴結而言,Ⅳ區(qū)及Ⅲ區(qū)為最常見的轉移區(qū)域,Ⅱ區(qū)、Ⅴ區(qū)轉移發(fā)生率相對較低,而Ⅰ區(qū)轉移則更為罕見[6]。然而,有時可發(fā)生“跳躍式轉移”,即在中央區(qū)淋巴結沒有轉移的情況下發(fā)生側區(qū)頸部淋巴結轉移,其發(fā)生率1.6%~21.8%[7],主要與甲狀腺內病灶位于甲狀腺上極或峽部等因素有關。在工作中要注意進行規(guī)范的頸部淋巴結分區(qū)域檢查,防止遺漏。

        淋巴結圓形(短軸/長軸>0.5)、囊性改變、淋巴門消失、團狀高回聲(回聲高于周圍肌肉)、血管分布異常(外周血流或內部及外周混合血流)被認為轉移淋巴結的可疑征象。然而,僅僅依靠某個單獨的超聲特征不能診斷轉移淋巴結。淋巴結指數(短軸/長軸)>0.5的敏感性為24%~80%,特異性為71%~89%;淋巴結內點狀鈣化和囊性改變的敏感性通常小于50%,特異性大于90%;淋巴門消失敏感性88%~93%,特異性53%~90%;團狀高回聲敏感性55%~86%,特異性70%~95.5%;異常的淋巴結血管分布特異性大于95%,敏感性53%[8-9]。基于上述因素,術前常規(guī)超聲檢查并不能100%準確評估甲狀腺癌頸部轉移淋巴結。

        當合并以下因素時應更加重視,主要包括甲狀腺內病灶較大(最大直徑>6.5 mm)、多灶、甲狀腺外侵犯[10],進行規(guī)范、多切面、仔細的頸部淋巴結掃查。同時注意與其他情況鑒別,比如鄰近的頸部正常結構(氣管軟骨、肌肉、甲狀旁腺等)、肉芽組織、創(chuàng)傷性神經瘤等。

        2 超聲新技術在評估甲狀腺癌頸部淋巴結轉移

        2.1 超聲造影

        超聲造影(contrast-enhanced ultrasonography, CEUS)是一種研究組織微血管灌注的技術,有助于為甲狀腺癌頸部淋巴結轉移提供有價值的依據。

        有多項研究認為動脈期向心性增強、混合性增強、不均勻增強、增強后較灰階超聲范圍擴大是CEUS評估DTC淋巴結轉移的特征性表現,其中向心灌注最有意義[11-12]。文獻報道動脈期向心增強對轉移淋巴結具有較高的特異性(94%)和中等敏感性(44%),當向心增強和混合增強相結合時,敏感性提高到89%,特異性為71%;不均勻增強對轉移淋巴結的敏感性為83%,特異性為84%[13]。

        CEUS在評估淋巴結轉移方面具有重要價值,與常規(guī)超聲聯合使用可提高DTC頸部轉移淋巴結患者術前診斷的準確性,減少對良性淋巴結進行不必要的穿刺,而針對淋巴結增強區(qū)域活檢助于提高活檢陽性率[14]。另外,頸部淋巴結消融治療術后可以使用CEUS評估消融區(qū)域,從而判斷療效[15]。

        2.2 超聲彈性成像

        超聲彈性成像技術通過獲得組織的彈性信息進行成像,被廣泛應用于臨床。早期使用準靜態(tài)方法的超聲彈性成像技術應用于淺表淋巴結病變,發(fā)現淋巴結應變指數或肌肉-淋巴結應變比(muscle-to-lymph node strain index)最為準確。隨著超聲彈性技術的發(fā)展,不同研究及文獻報道了在評估頸部轉移淋巴結方面的應用。應用實時彈性成像(real-time elastography,RTE)技術[16],通過5種定性彈性圖模式相關的評分系統(tǒng),彈性成像的特異性與準確性均高于灰階超聲,但敏感性降低(灰階超聲的敏感性、特異性和準確性分別為98%、59%和84%,而彈性成像的敏感性和準確性分別為83%、100%和89%)。應用聲輻射力脈沖成像技術(acoustic radiation force impulse imaging,ARFI)[17],顯示轉移淋巴結的剪切波速度(4.61±2.56)m/s高于良性淋巴結(2.01±0.95)m/s。截斷值為2.595 m/s,ROC曲線預測轉移的敏感度為82.9%,特異性為93.1%。剪切波彈性成像(shear wave elastography,SWE)[18]聯合灰階超聲對甲狀腺乳頭狀癌的中央區(qū)淋巴結轉移進行預測,顯著優(yōu)于灰階超聲單獨預測。

        超聲彈性成像技術可以通過直接測量頸部淋巴結的硬度或聯合灰階超聲預測頸部淋巴結轉移,在淋巴結鑒別診斷方面可以作為常規(guī)超聲檢查的補充方法。但是由于較依賴檢查手法的穩(wěn)定性,需要檢查者進行規(guī)范操作的培訓,作為一項新技術,其診斷標準還有待于進一步完善。

        2.3 超聲引導下細針穿刺抽吸細胞學檢查

        超聲引導下細針穿刺抽吸細胞學檢查 (fine needle aspiration cytology,FNAC)依靠超聲引導定位的優(yōu)勢,取得細胞從而進行病理診斷,但經常出現假陰性結果。對頸部淋巴結進行細針穿刺洗脫液甲狀腺球蛋白檢測 (thyroglobulin measurement in the needle washout after fine-needle aspiration,FNA-Tg),可以作為細針穿刺細胞學的輔助手段,提高DTC淋巴結轉移診斷準確性。

        甲狀腺球蛋白(thyroglobulin,Tg)檢測包括免疫測定法(immunometric assay,IMA)、放射免疫測定法(radioimmunoassay,RIA)、酶聯免疫吸附試驗(enzyme linked immuno sorbent assay,ELISA)、免疫放射測定(immunoradiometric assay,IRMA)和免疫化學發(fā)光測定(immunochemiluminometric assays,ICMA)。所有的分析都有不同的功能敏感性、分析間的變異性和干擾因素。RIA和IRMA比ELISA更廣泛地使用,因為它們具有更高的特異性。目前,沒有指南推薦使用某種特定方法進行FNA-Tg檢測,推薦使用滿足靈敏度要求的測定方法,并在經過國家或國際認證的實驗室進行。

        到目前為止,FNA-Tg對淋巴結轉移的診斷閾值還沒有達成共識,目前診斷閾值較多應用1.0 ng/mL,FNA-Tg與FNAC聯合應用可提高FNAC診斷轉移性淋巴結的敏感性[19-20]。血清Tg是一個潛在的影響因素,因為在進行穿刺時,外周血中的Tg會污染吸入液,而血清Tg與濾泡細胞的存在有關,檢測復發(fā)淋巴結轉移的FNA-Tg截止值仍有爭議。有研究使用了FNA-Tg和血清Tg之間的比率,以進一步提高診斷準確性。在沒有甲狀腺的情況下,FNA-Tg與血清Tg截止比值為1時,診斷性能為100%[21]。良性淋巴結中的FNA-Tg假陽性很少見,除非穿刺穿過殘余甲狀腺組織,假陰性FNA-Tg可能是由于樣本不足所致。

        FNA-Tg 在DTC淋巴結轉移診斷中是FNAC的重要補充、具有重要的應用價值,但是最佳診斷閾值、最佳的檢測方法、各種干擾因素對其診斷準確性影響及取樣方法,仍然需要進一步的探索和研究,以達到統(tǒng)一共識。

        2.4 深度學習

        近年來,大數據與人工智能技術已經逐步應用于醫(yī)療領域,基于人工智能的影像診斷相比于醫(yī)師閱片診斷,效率更高,客觀性更強。

        有研究利用神經網絡訓練了定位和鑒別轉移性淋巴結節(jié)計算機輔助檢測與診斷(computer-aided detection and diagnosis, CAD)系統(tǒng),良性淋巴結和轉移淋巴結做為數據集被分為訓練集、驗證集和測試集。構建模型預測淋巴結惡性腫瘤的準確性、敏感性和特異性分別為83.0%、79.5%和87.5%[22]。

        有文獻通過機器學習算法開發(fā)針對DTC頸部中央區(qū)淋巴結轉移的預測模型。采用臨床特征、甲狀腺病變的超聲特征、甲狀腺細針穿刺活檢結合基因檢測等變量來預測頸部中央淋巴結轉移,構建預測模型[23-25]。

        隨著規(guī)范化數據采集、數據庫建立、人工智能技術的發(fā)展進步,深度學習算法不斷演變,產生了很多不同的網絡模型訓練方式,為超聲影像計算機輔助檢測與診斷系統(tǒng)的建立提供了更多、更可靠的發(fā)展前景。

        3 問題與展望

        常規(guī)超聲檢查是頸部淋巴結評估最常用的影像檢查方法,診斷特異性較高(75.9%~98.7%),但是敏感性較低(29.7%~41.4%)[8]。FNAB是評估頸部淋巴結轉移的金標準,FNA-Tg對于篩選可疑淋巴結對于防止漏診及避免不必要的淋巴結穿刺至關重要。熟悉DTC淋巴結轉移的常規(guī)超聲檢查特征,掌握超聲造影、彈性成像的超聲表現,有助于提高診斷水平,從而幫助分化型甲狀腺癌治療方案的正確制定。隨著醫(yī)學影像大數據的標準化進程的不斷進步、規(guī)范化數據采集規(guī)模的擴大,人工智能技術與多模態(tài)超聲檢查結合的更加深度的結合,DTC頸部淋巴結轉移的診斷及預后預測將會發(fā)生可預見的變革,盡管目前這種變革的應用依然受到各種因素的制約。

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