CT淋巴造影聯(lián)合三維可視技術(shù)在乳腺癌淋巴回流路徑研究中的應用

黃雷 余晉剛 葉建平 王柏燁 羅云峰 歐彩鳳 朱迪 張普生

南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院1乳腺外科，4影像診斷科（廣州510282）；2華南理工大學自動化科學與工程學院（廣州510641）；3深圳市一圖智能科技有限公司（廣東深圳518040）

前哨淋巴結(jié)（sentinel lymph nodes，SLN）是乳腺組織淋巴回流的第一站淋巴結(jié)，也是乳腺癌發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移所必經(jīng)的淋巴結(jié)，其病理狀態(tài)可以準確的反映腋窩淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)［1］。前哨淋巴結(jié)活檢（sentinel lymph nodes biopsy，SLNB）成功的關(guān)鍵是術(shù)前確定前哨淋巴結(jié)的位置及個數(shù)，術(shù)中準確尋找并切除。為降低SLNB 假陰性率，當前主要采用示蹤劑輔助判定淋巴回流路徑及SLN［2-3］。

基于手術(shù)需要，在術(shù)前需充分了解淋巴回流路徑及前哨淋巴結(jié)位置信息，但前期在腔鏡SLNB臨床實踐中發(fā)現(xiàn)乳房淋巴回流模式及與SLN 解剖關(guān)系多樣化，現(xiàn)有輔助手段如CT?LG 存在顯影效果不理想，二維圖像不夠直觀等問題。三維可視技術(shù)將患者的二維影像信息進行三維重建以獲得立體的圖像，使術(shù)者在術(shù)前更加準確地了解患者的內(nèi)在解剖，合理地進行手術(shù)規(guī)劃［4］，目前該技術(shù)在肝膽外科、整形外科等科室已得到廣泛應用［5-6］，在乳腺癌的診治方面也具有極高臨床應用價值［7-9］，但國內(nèi)暫無將其用于淋巴回流路徑的相關(guān)研究。本研究利用3D CT?LG 術(shù)前顯影乳腺癌淋巴回流路徑和分型，并通過對比術(shù)中染料法聯(lián)合吲哚菁綠熒光法結(jié)果，探索三維可視化技術(shù)在乳腺癌淋巴回流路徑研究中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料入組2019年10月至2020年5月期間，珠江醫(yī)院乳腺外科收治的女性乳腺癌患者100 例，年齡26 ～ 79 歲，中位年齡49 歲，左側(cè)46例，右側(cè)54 例，腫瘤平均最大徑為2.44 cm（0.8 ～4.8 cm），所有入組病例均為本院或外院病理確診為乳腺癌且臨床分期為TisN0M0 及cT1?2N0M0 患者。淋巴造影前及手術(shù)前均簽署相關(guān)知情同意書。本課題研究得到南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院倫理委員會的批準，符合倫理學規(guī)定。

1.2 方法

1.2.1 CT 淋巴造影患者于手術(shù)前一天接受CT?LG 檢查。體位：仰臥位，雙手抱頭，暴露腋窩。配置淋巴顯影劑：1 mL 碘帕醇注射液（30 g/100 mL，上海博萊科信誼藥業(yè)有限責任公司）+2%利多卡因4 mL。消毒乳暈后，使用1 mL 注射針頭及5 mL注射器，分別于乳暈周圍3、6、9、12 點位置皮內(nèi)注射顯影劑，自乳暈向腋窩方向按摩約1 min。之后行256 排CT（荷蘭Philips 公司）薄層掃描，層厚1 mm，掃描范圍設定為自胸腔入口至肺下界，將獲取的CT?LG 數(shù)據(jù)集刻錄入光盤以DICOM 格式保存。

1.2.2 淋巴回流路徑可視化重建及分型將DICOM數(shù)據(jù)導入一圖智能3DV Works 軟件中，利用閾值設定工具提取輪廓，利用軟件中的區(qū)域增長工具進行熱點選擇，生成三維模型。觀察造影劑從注射部位沿著淋巴管進入腋窩淋巴結(jié)的路線，將與顯影淋巴管相連并顯影的1 個或1 組淋巴結(jié)判定為SLN。

淋巴回流分型標準：本研究根據(jù)淋巴管與前哨淋巴結(jié)的數(shù)量及連接方式對其分型。以乳頭乳暈區(qū)顯影的淋巴管為淋巴回流起點，觀察其回流路徑，所連接的第一組腋窩淋巴結(jié)即為前哨淋巴結(jié)。Ⅰ型為單根淋巴管與單個前哨淋巴結(jié)相連，Ⅱ型為單根淋巴管與2 個或多個前哨淋巴結(jié)相連，Ⅲ型為2 根或多根淋巴管與單個前哨淋巴結(jié)相連，Ⅳ型為2 根或多根淋巴管與2 個或多個前哨淋巴結(jié)相連。

1.2.3 亞甲藍及吲哚菁綠（ICG）示蹤患者于臨床手術(shù)中，消毒后分別使用亞甲藍2 mL 與ICG 1 mL（25 mg/10 mL，丹東醫(yī)創(chuàng)藥業(yè)有限責任公司）在乳暈區(qū)皮內(nèi)注射，使用熒光造影成像系統(tǒng)（明德MDM?Ⅱ型）觀察到乳房淋巴回流起自乳頭乳暈區(qū)沿乳房外上向腋窩走行，然后進行腔鏡前哨淋巴結(jié)活檢/清掃手術(shù)，在腔鏡下觀察藍染淋巴管的數(shù)目及對應的SLN 并進行分型，驗證術(shù)前三維可視化淋巴回流分型的準確性。

在本實驗中，無論術(shù)前CT?LG 聯(lián)合三維可視技術(shù)亦或是示蹤劑顯影技術(shù)，無法準確顯示淋巴回流路徑和前哨淋巴結(jié)定位信息均判定為分型失敗。

1.3 統(tǒng)計學方法收集數(shù)據(jù)，使用SPSS 26.0 進行統(tǒng)計和分析。分類資料使用Kappa 一致性檢驗分析三維重建結(jié)果與雙染法結(jié)果的一致性程度。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 100患者病例特征及三維重建結(jié)果患者基本信息見表1。入組的100 例患者均成功進行CT?LG檢查。100 例患者的三維可視淋巴回流模型中，淋巴路徑及前哨淋巴結(jié)成功完整顯影93 例，部分顯影7 例，顯影率為93%。三維淋巴回流模型較CT?LG 圖像各解剖結(jié)構(gòu)清楚，形態(tài)逼真、立體，可在不同方位進行旋轉(zhuǎn)觀察，分析淋巴回流路徑、走行及前哨淋巴結(jié)數(shù)量、位置等信息，為乳腺癌前哨淋巴結(jié)活檢提供解剖學的依據(jù)及指導。

表1 100 例患者的病例特征Tab.1 Patients characteristics of 100 patients 例（%）

術(shù)中示蹤劑法完整顯影95 例，部分顯影5 例，顯影率為95%，失敗5 例。實驗中兩種方法均成功的病例共93例，93例中兩者共有3例結(jié)果不同，2例三維可視化圖像結(jié)果為Ⅰ型，示蹤劑法顯影結(jié)果為Ⅲ型，1 例三維可視化圖像結(jié)果為Ⅱ型，示蹤劑法顯影結(jié)果為Ⅳ型。在三維可視化模型部分顯影而示蹤劑法顯影的情況中，1例為Ⅰ型，1例為Ⅱ型。

2.2 100 病例乳房淋巴回流路徑分型及準確性評價術(shù)前CT?LG 聯(lián)合三維可視技術(shù)重建模型中（圖1、4），Ⅰ型（單根淋巴管連接1 個前哨淋巴結(jié)）63 例（65.6%），Ⅱ型（單根淋巴管連接2 個或多個前哨淋巴結(jié)）12 例（13.5%），Ⅲ型（2 根或多根淋巴管連接同一個前哨淋巴結(jié)）4 例（5.2%），Ⅳ型（2 根或多根淋巴管分別連接不同的前哨淋巴結(jié)）14 例（15.6%）。術(shù)中聯(lián)合法顯影結(jié)果中（圖2、3），Ⅰ型62 例（65.3%），Ⅱ型12 例（12.6%），Ⅲ型6 例（6.3%），Ⅳ型15 例（15.8%）（表2）。SPSS 統(tǒng)計軟件分析：選用kappa 檢驗（kappa=0.912，P＜0.05），表明兩種方法測分型結(jié)果有極好的一致性。

表2 患者術(shù)前三維可視化分型結(jié)果與術(shù)中雙染法顯影結(jié)果進行對比分析Tab.2 Comparative analysis of the preoperative three?dimensional visual classification results and the intraoperative methylene blue combined with indocyanine green imaging results 例

圖1 CT 淋巴造影Fig.1 CT lymphography

圖2 ICG 熒光顯影下淋巴管造影Fig.2 Lymphatic drainage pathway under ICG fluorescence imaging

3 討論

圖3 腔鏡下淋巴引流Fig.3 Endoscopic lymphatic drainage

圖4 三維重建分型Fig.4 Three?dimensional reconstruction classification

由于前哨淋巴結(jié)活檢（SLNB）可明顯減少ALND 導致的諸多術(shù)后并發(fā)癥，目前已成為臨床淋巴結(jié)陰性早期乳腺癌患者腋窩淋巴結(jié)評估的標準方法［10］。國內(nèi)外眾多學者在探索如何提高SLNB的成功率等方面做出諸多研究，研究內(nèi)容集中于影像學方法的定位及診斷的準確性［11］、對比不同示蹤劑效果［12-14］等方面，較少從淋巴回流與前哨淋巴結(jié)解剖關(guān)系進行分析。隨著腔鏡SLNB 手術(shù)的開展，在腔鏡下可以非常清楚的看到：乳房淋巴管的數(shù)目、分支形態(tài)、位置、方向及與淋巴結(jié)的連接方式等存在明顯個體差異［15-16］，乳房淋巴回流存在多種類型［17-19］，只有術(shù)前充分了解淋巴回流途徑，準確評估乳房淋巴回流模式，才能準確的判定SLN，提高SLNB 手術(shù)成功率。

針對乳房淋巴回流的相關(guān)研究主要通過解剖及淋巴顯象等技術(shù)來進行。TAKEUCHI 等［20］利用ICG 示蹤劑分析淋巴回流的不同類型；CAO 等［21］在SPECT/CT 成像后發(fā)現(xiàn)內(nèi)乳區(qū)淋巴回流存在兩種不同模式。現(xiàn)階段針對乳房淋巴回流的研究方法存在部分缺陷，如傳統(tǒng)解剖研究存在樣本量小、解剖差異性大等問題；染料法及吲哚菁綠熒光法仍存在淋巴管顯影效果不理想，無法全面展示乳房的淋巴回流路徑并為其分型。鑒于術(shù)前診斷規(guī)劃以及術(shù)中多模態(tài)定位提高活檢成功率的迫切需要，尋找可用于顯影淋巴回流路徑及前哨淋巴結(jié)術(shù)前定位的新型示蹤劑及新方法變得尤為重要。3D CT?LG 技術(shù)在乳腺腫塊的診斷及術(shù)前評估中能有效的對乳腺結(jié)構(gòu)、周圍組織進行鑒別，還能分析淋巴回流路徑及定位前哨淋巴結(jié)，是乳腺癌及相關(guān)組織檢查的重要影像學資料。在本研究中，使用一圖智能3DV Works與軟件軟件將100例患者的CT?LG 數(shù)據(jù)重建成三維可視模型，模型清晰，淋巴回流路徑連續(xù)性好，前哨淋巴結(jié)定位清楚，相互間的連接關(guān)系顯示直觀，容易辨別，根據(jù)模型提供的三維圖像信息，成功將典型的淋巴回流途徑分為四種類型。

目前三維重建根據(jù)算法不同可分為兩種：體繪制（Volume Rendering，VR）和面繪制（Surface Rendering，SR）。YAMAMOTO 等［22］及FUJITA 等［23］學者利用CT?LG 對臨床淋巴結(jié)陰性的乳腺癌患者的淋巴回流信息分析歸納并進行分型，該研究中使用的三維重建算法為體繪制。體繪制成像與面繪制存在差異，體繪制類似于“投影”，雖具有成像更加精細的優(yōu)勢，但其重建過程不能按照需求對感興趣目標進行編輯，故對于淋巴顯影不理想的圖像其三維重建的效果往往不佳。基于面繪制的三維可視技術(shù)可根據(jù)操作者的目標對組織進行重建，不僅可將二維圖像或體繪制中顯影的部分進行重建，且可以重建未顯影部分，通過分割、融合等操作后，獲得完整的組織形態(tài)，提高乳房淋巴回流模型的完整性及準確性。

本研究中，發(fā)現(xiàn)Ⅰ型或Ⅲ型淋巴回流模型中距離腺體最近的第一組腋窩淋巴結(jié)并非完全為前哨淋巴結(jié)；在Ⅱ型及Ⅳ型淋巴回流模型中，發(fā)現(xiàn)前哨淋巴結(jié)有2 ～ 4 個，并且一些前哨淋巴結(jié)偏離了正常解剖位置，該類型在前哨淋巴結(jié)活檢時容易出現(xiàn)漏檢，出現(xiàn)假陰性結(jié)果。因此，術(shù)中應仔細檢出并切除所有藍染的淋巴管及淋巴結(jié)以降低假陰性率。研究初期有7 例CT?LG 成像欠佳導致無法觀察到明顯的淋巴回流，僅顯示淋巴結(jié)位置信息，分析其原因在于：（1）研究前期操作者操作水平欠佳；（2）部分患者年齡較大，乳腺較為松弛；（3）腫瘤浸潤淋巴管導致出現(xiàn)淋巴管癌細胞栓塞。

由于ICG 體表顯影于近腋窩處效果不佳，故術(shù)中采用亞甲藍聯(lián)合ICG 的示蹤劑法來驗證3D CT?LG 構(gòu)建的乳房淋巴回流模型的準確性，結(jié)果中共有3 例不一致。2 例在三維淋巴回流模型中顯示為Ⅰ型淋巴回流，而在示蹤劑法中表現(xiàn)為Ⅲ型，另1 例三維回流模型中表現(xiàn)為Ⅱ型，而示蹤劑法中表現(xiàn)為Ⅳ型。其原因可能是在示蹤劑法中，對于體表淺層淋巴回流類型的判斷主要是根據(jù)ICG 熒光顯像的結(jié)果，由于顯影初期ICG 擴散進入淺表小血管，而將顯影的小血管誤判為淋巴管。本研究采用一致性檢驗評估3D CT?LG 與示蹤劑法是否存在差異，結(jié)果證明兩種方法所得結(jié)果具有高度一致性。

綜上所述，3D CT?LG 可直觀地顯示前哨淋巴結(jié)及其回流，在三維重建后既可觀察CT?LG 顯影的淋巴結(jié)、淋巴管，同時將少部分未顯影的淋巴結(jié)及淋巴管同時重建，更加準確的顯示淋巴回流及前哨淋巴結(jié)，指導臨床SLNB 合理的設計手術(shù)切口，快速找到SLN，縮短手術(shù)時間。隨著混合現(xiàn)實技術(shù)（MR）的不斷發(fā)展，乳腺癌淋巴回流模型可作為虛擬環(huán)境（VR），引入至臨床手術(shù)場景（AR）中，最終有望實現(xiàn)乳腺癌前哨淋巴結(jié)活檢手術(shù)的混合現(xiàn)實導航，提高SLNB 準確率，推動乳腺癌外科手術(shù)向精準化、微創(chuàng)化發(fā)展。