基于高頻彩超聯(lián)合SWE構建列線圖模型診斷乳腺癌腋窩淋巴結轉移的臨床價值

Diagnositicvalue of nomogram model constructed basedonhigh-frequencycolor DopperultrasoundandSWE for axillary lymph node metastasis in breast cancer

LIDong，F(xiàn)ENGJing，RENYongfeng，LIJian，LIUFangxin，WANGShanshan DepartmentofUltrasound，Bozhou People'sHospital，Bozhou2368oo，China.

[Abstract]Objective：Toinvestigatetheclinicalvalueofnomogrammodelconstructedbasedonhigh-frequencycolorDoppler ultrasoundcombinedwithshearwaveelastography（SWE）inthediagnosisofaxilarylymphnode（ALN）metastasisinbreast cancerMethods：Theclinicaldataof118patientswithbreastcancerwereretrospectivelycolectedandanalyzed.Accordingto thepathologicalresultsof lymphnodes，thepatientsweredividedintothemetastasisgroup（51cases）andthenon-metastasis group（7cases）．The features，parametersand baselinedataofhigh-frequencycolorDopplerultrasoundandSWE were comparedbetween thetwo groups，andthediagnosticvalueof thenomogrammodelforALNmetastasiswasanalyzed.Results： The proportionsof lymph node irregular morphologyand posterior echoatenuation，the cortical thickness，ALNE ?_max 二 E_sd （204 values，andthemaximumdiameteroftheprimarytumorinthemetastasisgroupwerehigherthanthoseinthenon-metastasis group，with statistical significant differences （all Plt;0.05 ）. The results of LASSO algorithm and logistic regression analysis showedthathigh-frequencycolorDopplerultrasoundandSWEfeaturesandparameters（echobehindnodules，cortical thickness ，E_max value）were influencing factors of ALN metastasis in breast cancer（all Plt;0.05 ）.Based on the above features andparameters，anomogrammodelwasconstructed，withtheC-indexof0.86（95%CIO.799-0.925），whichhdagooddiagnostic effciency.ThedecisioncurveanalysisshowedthatwhentheriskthresholdwasintherangeofO-O.92，thenomogrammodel providedsignificantlyincreasedclinicalnetbenefitsandhadstrong clinicalapplicability.Conclusion：Thenomogrammodel basedonhigh-frequencycolorDopplerultrasoundcombinedwithSWEhashighdiagnosticvalueforALNmetastasisof breast cancer.

[Keywords]Breastcancer;Ultrasonography，Dopler，color;Shearwaveelastography;Axillrylymphnodemetastasis;Diagnosis

乳腺癌的早診早治是決定患者預后的關鍵，而有無腋窩淋巴結（axillarylymphnode，ALN）轉移則是輔助臨床判斷腫瘤臨床分期、制訂治療方案并評估預后的重要決定因素之一，因此準確診斷乳腺癌ALN轉移情況十分必要[1]。前哨淋巴結活檢或ALN清掃術是診斷乳腺癌ALN轉移的金標準，但均存在一定創(chuàng)傷性，難以作為常規(guī)檢查方法在臨床推廣[2-3]。超聲是乳腺癌的常用檢查方法，具有操作簡單、無創(chuàng)、可重復操作等優(yōu)點，且高頻彩超可提供病灶組織形態(tài)、邊界、回聲及血供等信息判斷良惡性；剪切波彈性成像（shearwaveelastography，SWE）能反映正常組織與病灶組織的質(zhì)地及硬度，并能精準捕獲病灶在成像速度方面的細微變化，準確判斷病灶組織的性質(zhì)[4-5]。既往研究發(fā)現(xiàn)，高頻彩超與SWE診斷腺癌ALN轉移具有一定臨床價值[6-7]，但高頻彩超及SWE征象與參數(shù)[淋巴結后方回聲、皮質(zhì)厚度、彈性模量最大值 （E_max） ]較多，目前尚無有效的統(tǒng)計學方法對相關征象與參數(shù)進行整合。列線圖基于多因素回歸分析模型，將多個因素、指標對結局變量的貢獻程度進行賦分，并綜合各評分得到總評分，最后通過總評分與結局事件發(fā)生概率之間的函數(shù)轉換關系，生成一個整體的概率值，為臨床決策提供更精準的指導[8]。本研究基于高頻彩超聯(lián)合SWE構建列線圖模型，分析其在乳腺癌ALN轉移診斷中的應用價值，為臨床無創(chuàng)診斷及精準醫(yī)療的開展提供參考。

1資料與方法

1.1一般資料

回顧性收集2021年1月至2023年12月我院收治的118例乳腺癌患者資料。納入標準： ① 符合乳腺癌診斷標準[9]，經(jīng)病理證實為原發(fā)性乳腺癌； ② 女性患者，單側病變； ③ 行前哨淋巴結活檢或ALN清掃術獲得完整的淋巴結病理結果； ④ 淋巴結病理檢查前接受高頻彩超及SWE檢查，且圖像清晰； ⑤ 臨床資料完整。排除標準： ① 影像學檢查前接受過其他抗腫瘤治療（如化療、靶向治療等）； ② 合并其他惡性腫瘤； ③ 患有淋巴瘤、結核等可能導致淋巴結結構異常的疾病； ④ 既往存在腋窩局部手術史。118例根據(jù)淋巴結病理結果分為轉移組51例與無轉移組67例。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會審核批準（批號：毫醫(yī)倫審2022第115號）。

記錄患者年齡、初潮年齡、生育情況、月經(jīng)狀態(tài)、乳腺癌家族史、腫瘤位置、原發(fā)腫瘤最大徑及類型，

1.2儀器與方法

1.2.1高頻彩超檢查采用Philips Resona R9S型彩超檢測儀，114-3WU淺表線陣高頻探頭，探頭頻率6～15.4MHz 。患者取仰臥位，上肢外展，以乳頭為中心自上而下、從左至右呈放射狀檢查，仔細觀察乳腺腫瘤情況，以及雙側ALN，選取乳腺腫物同側形態(tài)結構變化最明顯的ALN，在其最寬切面測量皮質(zhì)厚度、橫徑、縱徑，計算縱橫比，觀察淋巴結形態(tài)、邊緣、內(nèi)部回聲、后方回聲、微鈣化等，并依據(jù)Adler等[1o]提出的半定量標準評估淋巴結血流狀況，分為 0～II 級4個等級。

1.2.2SWE檢查探頭涂抹足量耦合劑后固定于ALN，切換至SWE模式。將彈性取樣框置于淋巴結最大縱切面，囑患者屏氣 5～10s ，待圖像硬度穩(wěn)定后定幀存儲，取淋巴結最大硬度部位作為ROI，觀察淋巴結有無多變征、硬環(huán)征、黑洞征等，并記錄ROI的E_max 、彈性模量最小值（ ?k_min ）、彈性模量平均值（ ?E_mean? ）及彈性模量標準差 （E_sd） 。

1.3統(tǒng)計學分析

采用SPSS25.0軟件行統(tǒng)計分析。計量資料經(jīng)Shapiro-Wilk正態(tài)性檢驗，符合正態(tài)分布以 表示，行t檢驗;符合偏態(tài)分布以 M（P₂₅，P₇₅） 表示，組間比較行Mann-Whitney U 檢驗。計數(shù)資料以例 （%） 表示，組間比較行 χ² 檢驗、連續(xù)校正 χ² 檢驗或秩和檢驗。采用最小絕對收縮和選擇算子（least absolute shrinkageandselection operator，LASSO）算法對高頻彩超及SWE征象與參數(shù)進行降維處理，篩選系數(shù)未歸零的變量，再通過logistic回歸分析高頻彩超及SWE征象與參數(shù)對乳腺癌ALN的影響。繪制列線圖模型，分析高頻彩超及SWE征象與參數(shù)對乳腺癌ALN轉移的診斷價值，并采用決策曲線分析（decisioncurveanalysis，DCA）評價列線圖模型的臨床適用性。以Plt;0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2結果

2.12組基線資料比較（表1）

轉移組原發(fā)腫瘤最大徑大于無轉移組，差異有統(tǒng)計學意義（ Plt;0.05） ;2組其他基線資料比較，差異均無統(tǒng)計學意義（均 Pgt;0.05 ）。2.22組淋巴結高頻彩超及SWE征象與參數(shù)比較（表2，3）

轉移組淋巴結形態(tài)不規(guī)則、后方回聲衰減占比、皮質(zhì)厚度、ALN的 E_max?E_mean?E_sd 均大于無轉移組，差異均有統(tǒng)計學意義（均 Plt;0.05 ）。2組淋巴結邊緣、內(nèi)部回聲、微鈣化、血流信號、縱橫比差異均無統(tǒng)計學意義（均 Pgt;0.05 ）。典型病例圖像見圖1，2。

2.3LASSO算法與logistic回歸分析篩選變量（表4）

基于高頻彩超與SWE征象、參數(shù)及基線資料行LASS0算法分析，共篩選出7個非零系數(shù)的變量，分別為淋巴結形態(tài)、后方回聲、皮質(zhì)厚度 ?E_max?E_mean?E_sd 及原發(fā)腫瘤最大徑，此時LASSO算法的擬合效果最佳（圖3，4）。將篩選出的變量納入logistic回歸模型，結果顯示，高頻彩超及SWE征象與參數(shù)（淋巴結后方回聲、皮質(zhì)厚度 ?E_max ）均為乳腺癌ALN轉移的獨立影響因素（均 Plt;0.05 。

表12組基線資料比較

注：為t值，為Z值，為 χ² 值。

表22組淋巴結高頻彩超征象及參數(shù)比較

注：為 χ² 值，為Z值，為t值。

表32組淋巴結SWE征象及參數(shù)比較

注：SWE為剪切波彈性成像 .E_max?ξ_min?E_mean?E_sd 分別為彈性模量最大值、最小值、平均值和標準差?！疄?χ² 值，?為t值。

2.4列線圖模型的構建與驗證

將高頻彩超及SWE征象與參數(shù)（淋巴結后方回聲、皮質(zhì)厚度及 ΔE_max ）構建聯(lián)合模型并繪制列線圖（列線圖模型）（圖5），結果顯示，列線圖模型診斷乳腺癌ALN轉移的C指數(shù)為 0.862（95%CI0.799～ 0.925），診斷效能良好。DCA顯示，風險閥值為 0～ 0.92時，列線圖模型凈收益顯著增加，臨床適用性較強（圖6）。

圖1乳腺癌腋窩淋巴結（ALN）高頻彩超、剪切波彈性成像（SWE）圖注：患者，女，43歲，右側乳腺癌，ALN轉移。圖la，1b為高頻彩超圖像，提示右側ALN形態(tài)不規(guī)則，邊界清晰，內(nèi)部回聲均勻減低，皮髓質(zhì)結構不清晰，后方回聲無改變，血流雜亂，皮質(zhì)厚度 7.12mm ，縱橫比1.55;圖1c為SWE圖，彈性模量最大值 （E_max） 為 183.74kPa ，彈性模量最小值 （E_min） 為 80.69kPa ，彈性模量平均值 （E_mean） 為 136.92kPa ，彈性模量標準差 （E_sd） 為 30.37kPa 圖2乳腺癌無ALN高頻彩超、SWE圖注：患者，女，54歲，左側乳腺癌，無ALN轉移。圖2a，2b為高頻彩超圖像，提示左側ALN形態(tài)規(guī)則，邊界清晰，皮髓質(zhì)結構清晰，后方無改變，可見門樣血流信號，皮質(zhì)厚度 4.23mm ，縱橫比1.72;圖2c為SWE圖像， ΔE_max 為 39.04kPa，E_min 為 26.53kPa，E_mean 為 31.87kPa，E_sd 為 3.16kPa

表4高頻彩超及SWE征象、參數(shù)及其他主要變量對乳腺癌ALN轉移影響的回歸分析

注：ALN為腋窩淋巴結， ，E_max?E_mean?E_sd 分別為彈性模量最大值、平均值和標準差。

3討論

目前，外科手術是乳腺癌的首選治療方法，當存在ALN轉移時，需行ALN清掃術以清除病灶組織，降低術后復發(fā)風險，但若對無ALN轉移患者行ALN清掃術，可能引起腋下組織結構損傷、肩關節(jié)功能障礙等并發(fā)癥，導致預后不良，且增加手術費用[1]。因此，術前準確診斷乳腺癌ALN轉移情況具有重要意義。

近年來，超聲、MRI、鉬靶X線攝影、CT等影像檢查在乳腺癌ALN轉移診斷中的研究越來越多，其中MRI費用相對較高且檢查時間較長，鉬靶X線攝影對致密型乳腺組織的穿透性不足，且無法覆蓋淋巴結區(qū)域，CT檢查有一定輻射性，限制了其在臨床的廣泛應用[12-13]。而超聲檢查費用較低，能安全無創(chuàng)、實時全面地顯示ALN形態(tài)及血流等信息，在乳腺癌ALN轉移診斷中有較大優(yōu)勢[14]。本研究采用高頻彩超及SWE診斷乳腺癌ALN轉移，結果顯示轉移組淋巴結后方回聲衰弱占比、皮質(zhì)厚度、ALN的 E_max 均大于無轉移組，且經(jīng)LASSO算法與logistic回歸分析顯示，淋巴結后方回聲、皮質(zhì)厚度、 E_max 均為乳腺癌ALN轉移的獨立影響因素。正常情況下，ALN組織富彈性，高頻彩超可顯示出連續(xù)性的增強正?；芈暯M織[15]。而當腫瘤組織侵襲至ALN時，破壞淋巴結固有被膜，使淋巴組織內(nèi)部出現(xiàn)大量纖維間質(zhì)，增加了淋巴組織密度，造成組織介質(zhì)的聲特性阻抗及反射率增大，導致淋巴結后方回聲出現(xiàn)衰減16。劉佳等[17指出，ALN發(fā)生轉移時，腫瘤細胞可先經(jīng)淋巴管進入淋巴結邊緣竇，后通過皮質(zhì)與副皮質(zhì)區(qū)到達淋巴門，而皮質(zhì)上富含淋巴細胞與吞噬細胞，當腫瘤細胞經(jīng)過時會發(fā)生免疫反應，導致癌細胞在此處生長并引起淋巴細胞增生，從而造成皮質(zhì)區(qū)增厚增大。因此，皮質(zhì)厚度增加提示乳腺癌ALN轉移風險較大。SWE是一種利用超聲波來反映并測量機體組織彈性的影像學方法，可量化顯示不同組織彈性系數(shù)值，并用彈性模量值來表示，揭示肉眼不可見的病變[18]。當腫瘤組織浸潤侵襲ALN時，可引起促結締組織反應，使得淋巴結組織膠原蛋白異常交聯(lián)增加，造成淋巴結局部硬度顯著增加[19]。而 E_max 是局部組織硬度最大值，其值越大，提示ALN組織硬度越大，淋巴結組織內(nèi)部及周邊促結締組織反應越強，淋巴結組織受腫瘤組織侵襲與浸潤的可能性越大，乳腺癌淋巴結轉移風險越大。Zhao等[20]研究也證實，存在ALN轉移的乳腺癌患者淋巴結組織 E_max 明顯大于無轉移患者。

另外，本研究基于LASSO算法與logistic回歸分析結果，將2種影像學檢查征象與參數(shù)（淋巴結后方回聲、皮質(zhì)厚度 ??E_max） 繪制列線圖模型，結果顯示該模型對乳腺癌ALN轉移具有良好的診斷效能，且DCA顯示，當風險閾值在 0～0.92 時，模型可提供顯著增加的臨床凈收益，有較強的臨床適用性。未來臨床可通過高頻彩超聯(lián)合SWE征象與參數(shù)構建的列線圖模型早期無創(chuàng)診斷乳腺癌患者ALN轉移情況，對臨床早期制訂個性化治療方案、改善患者預后具有積極意義。

綜上所述，基于高頻彩超聯(lián)合SWE構建的列線圖模型對乳腺癌ALN轉移具有較高診斷價值。

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（收稿日期 2024-08-28）