徐曉倩，康立清，2*，劉鳳海，2

0 前言

宮頸癌是女性生殖系統(tǒng)最常見的癌癥之一[1]，其發(fā)病率和死亡率在我國(guó)逐年上升并呈年輕化趨勢(shì)[2]。盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移（pelvic lymph node metastasis,PLNM）是影響宮頸癌生存預(yù)后的關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素，但在宮頸癌早期PLNM 的發(fā)生率不足30%[3-4]。盆腔淋巴結(jié)清掃術(shù)對(duì)大部分早期宮頸癌患者益處甚微，并可能導(dǎo)致一系列嚴(yán)重并發(fā)癥。研究表明根治性子宮切除術(shù)的完成并不能提高術(shù)中檢測(cè)到盆腔淋巴結(jié)受累患者的生存率[5]，明確淋巴結(jié)狀態(tài)將決定選擇放化療還是手術(shù)作為首選治療方案，并利于精確設(shè)定放療范圍及劑量，降低復(fù)發(fā)率。因此術(shù)前準(zhǔn)確評(píng)估PLNM 對(duì)于實(shí)現(xiàn)宮頸癌個(gè)性化精準(zhǔn)治療至關(guān)重要。

2018年國(guó)際婦產(chǎn)科聯(lián)盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics, FIGO）分期指出，不論腫瘤大小與范圍，發(fā)生PLNM則確定為ⅢC1期，并肯定了影像學(xué)對(duì)宮頸癌分期的價(jià)值[6]。目前，MRI是宮頸癌分期的主要影像學(xué)方法，但常規(guī)MRI僅能反映病變形態(tài)學(xué)改變，評(píng)估PLNM的準(zhǔn)確性不高。動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)MRI（dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI）、擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging, DWI）等功能性MRI 技術(shù)可提供灌注及水分子運(yùn)動(dòng)等方面信息，有助于提高評(píng)估PLNM 的準(zhǔn)確性?；贛RI 的影像組學(xué)及深度學(xué)習(xí)（deep learning, DL）模型通過(guò)高通量提取圖像內(nèi)部微觀信息實(shí)現(xiàn)對(duì)病變的精準(zhǔn)分析，顯示出對(duì)PLNM 較高的預(yù)測(cè)效能。本文綜述不同MRI 技術(shù)及基于MRI 的智能影像方法對(duì)宮頸癌PLNM的診斷效能及優(yōu)缺點(diǎn)，旨在探索更準(zhǔn)確的PLNM 評(píng)估方法，進(jìn)而避免非必要的盆腔淋巴結(jié)清掃術(shù)，指導(dǎo)臨床制訂更精準(zhǔn)的治療策略。

1 常規(guī)MRI技術(shù)

MRI 具有多序列、多方位成像、軟組織分辨率高的優(yōu)點(diǎn)[7]。LUO等[8]發(fā)現(xiàn)MRI診斷PLNM的敏感度、特異度偏低，分別為75.00%、72.92%。原因是常規(guī)MRI 診斷PLNM 的依據(jù)是大小和形態(tài)學(xué)特征。目前PLNM 的大小診斷標(biāo)準(zhǔn)報(bào)道不一，多以短徑＞9 mm 為閾值。但不同部位正常淋巴結(jié)大小變異較大，單純依賴大小評(píng)判有無(wú)PLNM 準(zhǔn)確性很難保證。近期文獻(xiàn)[9-10]提倡結(jié)合明確的形態(tài)學(xué)異常進(jìn)行判定，包括圓形形態(tài)、邊緣不規(guī)則、中心壞死或黏液變及增強(qiáng)呈不均勻強(qiáng)化等。盡管大小與形態(tài)學(xué)特征結(jié)合使診斷準(zhǔn)確性有所提高，但仍存在炎癥、增生性腫大淋巴結(jié)被誤診為轉(zhuǎn)移灶，一些微小陽(yáng)性淋巴結(jié)被忽略的現(xiàn)象，影響了診斷效能。

2023 年美國(guó)國(guó)立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)（National Comprehensive Cancer Network, NCCN）宮頸癌指南推薦采用PET/CT 評(píng)價(jià)Ⅱ～Ⅳ期患者隱匿的遠(yuǎn)處淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移（lymph node metastasis, LNM）[11]。研究表明其檢測(cè)盆腔及腹主動(dòng)脈旁LNM 的敏感度和特異度分別為88%和93%、40%和93%[12]。另外，相比于PET/CT，PET/MRI 可同時(shí)發(fā)揮代謝成像和MRI 的優(yōu)勢(shì)。NGUYEN 等[13]報(bào)道PET/MRI 診斷盆腹腔LNM 的敏感度、特異度分別為91%、94%。但因PET/MRI 價(jià)格昂貴、設(shè)備可及性的局限而普及度不高，且目前基于PET/MRI 評(píng)價(jià)PLNM 的相關(guān)研究較少，其價(jià)值需進(jìn)一步驗(yàn)證。

2 功能性MRI技術(shù)

2.1 DCE-MRI

DCE-MRI是一種以T1WI動(dòng)態(tài)增強(qiáng)和雙室藥代動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)的灌注成像技術(shù)，通過(guò)靜脈注射對(duì)比劑后對(duì)患者行連續(xù)多期動(dòng)態(tài)掃描，獲取時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線，由此得到容積轉(zhuǎn)運(yùn)常數(shù)（volume transport constant, Ktrans）、速率常數(shù)（rate constant, Kep）、血管外細(xì)胞外間隙容積分?jǐn)?shù)（extravascular extracellular volume fraction, Ve）等定量參數(shù)，通過(guò)對(duì)血管和細(xì)胞外間隙對(duì)比劑交換的定量分析，評(píng)價(jià)組織灌注與血管內(nèi)皮的完整性[14]。

ZHANG等[15]發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)Ktrans、Kep升高，認(rèn)為與其新生血管密度增加、結(jié)構(gòu)紊亂及通透性增大的病理變化相關(guān)，而Ve升高，可能是腫瘤細(xì)胞增殖與微壞死的綜合結(jié)果，其中Ktrans是最準(zhǔn)確的定量指標(biāo)。但KIM 等[16]發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的Ktrans值顯著降低，當(dāng)腫瘤較大如ⅠB3期和ⅡA2期時(shí)，診斷效果較好，作者推測(cè)在病變快速進(jìn)展期間，細(xì)胞增殖超過(guò)血管生成可導(dǎo)致灌注不良，即微循環(huán)灌注狀態(tài)會(huì)因病變所處階段不同發(fā)生變化；另外，病灶不同區(qū)域血管生成不均勻，感興趣區(qū)（region of interest, ROI）內(nèi)Ktrans值可能會(huì)受到病理異質(zhì)性影響，不能準(zhǔn)確反映血流量。以上兩點(diǎn)因素及其他造成研究結(jié)果差異的可能原因仍需進(jìn)一步探究。

2.2 DWI

DWI 是一種可在活體組織內(nèi)觀察水分子微觀運(yùn)動(dòng)并通過(guò)ADC 對(duì)水分子擴(kuò)散速度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)的功能性成像技術(shù)[17]。與正常組織和良性病變相比惡性腫瘤通常細(xì)胞增殖較活躍且排列密集，細(xì)胞外間隙縮小，因此，水分子擴(kuò)散受限，DWI信號(hào)強(qiáng)度增高，ADC值減低[18]。HE 等[19]根據(jù)15 項(xiàng)研究687 例患者的Meta分析發(fā)現(xiàn)PLNM組的平均ADC值顯著低于未轉(zhuǎn)移組，是輔助診斷LNM 的可靠指標(biāo)。但惡性淋巴結(jié)并非總是被癌細(xì)胞完全占據(jù)，可能同時(shí)包含轉(zhuǎn)移和非轉(zhuǎn)移區(qū)域，內(nèi)部ADC值不均勻。XU等[14]研究認(rèn)為，使用最小ADC值判斷轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)更準(zhǔn)確，以0.72×10-3mm2/s 作為閾值時(shí)，敏感度和特異度分別為83.1%和89.6%，是DWI評(píng)估淋巴結(jié)有無(wú)轉(zhuǎn)移最具代表的標(biāo)志物。

DWI對(duì)轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的檢出可有效彌補(bǔ)常規(guī)MRI基于形態(tài)學(xué)診斷的不足。其缺點(diǎn)是圖像空間分辨率不夠高[20]，高b 值在提高對(duì)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)敏感性、增加病灶檢出率的同時(shí)也會(huì)降低圖像信噪比。另外，常規(guī)單指數(shù)模型未將微環(huán)境血流灌注對(duì)DWI的影響排除在外，導(dǎo)致測(cè)得的ADC 值大于真實(shí)擴(kuò)散值，在擴(kuò)散參數(shù)精確度上尚存局限性[21]。

2.3 體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散加權(quán)成像

體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散加權(quán)成像（intravoxel incoherent motion diffusion weighted imaging,IVIM-DWI）通過(guò)雙指數(shù)模型可將組織和血管內(nèi)水分子的擴(kuò)散進(jìn)行區(qū)分，同時(shí)得到兩組參數(shù)[21]，其中，表觀擴(kuò)散系數(shù)（apparent diffusion coefficient, ADC）和真擴(kuò)散系數(shù)（true diffusion coefficient, D）對(duì)應(yīng)水分子擴(kuò)散的程度，而偽擴(kuò)散系數(shù)（pseudo-diffusion coefficient, D*）和灌注分?jǐn)?shù)（perfusion fraction,f）代表微循環(huán)灌注情況。IVIM-DWI 對(duì)組織擴(kuò)散特性的定量更為精確，可更準(zhǔn)確地反映出腫瘤組織中的細(xì)胞密集程度和微循環(huán)狀況[22]。

WU等[23]發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)D值較高，f值較低，但對(duì)PLNM的鑒別能力有限（AUC值小于0.70）。PERUCHO等[24]得出不同結(jié)果：隨著淋巴結(jié)狀態(tài)從無(wú)惡性受累到亞厘米，再到大小顯著的盆腔淋巴結(jié)受累，原發(fā)病變的ADC、D 和f 值降低，表明腫瘤灌注減少和氧合不良促進(jìn)了LNM 發(fā)生。由于影像上與病理結(jié)果中的淋巴結(jié)一一對(duì)應(yīng)具有挑戰(zhàn)性，且淋巴結(jié)體積小，易受到人工勾畫ROI 誤差或鄰近組織部分容積效應(yīng)的影響，因此，該研究的創(chuàng)新之處在于將原發(fā)病灶作為ROI。有研究[25]發(fā)現(xiàn)宮頸癌原發(fā)灶的上皮細(xì)胞-間充質(zhì)轉(zhuǎn)化和腫瘤干細(xì)胞表達(dá)與LNM密切相關(guān)，淋巴結(jié)微環(huán)境和腫瘤細(xì)胞的定向遷移等均受原發(fā)灶的調(diào)控。此外，原發(fā)灶組織病理改變（高間質(zhì)水壓、低氧等）也可促進(jìn)LNM 的發(fā)生[26]。因此，挖掘反映原發(fā)灶微環(huán)境改變的相關(guān)參數(shù)可用于預(yù)測(cè)LNM，并能規(guī)避影像與病理上淋巴結(jié)一一對(duì)應(yīng)的難題。

2.4 擴(kuò)散張量成像

擴(kuò)散張量成像（diffusion tensor imaging, DTI）是在DWI基礎(chǔ)上發(fā)展的一項(xiàng)新技術(shù)，通過(guò)在多個(gè)方向上分別施加擴(kuò)散敏感梯度場(chǎng)，對(duì)每個(gè)體素水分子擴(kuò)散的各向異性作出準(zhǔn)確檢測(cè)，反映組織細(xì)胞密度、纖維束走行等微結(jié)構(gòu)改變。DTI 分析中最常用的參數(shù)是各向異性分?jǐn)?shù)（fractional anisotropy, FA），指各向異性部分占總彌散張量之比；另外，平均擴(kuò)散率（mean diffusivity, MD）代表某一體素內(nèi)各個(gè)方向擴(kuò)散幅度的平均值，只反映擴(kuò)散水平整體情況，與方向無(wú)關(guān)[27]。目前，DTI 主要用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)病變，在宮頸癌中的應(yīng)用處于初級(jí)階段。YAMADA 等[28]探討了DTI 評(píng)估宮頸癌LNM 的有效性，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的FA 及MD 顯著低于非轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)，表明病變的侵襲性與其高異質(zhì)性和高細(xì)胞密度有關(guān)，提示DTI能夠通過(guò)反映腫瘤組織微觀結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性為鑒別LNM 提供有用信息。

2.5 擴(kuò)散峰度成像

擴(kuò)散峰度成像（diffusion kurtosis imaging,DKI）是一種以非高斯分布模型為基礎(chǔ)的新型擴(kuò)散成像技術(shù)，利用定量參數(shù)來(lái)描述實(shí)際水分子與理想高斯分布水分子之間擴(kuò)散位移的偏差，有效反映水分子擴(kuò)散的不均勻性和受限程度，具有實(shí)現(xiàn)組織微觀結(jié)構(gòu)異質(zhì)性量化分析的潛力[29-30]。其中，MD是經(jīng)非高斯分布校正后的真實(shí)擴(kuò)散系數(shù)，MD 值越小代表水分子擴(kuò)散受限越顯著；平均峰度（mean kurtosis, MK）指多個(gè)b值下在所有梯度方向上擴(kuò)散峰度的平均值，反映水分子偏離正態(tài)分布的程度，可對(duì)ROI內(nèi)組織微結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及異質(zhì)性進(jìn)行評(píng)價(jià)[31-32]。

HUANG 等[33]對(duì)61 例宮頸癌患者原發(fā)腫瘤DKI 參數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)LNM 組MK 值顯著高于非轉(zhuǎn)移組，MD值顯著低于非轉(zhuǎn)移組，這表明具有高異質(zhì)性的腫瘤更容易發(fā)生PLNM，DKI可作為一種有前景的無(wú)創(chuàng)性宮頸癌PLNM預(yù)測(cè)工具。

2.6 酰胺質(zhì)子轉(zhuǎn)移成像

酰胺質(zhì)子轉(zhuǎn)移（amide proton transfer, APT）成像是一種以化學(xué)交換飽和轉(zhuǎn)移技術(shù)為基礎(chǔ)的新興功能MRI技術(shù)，通過(guò)檢測(cè)組織內(nèi)游離蛋白質(zhì)的濃度變化，從分子水平反映腫瘤細(xì)胞的增殖狀況和生理狀態(tài)[34]。APT 成像的信號(hào)強(qiáng)度由酰胺氫質(zhì)子和自由水氫質(zhì)子之間交換速率決定，在相對(duì)穩(wěn)定的內(nèi)環(huán)境中，隨著蛋白質(zhì)濃度增加，二者交換速率加快，導(dǎo)致APT信號(hào)升高[35]。通過(guò)對(duì)蛋白質(zhì)濃度改變進(jìn)行監(jiān)測(cè)可在早于形態(tài)學(xué)改變前實(shí)現(xiàn)腫瘤細(xì)胞增殖能力及病變惡性程度的評(píng)估。

基于對(duì)組織內(nèi)游離蛋白質(zhì)濃度有較高敏感性的優(yōu)勢(shì)，APT 成像已成功應(yīng)用于多種腫瘤的診斷分級(jí)、療效檢測(cè)等疾病特性的表征[36-38]。CHEN 等[39]關(guān)于直腸癌的研究顯示，在LNM 組中APT 信號(hào)值較高，原因是腫瘤異常增殖需要蛋白質(zhì)合成，導(dǎo)致細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)積累。HUANG 等[33]在宮頸癌研究中也報(bào)道了類似結(jié)果，LNM 組中APT 信號(hào)明顯高于非LNM 組，其預(yù)測(cè)LNM 的AUC 值為0.807，提示APT 成像具有評(píng)估LNM 的潛力；且發(fā)現(xiàn)聯(lián)合APT 與DKI 參數(shù)MK 和MD 可進(jìn)一步提高診斷性能（AUC 值為0.864），敏感度和特異度分別為76.5%和88.6%。表明多參數(shù)可實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，APT和DKI的組合可作為潛在的非侵入性生物標(biāo)志物來(lái)預(yù)測(cè)宮頸癌LNM。

上述功能MRI 技術(shù)的出現(xiàn)使病變微環(huán)境改變的量化分析成為可能，在宮頸癌PLNM 的術(shù)前評(píng)價(jià)中具有較大的應(yīng)用潛能。但其仍存在一些不足，例如：APT 信號(hào)會(huì)受到核奧式效應(yīng)（nuclear overhauser effect, NOE）及傳統(tǒng)磁化傳遞效應(yīng)的干擾[40]，DWI、IVIM-DWI、DKI 序列中b 值選取及ROI 勾畫方法不同以及各研究中成像序列的參數(shù)體系不統(tǒng)一影響了研究結(jié)果之間的可比性等，不同功能MRI參數(shù)之間的相關(guān)性也有待進(jìn)一步探究。

3 基于MRI的智能影像方法

3.1 影像組學(xué)

影像組學(xué)通過(guò)在大量醫(yī)學(xué)圖像中進(jìn)行高通量成像特征提取并定量分析，尋找病灶的影像學(xué)標(biāo)志物，建立預(yù)測(cè)模型，為疾病的診斷和預(yù)后評(píng)價(jià)提供依據(jù)[41]。主要步驟包括影像數(shù)據(jù)獲取、ROI 勾畫和圖像分割、特征提取與篩選、模型建立及評(píng)估[42]。影像組學(xué)能對(duì)圖像數(shù)據(jù)中肉眼無(wú)法分辨的信息進(jìn)行更客觀全面地分析，突破了傳統(tǒng)影像學(xué)在評(píng)價(jià)LNM 方面的限度。

XIA 等[43]基于T2WI 開發(fā)的影像組學(xué)模型預(yù)測(cè)PLNM 的AUC 值為0.975，高于傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，在識(shí)別淋巴結(jié)狀況方面具有良好性能；進(jìn)一步結(jié)合基質(zhì)浸潤(rùn)深度、FIGO 分期和腫瘤最大徑等開發(fā)的列線圖，AUC 值進(jìn)一步提高，表明臨床病理特點(diǎn)的加入可提高模型的預(yù)測(cè)能力。WANG 等[44]研究發(fā)現(xiàn)，與單一T2WI或DWI序列相比，二者聯(lián)合獲得的放射組學(xué)特征具有更高的AUC 值，即以多序列MRI 為基礎(chǔ)的影像組學(xué)能夠充分發(fā)揮其各自優(yōu)勢(shì)，更詳細(xì)、全面地反映腫瘤異質(zhì)性信息，為PLNM 提供較為準(zhǔn)確的術(shù)前無(wú)創(chuàng)性評(píng)估。

YAN 等[45]發(fā)現(xiàn)與鱗狀上皮細(xì)胞癌抗原（sguamous cell carcinoma associated antigen, SCC-Ag）水平相結(jié)合的脂肪抑制（fat saturation, FS）T2WI 影像組學(xué)模型比單獨(dú)的SCC-Ag水平具有更高的預(yù)測(cè)效果。提示將宮頸癌血清學(xué)標(biāo)志物如SCC-Ag、CA125、CA153、CA199、癌 胚 抗 原（carcinoma embryonic antigen, CEA）等以及反映潛在基因表達(dá)或突變狀態(tài)、潛在治療靶點(diǎn)的基因組表型加入到組學(xué)模型中，或許可提高預(yù)測(cè)性能。但目前此類研究尚少，其可行性及應(yīng)用價(jià)值需進(jìn)一步探討。

近年來(lái)，“瘤周”概念逐漸受到關(guān)注，有學(xué)者將其界定為腫瘤周圍半徑2.5～5.0 mm（視像素大小而定）的區(qū)域[46-48]，并發(fā)現(xiàn)瘤周組織內(nèi)功能性淋巴管的生成活躍及淋巴流動(dòng)異常與LNM密切相關(guān)。SHI等[49]在腫瘤邊界以1 mm 為間隔向周圍擴(kuò)展，得到瘤周1、2、3、4、5 mm 范圍ROI，并得出基于對(duì)比增強(qiáng)T1WI 和T2WI 序列中宮頸癌腫瘤周圍半徑為1 mm 和3 mm 區(qū)域的影像組學(xué)特征具有最好的預(yù)測(cè)性能。ZHANG等[50]對(duì)T2WI 和DWI 瘤內(nèi)及瘤周（3 mm,5 mm,7 mm）組學(xué)特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)以瘤周3 mm 內(nèi)組學(xué)特征的AUC值最高，隨著瘤周區(qū)域的增加，診斷效能并沒有依次提高，這提示瘤周范圍的擴(kuò)大會(huì)因包含其他組織而導(dǎo)致不相關(guān)信息增加，影響預(yù)測(cè)的有效性?？傊肆鰞?nèi)病灶特征外，合理范圍內(nèi)瘤周環(huán)境的評(píng)價(jià)也有一定意義。

影像組學(xué)在宮頸癌PLNM的術(shù)前預(yù)測(cè)中顯示出良好性能。然而目前仍面臨一些挑戰(zhàn)：首先，圖像采集中不同序列的掃描及成像參數(shù)的設(shè)定未統(tǒng)一規(guī)范；其次，特征提取、篩選、建模流程的設(shè)計(jì)需優(yōu)化，以有利于增加模型的可靠性及穩(wěn)健性；最后，需要建立共享數(shù)據(jù)庫(kù)用于大規(guī)模多中心的測(cè)試及驗(yàn)證，以確保研究結(jié)果的魯棒性與可重復(fù)性[51]，進(jìn)而提高其對(duì)宮頸癌PLNM進(jìn)行無(wú)創(chuàng)性輔助診斷的應(yīng)用價(jià)值。

3.2 DL

DL 的概念來(lái)自于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中大量樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí)[52]。相比于傳統(tǒng)方法，DL 可以高效地提取出圖像中的特征信息，并避免了人工勾畫ROI 的煩瑣及誤差，是臨床實(shí)踐中更易于使用的疾病無(wú)創(chuàng)評(píng)估工具。LIN 等[53]開發(fā)并評(píng)估了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)DWI圖像中宮頸癌病灶進(jìn)行全自動(dòng)分割的性能，認(rèn)為基于U-Net 的DL 可準(zhǔn)確定位和分割宮頸癌病灶。LIU 等[54]收集了13 個(gè)中心1123 例宮頸癌患者的圖像數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于DL 的列線圖，預(yù)測(cè)PLNM 轉(zhuǎn)移的AUC 值在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集分別為0.867 和0.807。表明DL 模型能夠在圖像中通過(guò)對(duì)PLNM 特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)，充分挖掘出PLNM的補(bǔ)充性信息，實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)性輔助診斷。

DL 進(jìn)一步克服了傳統(tǒng)影像組學(xué)手動(dòng)勾畫因主觀性、經(jīng)驗(yàn)缺乏導(dǎo)致的ROI 偏差以及耗時(shí)耗力問題，得到的放射學(xué)特征具有更高的再現(xiàn)性和魯棒性，為指導(dǎo)宮頸癌治療決策提供了自動(dòng)化且可靠的術(shù)前PLNM無(wú)創(chuàng)評(píng)價(jià)工具。但其圖像分割勾畫的效果依賴于大量高質(zhì)量樣本集的訓(xùn)練，才能確保良好臨床應(yīng)用模型的建立[55]。

4 小結(jié)與展望

PLNM 是影響宮頸癌患者治療決策和生存預(yù)后的關(guān)鍵因素，其術(shù)前準(zhǔn)確評(píng)估是臨床急需解決的難題。目前，常規(guī)MRI 對(duì)PLNM 的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性仍顯不足；功能性MRI 技術(shù)可從多個(gè)維度對(duì)淋巴結(jié)及原發(fā)腫瘤的微環(huán)境變化、腫瘤侵襲性等進(jìn)行更全面評(píng)價(jià)，提高了PLNM 的診斷準(zhǔn)確性，但參數(shù)測(cè)量的可重復(fù)性、閾值的普適性等仍需大量研究進(jìn)行驗(yàn)證，多模態(tài)MRI 的聯(lián)合應(yīng)用以及不同序列功能參數(shù)間的相關(guān)性也值得進(jìn)一步探討；基于MRI 的智能影像方法能夠高通量提取并分析圖像中反映病變異質(zhì)性的信息，具有廣闊的發(fā)展前景，圖像的自動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)分割、腫瘤三維ROI 勾畫及瘤周環(huán)境的評(píng)價(jià)、尋找最佳組合序列等可作為提高準(zhǔn)確性的研究思路。在未來(lái)，掃描方式及成像參數(shù)的規(guī)范化、統(tǒng)一化和多中心、大樣本量研究的開展，對(duì)于探索更準(zhǔn)確的PLNM 評(píng)價(jià)方法至關(guān)重要，有助于指導(dǎo)臨床早日實(shí)現(xiàn)宮頸癌的精準(zhǔn)治療。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無(wú)利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：康立清確定本研究的具體方向，對(duì)稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改；徐曉倩起草和撰寫稿件，獲取、閱讀并分析本研究的相關(guān)參考文獻(xiàn)；劉鳳海獲取、閱讀并分析本研究的相關(guān)參考文獻(xiàn)，對(duì)稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改，獲得了滄州市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃指導(dǎo)項(xiàng)目資助；全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿，同意對(duì)本研究的所有方面負(fù)責(zé)，確保本研究的準(zhǔn)確性和誠(chéng)信。