基于超声特征的多变量模型可准确定性诊断累及浅表淋巴结的淋巴增殖性疾病

摘要

目的 构建基于超声图像特征的多变量模型，以实现累及浅表淋巴结的淋巴增殖性疾病（LPD）的准确定性诊断。方法 回顾性分析2022年1月～2024年12月在四川大学华西医院行淋巴结活检并进行组织学检测、免疫组化及基因检测的209例患者资料，收集患者一般资料、二维灰阶及彩色多普勒超声图像，由2位超声医师解读并记录其图像特征。以病理诊断为金标准，将患者分为良性组和恶性组，通过单因素分析确定相关特征，通过多因素逻辑回归分析构建多变量模型并进行诊断效能评估。在良恶性疾病组内进行亚组分析，探索超声图像特征与病理诊断之间的相关性。结果 209例患者中，恶性74例，良性135例。单因素及多因素分析确定了年龄、淋巴结短径、皮质回声不均匀及血流模式作为预测模型的变量。多变量模型诊断良恶性LPD的曲线下面积为0.826，高于常规超声（P<0.001），特别是在诊断颈部淋巴结方面（P<0.05）。反应性增生与良性LPD存在差异的特征包括淋巴结大小和淋巴结血流分布（P<0.05）；霍奇金与非霍奇金淋巴瘤存在差异的特征包括年龄和淋巴结大小（P<0.05）。结论 基于超声图像特征建立的多变量模型提高了LPD累及的浅表淋巴结定性诊断效能，且超声图像特征具备鉴别诊断浅表淋巴结良恶性疾病亚型的潜能。

关键词

淋巴增殖性疾病 / 浅表淋巴结 / 超声特征 / 多变量模型

基金资助

四川省科技厅重点研发项目（2024YFFK0226）