基于超微血流成像血管指数的列线图模型诊断肢端黑色素瘤引流区域淋巴结的价值

doi:10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2026.04.003

目的

构建基于超微血流成像（SMI）血管指数的列线图模型，用于术前诊断肢端黑色素瘤（AM）患者引流区域淋巴结是否发生转移。

方法

纳入2022年9月至2025年9月四川省肿瘤医院77例经病理确诊的AM患者，根据引流区域淋巴结病理结果将患者分为转移组与非转移组。采用单因素分析（t检验、χ²检验）比较2组患者基线资料、常规超声特征及SMI血管指数的差异。采用多因素Logistic回归分析转移性淋巴结的独立诊断指标，分别构建包含与不包含SMI血管指数的诊断模型，并绘制受试者操作特征（ROC）曲线，采用DeLong检验比较2种诊断模型的曲线下面积（AUC）。选取效能较优模型构建列线图，并通过校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估其价值。

结果

单因素分析显示，与非转移组（40例）比较，转移组（37例）淋巴结的长短径比值更小（2.33±0.85 vs 3.30±0.99）、皮质厚度更厚[（3.71±2.03）mm vs（2.26±0.80）mm]、血流分型以非门型为主（门型/非门型：10/27 vs 34/6）、阻力指数更大（0.75±0.05 vs 0.61±0.10）、SMI血管指数更大（24.11±9.03 vs 13.70±5.22），差异均具有统计学意义（t=-4.09，P＜0.001；t=4.17，P＜0.001；χ²=-25.46，P＜0.001；t=7.48，P＜0.001，t=6.25，P＜0.001）。进一步构建诊断模型显示，包含SMI血管指数的模型诊断效能显著优于不含该指标的模型（AUC：0.906 vs 0.809，P=0.012），其校准曲线显示预测概率与实际观测概率一致性良好，DCA进一步证实该模型在临床应用中具有明显的正向净收益。

结论

基于SMI血管指数构建的列线图模型可有效诊断AM患者引流区域淋巴结是否发生转移，为AM患者引流区域淋巴结的术前无创诊断与临床决策提供了有效量化工具。

关键词: 超微血流成像, 肢端黑色素瘤, 淋巴结, 列线图

Objective

To develop a nomogram model based on a Superb Microvascular Imaging (SMI) vascular index for the preoperative diagnosis of regional lymph node metastasis in patients with acral melanoma (AM).

Methods

Seventy-seven patients with pathologically confirmed AM at Sichuan Cancer Hospital from September 2022 to September 2025 were enrolled and divided into either a metastasis group or a non-metastasis group based on lymph node pathology. Baseline characteristics, conventional ultrasound features, and SMI vascular indices were compared between the two groups by the t-test or χ² test. Independent diagnostic indicators for metastatic lymph nodes were identified using multivariate logistic regression analysis. Two diagnostic models were constructed: one incorporating the SMI vascular index and one without it. Receiver operating characteristic (ROC) curves were plotted for both models, and the DeLong test was used to compare their area under the curve (AUC) values. The model with superior performance was selected to build a nomogram model, and the model's efficacy was evaluated using calibration curves and decision curve analysis (DCA).

Results

Univariate analysis showed statistically significant differences between the two groups in the lymph node long-to-short axis ratio (2.33±0.85 vs 3.30±0.99; t=-4.09, P＜0.001), cortical thickness [(3.71±2.03) mm vs (2.26±0.80) mm; t=4.17, P＜0.001], vascular pattern (10/27 vs 34/6; χ²=-25.46, P＜0.001), resistive index (0.75±0.05 vs 0.61±0.10; t=7.48, P＜0.001), and SMI vascular index (24.11±9.03 vs 13.70±5.22; t=6.25, P＜0.001). Further construction of diagnostic models revealed that the model incorporating the SMI vascular index had significantly superior diagnostic performance compared to the model without it (AUC: 0.906 vs 0.809, DeLong test P=0.012). The calibration curve demonstrated good consistency between predicted and actual outcomes. The DCA curve further confirmed that this model provided a significant positive net benefit for clinical application.

Conclusion

The nomogram model constructed based on the SMI vascular index can effectively diagnose regional lymph node status in AM patients, providing a valuable quantitative tool for the preoperative non-invasive diagnosis and clinical decision-making regarding regional lymph nodes in AM.

Key words: Superb microvascular imaging, Acral melanoma, Lymph nodes, Nomogram

表1 不同淋巴结转移情况肢端黑色素瘤患者的临床资料及超声特征比较

因素	非转移组（40例）	转移组（37例）	统计值	P值
年龄（岁， $x ¯$ ±s）	62.12±10.80	65.00±12.17	t=1.10	0.276
性别[例（%）]			χ²=-1.61	0.205
男	22（55.0）	15（40.5）
女	18（45.0）	22（55.0）
原发灶位置[例（%）]			χ²=-0.99	0.318
足底	16（40.0）	19（51.4）
指/趾甲床	24（60.0）	18（48.6）
淋巴结位置[例（%）]			χ²=-0.34	0.843
腹股沟	33（82.5）	29（78.4）
腋窝	5（12.5）	5（13.5）
腘窝	2（5.0）	3（8.1）
淋巴结长短径比值（ $x ¯$ ±s）	3.30±0.99	2.33±0.85	t=-4.09	＜0.001
淋巴结皮质厚度（mm， $x ¯$ ±s）	2.26±0.80	3.71±2.03	t=4.17	＜0.001
血流分型[例（%）]			χ²=-25.46	＜0.001
门型	34（85.0）	10（27.0）
非门型	6（15.0）	27（73.0）
PSV（cm/s， $x ¯$ ±s）	19.95±12.09	23.97±11.84	t=1.45	0.153
阻力指数（ $x ¯$ ±s）	0.61±0.10	0.75±0.05	t=7.48	＜0.001
SMI血管指数（ $x ¯$ ±s）	13.70±5.22	24.11±9.03	t=6.25	＜0.001

表1 不同淋巴结转移情况肢端黑色素瘤患者的临床资料及超声特征比较

因素	非转移组（40例）	转移组（37例）	统计值	P值
年龄（岁， $x ¯$ ±s）	62.12±10.80	65.00±12.17	t=1.10	0.276
性别[例（%）]			χ²=-1.61	0.205
男	22（55.0）	15（40.5）
女	18（45.0）	22（55.0）
原发灶位置[例（%）]			χ²=-0.99	0.318
足底	16（40.0）	19（51.4）
指/趾甲床	24（60.0）	18（48.6）
淋巴结位置[例（%）]			χ²=-0.34	0.843
腹股沟	33（82.5）	29（78.4）
腋窝	5（12.5）	5（13.5）
腘窝	2（5.0）	3（8.1）
淋巴结长短径比值（ $x ¯$ ±s）	3.30±0.99	2.33±0.85	t=-4.09	＜0.001
淋巴结皮质厚度（mm， $x ¯$ ±s）	2.26±0.80	3.71±2.03	t=4.17	＜0.001
血流分型[例（%）]			χ²=-25.46	＜0.001
门型	34（85.0）	10（27.0）
非门型	6（15.0）	27（73.0）
PSV（cm/s， $x ¯$ ±s）	19.95±12.09	23.97±11.84	t=1.45	0.153
阻力指数（ $x ¯$ ±s）	0.61±0.10	0.75±0.05	t=7.48	＜0.001
SMI血管指数（ $x ¯$ ±s）	13.70±5.22	24.11±9.03	t=6.25	＜0.001

表2 肢端黑色素瘤患者淋巴结转移的独立危险因素的Logistic回归分析结果

因素	不包含SMI血管指数指标的诊断模型
因素	β值	SE值	Wald值	P值	OR值	95%CI	方差膨胀因子
长短径比值	-0.739	0.321	5.278	0.022	0.478	0.254~0.897	1.228
皮质厚度	0.548	0.267	4.807	0.028	1.794	1.064~3.025	1.131
血流分型	1.228	0.622	3.907	0.048	3.416	1.010~11.549	1.076
因素	包含SMI血管指数指标的诊断模型
因素	β值	SE值	Wald值	P值	OR值	95%CI	方差膨胀因子
长短径比值	-1.207	0.460	6.888	0.009	0.299	0.121~0.737	1.196
皮质厚度	0.728	0.367	3.941	0.047	2.070	1.009~4.247	1.167
血流分型	1.565	0.617	6.420	0.011	4.781	1.457~16.036	1.051
SMI血管指数	0.211	0.061	11.819	0.001	1.234	1.095~1.392	1.431

表2 肢端黑色素瘤患者淋巴结转移的独立危险因素的Logistic回归分析结果

因素	不包含SMI血管指数指标的诊断模型
因素	β值	SE值	Wald值	P值	OR值	95%CI	方差膨胀因子
长短径比值	-0.739	0.321	5.278	0.022	0.478	0.254~0.897	1.228
皮质厚度	0.548	0.267	4.807	0.028	1.794	1.064~3.025	1.131
血流分型	1.228	0.622	3.907	0.048	3.416	1.010~11.549	1.076
因素	包含SMI血管指数指标的诊断模型
因素	β值	SE值	Wald值	P值	OR值	95%CI	方差膨胀因子
长短径比值	-1.207	0.460	6.888	0.009	0.299	0.121~0.737	1.196
皮质厚度	0.728	0.367	3.941	0.047	2.070	1.009~4.247	1.167
血流分型	1.565	0.617	6.420	0.011	4.781	1.457~16.036	1.051
SMI血管指数	0.211	0.061	11.819	0.001	1.234	1.095~1.392	1.431

图1 肢端黑色素瘤引流区域淋巴结超声图像及列线图应用示例。图a：常规二维超声图像，显示淋巴结皮质增厚（约5.5 mm），皮髓质分界尚清晰，长短径比值约4.6；图b：彩色多普勒血流成像显示该淋巴结内髓质区域可见树枝状门型血流信号；图c：超微血流成像（SMI）显示在淋巴结皮质区勾画的感兴趣区域（黄色线），皮质区域可见增多的紊乱微血管信号；图d：SMI定量分析显示该淋巴结的血管指数值为40.2；图e：根据该患者的超声特征，血流分型0分，皮质厚度35分，长短径比值25分，SMI血管指数88分，依据列线图计算总得分为148分（蓝色箭头所示），对应的预测淋巴结转移风险概率＞95%

图2 包含与不包含SMI血管指数的诊断模型的受试者操作特征曲线注：SMI为超微血管成像，AUC为曲线下面积

图3 包含超微血管成像血管指数诊断模型的校准度（图a：校准曲线）和临床实用价值（图b：决策曲线分析）

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