本文是一篇临床医学论文，笔者认为SS是最常见的风湿性疾病之一，在排除某些疾病并使用客观分类标准后，如果不能用其他鉴别诊断来解释，则只能根据患者的主观干燥症状来诊断SS，因此精确诊断对SS治疗和预后有着重要的意义。
研究材料与方法
1.研究对象
选取2021年7月至2022年8月期间就诊于本院并诊断为pSS的患者为pSS组，共38例，其中女性共36例，男性共2例，年龄26~66岁，平均（52.5±11.2）岁；同时匹配38例性别、年龄相仿且符合条件的非pSS志愿者作为对照组，其中女性共36例，男性共2例，年龄29~65岁，平均年龄（51.8±9.6）岁。
pSS组纳入标准：（1）经2名风湿免疫科主任医师在2016年ACR/EUL-AR国际分类标准参考下共同诊断为pSS，具体标准包括如下：唇腺活检病理示淋巴细胞灶≥1个/4mm2（3分）；血清抗SSA抗体阳性（3分）；一个或两个眼角膜染色分数≥5（1分）；一个或两个泪液分泌试验≤5mm/5min（1分）；唾液腺未刺激前的唾液流率≤0.1 mL/min（1分）。根据以上标准计总分，pSS纳入标准为总分≥4。（2）能够获得完整唇腺病理资料；（3）检查前未进行过头颈部放疗；（4）能够配合检查、图像质量良好。
排除标准：（1）头颈部、面部手术史以及放射治疗史、丙肝感染者、艾滋病感染者、阿托品等抗乙酰胆碱药使用史等；（2）伴有其他免疫性疾病的继发SS；（3）MR检查绝对及相对禁忌证。（4）配合不佳，图像质量不符合诊断要求。
对照组纳入标准：（1）无口干、眼干等自觉症状；（2）无头颈部放疗史；（3）无自身免疫性疾病史。
本研究获得本院伦理委员会批准。本研究中pSS组和对照组均在自愿及了解研究的情况下加入，并同时签署相关知情同意书。
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2.MRI检查方法
2.1检查设备和扫描方法
采用西门子Prisma 3.0T超导型MRI设备并配备8通道众志颈面部专用线圈。所有检查者在MRI扫描前需休息并禁食1小时，在扫描前需去除自身金属等MRI检查禁忌物，并告知检查过程以及注意事项以消除患者的紧张情绪。扫描时取仰卧位，扫描范围颅底至颌下腺下缘，包括两侧全部腮腺。在扫描过程中，嘱受检者避免身体活动并尽量减少吞咽动作。
2.2检查序列及参数
2.2.1常规MRI扫描序列
所有序列选择快速自旋回波（Turbo spin echo，TSE）序列，包括横轴位T2WI、冠状位T2WI、冠状位T1WI。
横轴位T2WI：重复时间（Repetition time，TR）3500ms，回波时间（Echotime，TE）82ms、层厚3mm、层间距0.4mm、FOV 240mm×240mm，平均采集次数（Average）2次，矩阵320×288、体素大小0.7×0.7×4mm3、翻转角度（Flipangle）120°。
冠状位T2WI：TR 3810ms，TE 75ms、层厚3mm、层间距0.6mm、FOV 200mm×200mm，Average 2次，矩阵320×272、体素0.6×0.6×3mm3、Flip angle 150°。
冠状位T1WI：TR 400ms，TE 9ms、层厚3mm、层间距0.6mm、FOV 200mm×200mm，Average 2次，矩阵320×224、体素0.6×0.6×3mm3、Flip angle 150°。
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结果
1.基于腮腺ZOOMit DWI序列影像组学特征
在本研究共提取1906个特征（表2）。除去6个仅有唯一值的特征：lbp-3D-m2_firstorder_Minimum、lbp-3D-m1_firstorder_Minimum、lbp-2D_firstorder_Minimum、lbp-2D_firstorder_Maximum、lbp-2D_firstorder_Range、lbp-2D_firstorder_90Percentile，最后本研究共纳入1900个特征。
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2.基于腮腺ZOOMit DWI序列最佳影像组学特征
本研究共纳入1900个特征，在执行特征相关性分析之后，共移除1585个特征，当前剩余建模特征为315个。
从315个特征中在此选择基于ANOVA中f_classif分类进行最后一步特征筛选。我们经验性选择筛选特征个数分别为20、10以及2个，即某N个特征在pSS组和对照组之间具有显著性差异，则该特征将被保留。我们发现f_classif特征个数取值为2时，四组模型在训练集、验证集中相对而言过拟合情况最少（表3）。
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结果………………17
1.基于腮腺ZOOMit DWI序列影像组学特征……………………17
2.基于腮腺ZOOMit DWI序列最佳影像组学特征…………………17
3.四组分类器最佳参数的选择………………18
讨论………………23
1.ZOOMit DWI序列的优势……………………………23
2.影像组学的原理及应用………………………25
结论……………………30
讨论
1.ZOOMit DWI序列的优势
本研究共纳入38例pSS患者及38例健康对照组，采用ZOOMit DWI（b=0、800 s/mm2）序列对腮腺进行扫描，从ZOOMit DWI（b=800 s/mm2）图像中提取影像组学特征并运用LR、SVM、RF以及XGBoost分类器构建预测pSS模型，4组分类器构建的模型训练集中AUC值分别为0.9307、0.9335、0.9841、0.9273，验证集中AUC值分别为0.9044、0.9044、0.883、0.903，在训练集、验证集中均有较高的诊断效能。既往对pSS患者的研究主要集中在常规MRI成像和MRI导管成像，然而对于部分还未出现外分泌腺形态学改变的早期pSS有一定的局限性。在炎症、创伤、肿瘤或细胞毒性损伤等情况下，分子扩散受到限制[31]，DWI作为一种可以提供有关组织细胞数量信息的磁共振功能成像技术，对细胞水平上的扩散和灌注很敏感，既往研究[32]将常规DWI应用于早期干燥综合征中，发现早期干燥综合征患者腮腺的淋巴细胞浸润导致的炎症引起组织水肿从而增大细胞外间隙引起扩散限制的减少。
然而，常规DWI只有一个射频脉冲序列（回波平面成像），存在化学位移和磁化率伪影导致几何失真等缺点。与既往研究所采用的常规DWI技术不同，本研究选用ZOOMit DWI成像，其采用具有双通道射频脉冲发生系统的并行发射技术，其相位及频率编码可独立调整，在扫描过程中，随着患者所处于B1磁场的均匀性提高，与视野无关的不均匀伪影也随之减少。更有意义的是，具有2D选择性射频脉冲能力的并行发射技术可以有目标性地对该区域施加激励脉冲，从相位编码方向上来看视野大幅度地降低，随着相位编码以及目标区域视野的减少，回波链长度及回波时间也随之减少，相应的图像失真度和伪影也大大地减少，因此加快了成像速度以及提高了图像质量[33]。ZOOMit DWI的脉冲序列只从感兴趣的区域获取高信号，并给出更多的解剖细节。这种新的DWI技术最大限度地减少了折叠伪影的负面影响，并提供了高图像质量，减少失真和模糊以及运动、流动伪影，从而大大提高了空间分辨率[34]，东强等[35]研究发现，在主观和客观评价中，从解剖细节方面、图像变形失真、伪影方面以及信噪比方面，ZOOMit DWI图像均优于常规DWI，且存在统计学差异（P<0.05）。Kun等[36]通过多层激励技术－读出分段回波平面成像（Simultaneous multislice excitationtechnique-Readout-segmented echo-planar imaging，SMS-RS-EPI）与ZOOMit DWI成像中ADC图中提取直方图和纹理特征的对比研究显示，ZOOMit DWI比SMS-RS-EPI具有更高的图像质量和病变显著性。
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结论
1.基于腮腺ZOOMit DWI图像提取特征，squareroot_glcm_inverseVariance、wavelet-HHH_gldm_DependenceVariance这两个纹理特征为最优特征。
2.LR、SVM及XGBoost分类器构建鉴别pSS和健康对照组的影像组学模型拟合情况较好，训练集中、验证集中均具有较高的AUC值，具有较高的预测pSS的应用价值。
3.RF分类器构建模型在训练集中诊断效能较高，但对于验证集效果较差，模型存在过拟合情况，因此预测pSS效能较差。
4.相比传统地依赖于形态学、有创活检及没有唯一临床特征的pSS分类标准，本研究基于腮腺ZOOMit DWI图像提取多维度影像组学特征，通过医工结合，选出最佳特征建立的模型能更加全面又简便地评估pSS，为临床提供一种安全、无创且简便的方法。
参考文献（略）