综述：头颈部肿瘤中生境成像分析应用的现有证据：一项系统综述

《BMC Medical Imaging》：Current evidence in application of habitat imaging analysis in head and neck cancer: a systematic review

　　

摘要

目的

栖息地影像分析近期已被应用于头颈部肿瘤（HNC）影像研究中，涵盖多种临床应用场景。本综述系统评估了其在各类头颈癌应用中的现有证据，突出了其优势与局限性。

方法

对PubMed、Web of Science和Scopus数据库从建库至2026年1月30日的文献进行系统性检索，检索词与栖息地分析、头颈部肿瘤及医学影像相关。从纳入的文献中提取患者数量、肿瘤来源、影像学模态、聚类特征、栖息地方法、子区域数量、临床应用及模型性能等信息。

结果

2019年至2026年间发表的25篇原始文献符合纳入标准，其中10篇包含外部验证数据集。鼻咽癌是最常研究的头颈癌类型（n?=?9）；CT是最常用的影像模态（n?=?9）；K-means聚类是最主要的栖息地方法（n?=?20）。栖息地影像分析表现稳定，在预测病理/免疫组化（IHC）生物标志物、癌症表征及淋巴结状态方面优于传统放射组学或临床模型，曲线下面积（AUCs）均大于0.8，但在治疗反应预测方面结果参差不齐。多项研究中，联合多种模型对性能略有改善。

结论

栖息地影像分析在头颈癌的多种应用中展现了潜力，在预测病理/IHC生物标志物、肿瘤表征及淋巴结状态方面表现稳定良好，但在治疗反应预测方面效果不佳。联合多种模型虽略有提升性能，但引发了关于此类复杂整合是否具有临床价值的质疑。当前证据仍存在异质性，亟需前瞻性开展并经外部验证的研究，以明确其实际应用价值。