引用本文： 黃子星, 李謀, 于浩鵬, 汪翊, 宋彬. 基于 CiteSpace 的胰腺神經內分泌腫瘤影像研究的科學知識圖譜分析. 中國普外基礎與臨床雜志, 2019, 26(1): 96-101. doi: 10.7507/1007-9424.201812007 復制
科學知識圖譜（mapping knowledge domains）是以知識域（knowledge domain）為對象，顯示科學知識的發展進程與結構關系的一種圖形，屬于科學計量學（scientometrics）的范疇[1]。CiteSpace 軟件是目前主流的繪制科學知識圖譜的可視化軟件，被不同學科領域的國內外許多研究者所應用[2]。胰腺神經內分泌腫瘤（pancreatic neuroendocrine neoplasm，pNEN）來源于胰腺導管和腺泡細胞的多能干細胞，占所有胰腺腫瘤的 1%～2%，占胰腺惡性腫瘤的 3%[3]。pNEN 按照分化程度分為胰腺神經內分泌瘤（pancreatic neuroendocrine tumor，pNET）和胰腺神經內分泌癌（pancreatic neuroendocrine carcinoma，pNEC），高、中分化 pNEN 為 pNET，低分化 pNEN 為 pNEC[4-5]。近年來國際上關于 pNEN 的影像研究越來越多，本研究從文獻計量學角度并結合 CiteSpace 軟件對當前 pNEN 影像研究領域相關文獻進行可視化演示，分析 pNEN 影像的研究熱點、關鍵文獻等，推演其演化路徑，預測該領域的研究趨勢，以期給從事該領域的研究者一個全面直觀的科學參考。
1 資料與方法
1.1 資料來源及文獻篩選
以 Web of Science 核心合集為數據來源進行文獻檢索。由于 pNEN 的命名在過去相當長的時間內并不規范，存在多種不同名稱混用的情況，因此本研究檢索 pNEN 的主題詞（TS）包括：neuroendocrine tumor，neuroendocrine neoplasm，neuroendocrine carcinoma，endocrine tumor，islet cell tumor。
文獻檢索式：#1 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine tumor） AND TS：（diagnostic imaging）；#2 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine neoplasm） AND TS：（diagnostic imaging）；#3 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine carcinoma） AND TS：（diagnostic imaging）；#4 TS：（pancreas） AND TS：（endocrine tumor） AND TS：（diagnostic imaging）；#5 TS：（pancreas） AND TS：（islet cell tumor） AND TS：（diagnostic imaging）。組配檢索式：#1 OR #2 OR #3 OR #4 OR #5。語種：English。文獻類型：Article。檢索發表文獻的時間：1998–2018 年（2018 年檢索時間至 2018 年 11 月 30 日，雖然其數據并不完整，但已包含 2018 年大部分的文獻，并且已有的部分文獻對于最新研究主題的獲取具有重要作用）。本研究不需要所在機構倫理委員會批準，本研究中的資料符合 HIPAA 法案要求。
1.2 分析方法
文獻基本信息分析數據來源于 Web of Science 的分析檢索結果和創建的引文報告。
可視化分析運用 CiteSpace 5.3.R4.8.31.2018 軟件，以 1 年作為時間分區。
采用共被引網絡知識圖譜進行被引用文獻分析，高被引用文獻按照時間排序并形成共被引網絡知識圖譜，節點代表被引用文獻，連線代表共被引關系，連線越多表明共被引次數越高；共被引參考文獻運算關鍵參數為 Link Retaining Factor：2；Nodes（Top N，e）：2；Look Back Years：20；算法采用 Pathfinder，選擇標準為 Top N：Top 100。
關鍵詞知識圖譜的剪枝算法采用 Minimum spanning tree 去除不重要的節點和連線，使得網絡中重要的節點和連線更加清晰。
采用中心性體現文獻計量可視化圖譜中的關鍵節點，中心性值（0～1）越大說明相應研究內容在該學科領域的某個時間段內具有重要性和較高的代表性，中心性值>0.10 的關鍵詞為主要關鍵詞。但中心性值為 1 的時候表明被引文章來自同一篇施引文獻，不具有意義。并對關鍵詞進行突發性檢測（Burst detection），突發檢測是一種算法，用于識別事件和其他類型信息的突然變化[6]。
采用關鍵詞時間線進行研究前沿分析，運用對數似然比算法計算聚類標簽，聚類標簽序號越小表示該聚類文獻發表數量以及被引頻次越高；當聚類的 silhouette 值為 1（被引文章來自同一篇施引文獻）以及成員個數小于 10 的的聚類不會顯示。出現相同關鍵詞的聚類說明該關鍵詞在不同時間節點都有高的關注度。同時對相關研究文獻的關鍵詞共線圖譜采取聚類視圖進行可視化分析。
2 結果
2.1 納入研究文獻及高被引用文獻
共檢索出 190 篇文獻被納入研究，各年份發表文章數量情況見圖 1。1998–2018 年 20 年來 pNEN 影像相關研究的發表文章數量逐年呈波動增加趨勢，從 1998 年的 4 篇增加至 2018 年 11 月的 11 篇，最多的年份是 2015 年的 19 篇。
圖1
示 1998–2018 年各年份發表文獻數量圖
被引次數前 5 位的文獻有 Brugge 等[7] 766 次、Voss 等[8] 264 次、Anderson 等[9] 248 次、Eloubeidi 等[10] 209 次、Goldberg 等[11] 162 次。
2.2 發表文獻的國家和機構
1998–2018 年期間 pNEN 影像研究論文發表數量超過 10 篇的國家依次為：美國 52 篇、德國 27 篇、意大利 21 篇、日本 21 篇、韓國 14 篇、法國 12 篇、中國 10 篇，其中中國在 2012 年才在國際上發表第 1 篇 pNEN 相關的研究文章（Wang 等[12]）。
根據 Web of Science 引文分析結果，該領域發表的論文被引頻次前 5 位的國家：美國 1 424 次、德國 465 次、意大利 355 次、日本 333 次、中國 322 次。
該領域發表論文數量前 5 位的研究機構為：Harvard University 8篇，University of Verona 8篇，Johns Hopkins University 7篇，Charite Medical University of Berlin 6篇，Free University of Berlin 6 篇。
2.3 發表文獻的期刊和作者分析
1998–2018 年 pNEN 影像研究論文發表數量超過5篇的期刊有：Abdominal Imaging 7 篇、Hepato Gastroenterology 6 篇、European Radiology 5 篇、Surgical Clinics of North America 5 篇。
發表pNEN 影像研究論文數量前 5 位的作者有 D’Onofrio 等 7 篇、Byun 等 6 篇、Capelli 等 5 篇、Hruban 等 5 篇、Kim 等 5 篇。
2.4 文獻共被引分析
參考文獻共被引是指 2 篇參考文獻被同一篇文獻引用的現象，通過分析共被引網絡中的聚類及關鍵節點，可以揭示出某個研究領域的知識結構。該領域共被引文獻聚類分析結果見圖 2，從圖 2 可見，共被引文獻聚類分析結果顯示共有 283 篇文獻和 589 條連線，除去不滿足顯示條件的 2 個聚類領域，共聚類成 10 個領域：#0 囊性胰腺神經內分泌瘤（2004 年）、#1 囊性胰腺神經內分泌瘤（2009 年）、#2 超聲內鏡、#3 前瞻性評估、#4 富血供神經內分泌瘤、#5 無功能胰腺神經內分泌瘤、#6 診斷現狀、#9 個案報道、#10 轉移灶、#11 體素內不相干運動，色調由冷色至暖色代表時間由過去至現在。
圖2
示共被引文獻聚類分析結果
2.5 研究領域熱點分析結果
該領域關鍵詞中心性值在 0.00～0.35，具有高中介中心性值的節點傾向于識別可能導致變革發現的邊界跨越潛力，CiteSpace 的作者[13]提出中心性值>0.10 的節點是有意義的。中心性值>0.10 的關鍵詞有細針穿刺活檢（0.35）、CT（0.32）、診斷（0.29）、胰腺（0.27）、癌癥（0.23）、神經內分泌瘤（0.2）、腫瘤（0.2）、癌（0.14）、管理（0.1）。
對全部文獻的關鍵詞進行突發性檢測得到 13 個突發性關鍵詞，見圖 3。
圖3
示關鍵詞突發性檢測結果
2.6 研究前沿分析結果
根據文獻關鍵詞計算確定聚類，該領域關鍵詞時間線圖譜見圖 4，色調由冷色至暖色代表時間由過去至現在。pNEN 影像研究領域的前沿大致可以歸為 10 類（#8 的關鍵詞中心性為 1，不具有意義，不納入研究）：神經內分泌瘤、胰腺腫塊大小、非高功能神經內分泌瘤、CT 表現、轉移灶、輔助研究、生長抑素類似物、生長抑素、術中超聲及多發性內分泌瘤病Ⅰ型。
圖4
示研究前沿時間線圖譜
3 討論
CiteSpace 是一款幫助研究人員用于對大量科學文獻數據進行計量和分析的可視化軟件，利用分時、動態的可視化圖譜去展示某一領域知識的宏觀結構以及發展脈絡，識別并顯示某一領域知識發展的趨勢和動態，展現研究熱點及前沿方向[14]。
國際上 pNEN 發病率為（0.3～0.4）/100 000[5, 15]且呈逐年上升的趨勢。近年來，我國對 pNEN 的報道亦逐漸增多，但國內現階段 pNEN 的流行趨勢、臨床特征以及防治狀況仍不甚明晰。有文獻[16-17]報道，在 2001–2010 年期間國內的 pNEN 發病率呈逐漸升高趨勢，這可能是得益于影像學檢查手段的廣泛使用。腫瘤影像學幾乎涉及 pNEN 患者管理的每一個階段，對診斷、治療、手術都很重要。影像學檢查的目的在于確定有無 pNEN，明確腫瘤的位置以及腫瘤累及的范圍，進行腫瘤分期，評估是否能手術切除，預測預后情況[18]。近年來，pNEN 的腫瘤影像學取得了一些進展，無論是 CT、MRI、內鏡超聲還是分子影像都有不少的相關研究報道[19-22]。如何從大量的研究報道中快速、準確地獲知研究的現狀和熱點以及推測今后的發展前沿，對于關注該領域的研究者來講是很重要的。
pNEN 是胰腺少見腫瘤，過去對其認識也不多，命名也較混亂。近 20 年來，隨著臨床、病理研究的深入，相關研究逐漸增多，從 1998 年到 2018 年國際上有關 pNEN 影像研究的文獻呈波動性上升，2015 年為發表文獻數量最多的一年，達到 19 篇。不過到目前為止的 20 年間研究文獻仍較少（只有 190 篇）且屬于研究規模較小的情況，究其原因可能是因為 pNEN 為少見病，研究者需要一定的時間才能納入足夠數量的病例進行研究。
從檢索到的文獻來看，發表文章數量美國遠遠超過其他國家，提示美國在該研究領域處于領先地位；從文章被引用情況來看，美國同樣處于領先地位，遠遠超過其他國家。研究結果提示，美國在 pNEN 影像研究領域不僅研究多，而且研究質量較高，發表的期刊不拘于影像學刊物，消化學科和外科學也有較多的 pNEN 文章發表，提示相關臨床學科對于 pNEN 的影像學知識也有較高的興趣。
從共被引文獻聚類結果可以看出，最早的研究主要是在關注 pNEN 的診斷與評估方面（#2 超聲內鏡、#6 診斷現狀、#3 前瞻性評估），之后開始關注 pNEN 的一些亞組情況（#1 囊性胰腺神經內分泌瘤、#4 富血供神經內分泌瘤、#5 無功能胰腺神經內分泌瘤），當有影像新技術出現時又關注能否應用于 pNEN，這符合對疾病研究的一般規律。目前關注的領域是磁共振的新技術體素內不相干運動（#11 體素內不相干運動）在 pNEN 的應用[23-26]以及 pNEN 轉移（#10 轉移灶）[27]的研究。
目前研究的熱點還是在細針穿刺活檢和 pNEN 的 CT 診斷。突發詞較為細致地揭示了在不同時期研究者們主要做的相關研究，也反映了研究者對 pNEN 的不斷認識過程，不同時期側重用的影像技術不同，最開始是生長抑素受體成像診斷，其是較為特異性的診斷方法[28-38]，但是很多機構受限于條件而不能開展這項檢查，因此，需要繼續在常規影像技術條件下繼續研究。
CT 目前仍然是許多機構檢查 pNEN 的主要手段，特別是多期增強 CT，其對 pNEN 診斷的敏感度很大程度上取決于腫塊的大小，腫塊越大越容易被檢出，但 CT 診斷 pNEN 的敏感度為 64%～81%，因部分 pNEN 并不是富血供的[39]。最近有研究[40-42]報道， CT 紋理與 pNEN 的病理分級相關。
超聲內鏡對 CT 和 MRI 不容易發現的小病灶有較高的檢出率，并且可引導細針穿刺活檢[27, 43-47]。
未來的研究前沿可能會在腫塊的大小與預后的關系、非高功能 pNEN、CT 表現、轉移灶及術中超聲方面開展。
本研究反映了近 20 年來 pNEN 影像研究的主要趨勢，但不足之處在于 2018 年的文獻僅截止到 11 月；搜索的數據庫僅限于 Web of Science，且僅納入英文文獻，因此本研究尚不能完全反映研究的現狀與趨勢。
科學知識圖譜（mapping knowledge domains）是以知識域（knowledge domain）為對象，顯示科學知識的發展進程與結構關系的一種圖形，屬于科學計量學（scientometrics）的范疇[1]。CiteSpace 軟件是目前主流的繪制科學知識圖譜的可視化軟件，被不同學科領域的國內外許多研究者所應用[2]。胰腺神經內分泌腫瘤（pancreatic neuroendocrine neoplasm，pNEN）來源于胰腺導管和腺泡細胞的多能干細胞，占所有胰腺腫瘤的 1%～2%，占胰腺惡性腫瘤的 3%[3]。pNEN 按照分化程度分為胰腺神經內分泌瘤（pancreatic neuroendocrine tumor，pNET）和胰腺神經內分泌癌（pancreatic neuroendocrine carcinoma，pNEC），高、中分化 pNEN 為 pNET，低分化 pNEN 為 pNEC[4-5]。近年來國際上關于 pNEN 的影像研究越來越多，本研究從文獻計量學角度并結合 CiteSpace 軟件對當前 pNEN 影像研究領域相關文獻進行可視化演示，分析 pNEN 影像的研究熱點、關鍵文獻等，推演其演化路徑，預測該領域的研究趨勢，以期給從事該領域的研究者一個全面直觀的科學參考。
1 資料與方法
1.1 資料來源及文獻篩選
以 Web of Science 核心合集為數據來源進行文獻檢索。由于 pNEN 的命名在過去相當長的時間內并不規范，存在多種不同名稱混用的情況，因此本研究檢索 pNEN 的主題詞（TS）包括：neuroendocrine tumor，neuroendocrine neoplasm，neuroendocrine carcinoma，endocrine tumor，islet cell tumor。
文獻檢索式：#1 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine tumor） AND TS：（diagnostic imaging）；#2 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine neoplasm） AND TS：（diagnostic imaging）；#3 TS：（pancreas） AND TS：（neuroendocrine carcinoma） AND TS：（diagnostic imaging）；#4 TS：（pancreas） AND TS：（endocrine tumor） AND TS：（diagnostic imaging）；#5 TS：（pancreas） AND TS：（islet cell tumor） AND TS：（diagnostic imaging）。組配檢索式：#1 OR #2 OR #3 OR #4 OR #5。語種：English。文獻類型：Article。檢索發表文獻的時間：1998–2018 年（2018 年檢索時間至 2018 年 11 月 30 日，雖然其數據并不完整，但已包含 2018 年大部分的文獻，并且已有的部分文獻對于最新研究主題的獲取具有重要作用）。本研究不需要所在機構倫理委員會批準，本研究中的資料符合 HIPAA 法案要求。
1.2 分析方法
文獻基本信息分析數據來源于 Web of Science 的分析檢索結果和創建的引文報告。
可視化分析運用 CiteSpace 5.3.R4.8.31.2018 軟件，以 1 年作為時間分區。
采用共被引網絡知識圖譜進行被引用文獻分析，高被引用文獻按照時間排序并形成共被引網絡知識圖譜，節點代表被引用文獻，連線代表共被引關系，連線越多表明共被引次數越高；共被引參考文獻運算關鍵參數為 Link Retaining Factor：2；Nodes（Top N，e）：2；Look Back Years：20；算法采用 Pathfinder，選擇標準為 Top N：Top 100。
關鍵詞知識圖譜的剪枝算法采用 Minimum spanning tree 去除不重要的節點和連線，使得網絡中重要的節點和連線更加清晰。
采用中心性體現文獻計量可視化圖譜中的關鍵節點，中心性值（0～1）越大說明相應研究內容在該學科領域的某個時間段內具有重要性和較高的代表性，中心性值>0.10 的關鍵詞為主要關鍵詞。但中心性值為 1 的時候表明被引文章來自同一篇施引文獻，不具有意義。并對關鍵詞進行突發性檢測（Burst detection），突發檢測是一種算法，用于識別事件和其他類型信息的突然變化[6]。
采用關鍵詞時間線進行研究前沿分析，運用對數似然比算法計算聚類標簽，聚類標簽序號越小表示該聚類文獻發表數量以及被引頻次越高；當聚類的 silhouette 值為 1（被引文章來自同一篇施引文獻）以及成員個數小于 10 的的聚類不會顯示。出現相同關鍵詞的聚類說明該關鍵詞在不同時間節點都有高的關注度。同時對相關研究文獻的關鍵詞共線圖譜采取聚類視圖進行可視化分析。
2 結果
2.1 納入研究文獻及高被引用文獻
共檢索出 190 篇文獻被納入研究，各年份發表文章數量情況見圖 1。1998–2018 年 20 年來 pNEN 影像相關研究的發表文章數量逐年呈波動增加趨勢，從 1998 年的 4 篇增加至 2018 年 11 月的 11 篇，最多的年份是 2015 年的 19 篇。
圖1
示 1998–2018 年各年份發表文獻數量圖
被引次數前 5 位的文獻有 Brugge 等[7] 766 次、Voss 等[8] 264 次、Anderson 等[9] 248 次、Eloubeidi 等[10] 209 次、Goldberg 等[11] 162 次。
2.2 發表文獻的國家和機構
1998–2018 年期間 pNEN 影像研究論文發表數量超過 10 篇的國家依次為：美國 52 篇、德國 27 篇、意大利 21 篇、日本 21 篇、韓國 14 篇、法國 12 篇、中國 10 篇，其中中國在 2012 年才在國際上發表第 1 篇 pNEN 相關的研究文章（Wang 等[12]）。
根據 Web of Science 引文分析結果，該領域發表的論文被引頻次前 5 位的國家：美國 1 424 次、德國 465 次、意大利 355 次、日本 333 次、中國 322 次。
該領域發表論文數量前 5 位的研究機構為：Harvard University 8篇，University of Verona 8篇，Johns Hopkins University 7篇，Charite Medical University of Berlin 6篇，Free University of Berlin 6 篇。
2.3 發表文獻的期刊和作者分析
1998–2018 年 pNEN 影像研究論文發表數量超過5篇的期刊有：Abdominal Imaging 7 篇、Hepato Gastroenterology 6 篇、European Radiology 5 篇、Surgical Clinics of North America 5 篇。
發表pNEN 影像研究論文數量前 5 位的作者有 D’Onofrio 等 7 篇、Byun 等 6 篇、Capelli 等 5 篇、Hruban 等 5 篇、Kim 等 5 篇。
2.4 文獻共被引分析
參考文獻共被引是指 2 篇參考文獻被同一篇文獻引用的現象，通過分析共被引網絡中的聚類及關鍵節點，可以揭示出某個研究領域的知識結構。該領域共被引文獻聚類分析結果見圖 2，從圖 2 可見，共被引文獻聚類分析結果顯示共有 283 篇文獻和 589 條連線，除去不滿足顯示條件的 2 個聚類領域，共聚類成 10 個領域：#0 囊性胰腺神經內分泌瘤（2004 年）、#1 囊性胰腺神經內分泌瘤（2009 年）、#2 超聲內鏡、#3 前瞻性評估、#4 富血供神經內分泌瘤、#5 無功能胰腺神經內分泌瘤、#6 診斷現狀、#9 個案報道、#10 轉移灶、#11 體素內不相干運動，色調由冷色至暖色代表時間由過去至現在。
圖2
示共被引文獻聚類分析結果
2.5 研究領域熱點分析結果
該領域關鍵詞中心性值在 0.00～0.35，具有高中介中心性值的節點傾向于識別可能導致變革發現的邊界跨越潛力，CiteSpace 的作者[13]提出中心性值>0.10 的節點是有意義的。中心性值>0.10 的關鍵詞有細針穿刺活檢（0.35）、CT（0.32）、診斷（0.29）、胰腺（0.27）、癌癥（0.23）、神經內分泌瘤（0.2）、腫瘤（0.2）、癌（0.14）、管理（0.1）。
對全部文獻的關鍵詞進行突發性檢測得到 13 個突發性關鍵詞，見圖 3。
圖3
示關鍵詞突發性檢測結果
2.6 研究前沿分析結果
根據文獻關鍵詞計算確定聚類，該領域關鍵詞時間線圖譜見圖 4，色調由冷色至暖色代表時間由過去至現在。pNEN 影像研究領域的前沿大致可以歸為 10 類（#8 的關鍵詞中心性為 1，不具有意義，不納入研究）：神經內分泌瘤、胰腺腫塊大小、非高功能神經內分泌瘤、CT 表現、轉移灶、輔助研究、生長抑素類似物、生長抑素、術中超聲及多發性內分泌瘤病Ⅰ型。
圖4
示研究前沿時間線圖譜
3 討論
CiteSpace 是一款幫助研究人員用于對大量科學文獻數據進行計量和分析的可視化軟件，利用分時、動態的可視化圖譜去展示某一領域知識的宏觀結構以及發展脈絡，識別并顯示某一領域知識發展的趨勢和動態，展現研究熱點及前沿方向[14]。
國際上 pNEN 發病率為（0.3～0.4）/100 000[5, 15]且呈逐年上升的趨勢。近年來，我國對 pNEN 的報道亦逐漸增多，但國內現階段 pNEN 的流行趨勢、臨床特征以及防治狀況仍不甚明晰。有文獻[16-17]報道，在 2001–2010 年期間國內的 pNEN 發病率呈逐漸升高趨勢，這可能是得益于影像學檢查手段的廣泛使用。腫瘤影像學幾乎涉及 pNEN 患者管理的每一個階段，對診斷、治療、手術都很重要。影像學檢查的目的在于確定有無 pNEN，明確腫瘤的位置以及腫瘤累及的范圍，進行腫瘤分期，評估是否能手術切除，預測預后情況[18]。近年來，pNEN 的腫瘤影像學取得了一些進展，無論是 CT、MRI、內鏡超聲還是分子影像都有不少的相關研究報道[19-22]。如何從大量的研究報道中快速、準確地獲知研究的現狀和熱點以及推測今后的發展前沿，對于關注該領域的研究者來講是很重要的。
pNEN 是胰腺少見腫瘤，過去對其認識也不多，命名也較混亂。近 20 年來，隨著臨床、病理研究的深入，相關研究逐漸增多，從 1998 年到 2018 年國際上有關 pNEN 影像研究的文獻呈波動性上升，2015 年為發表文獻數量最多的一年，達到 19 篇。不過到目前為止的 20 年間研究文獻仍較少（只有 190 篇）且屬于研究規模較小的情況，究其原因可能是因為 pNEN 為少見病，研究者需要一定的時間才能納入足夠數量的病例進行研究。
從檢索到的文獻來看，發表文章數量美國遠遠超過其他國家，提示美國在該研究領域處于領先地位；從文章被引用情況來看，美國同樣處于領先地位，遠遠超過其他國家。研究結果提示，美國在 pNEN 影像研究領域不僅研究多，而且研究質量較高，發表的期刊不拘于影像學刊物，消化學科和外科學也有較多的 pNEN 文章發表，提示相關臨床學科對于 pNEN 的影像學知識也有較高的興趣。
從共被引文獻聚類結果可以看出，最早的研究主要是在關注 pNEN 的診斷與評估方面（#2 超聲內鏡、#6 診斷現狀、#3 前瞻性評估），之后開始關注 pNEN 的一些亞組情況（#1 囊性胰腺神經內分泌瘤、#4 富血供神經內分泌瘤、#5 無功能胰腺神經內分泌瘤），當有影像新技術出現時又關注能否應用于 pNEN，這符合對疾病研究的一般規律。目前關注的領域是磁共振的新技術體素內不相干運動（#11 體素內不相干運動）在 pNEN 的應用[23-26]以及 pNEN 轉移（#10 轉移灶）[27]的研究。
目前研究的熱點還是在細針穿刺活檢和 pNEN 的 CT 診斷。突發詞較為細致地揭示了在不同時期研究者們主要做的相關研究，也反映了研究者對 pNEN 的不斷認識過程，不同時期側重用的影像技術不同，最開始是生長抑素受體成像診斷，其是較為特異性的診斷方法[28-38]，但是很多機構受限于條件而不能開展這項檢查，因此，需要繼續在常規影像技術條件下繼續研究。
CT 目前仍然是許多機構檢查 pNEN 的主要手段，特別是多期增強 CT，其對 pNEN 診斷的敏感度很大程度上取決于腫塊的大小，腫塊越大越容易被檢出，但 CT 診斷 pNEN 的敏感度為 64%～81%，因部分 pNEN 并不是富血供的[39]。最近有研究[40-42]報道， CT 紋理與 pNEN 的病理分級相關。
超聲內鏡對 CT 和 MRI 不容易發現的小病灶有較高的檢出率，并且可引導細針穿刺活檢[27, 43-47]。
未來的研究前沿可能會在腫塊的大小與預后的關系、非高功能 pNEN、CT 表現、轉移灶及術中超聲方面開展。
本研究反映了近 20 年來 pNEN 影像研究的主要趨勢，但不足之處在于 2018 年的文獻僅截止到 11 月；搜索的數據庫僅限于 Web of Science，且僅納入英文文獻，因此本研究尚不能完全反映研究的現狀與趨勢。
