超声征象Logistic回归分析诊断甲状腺恶性结节

田 虹，肖 蓉，胡晓丹，杨昭晖，余 玲，徐 晴，文小莉(西藏自治区人民政府驻成都办事处医院功能科，四川 成都 610041)

超声征象Logistic回归分析诊断甲状腺恶性结节

田 虹，肖 蓉*，胡晓丹，杨昭晖，余 玲，徐 晴，文小莉
(西藏自治区人民政府驻成都办事处医院功能科，四川 成都 610041)

目的探讨Logistic回归分析在常规超声及CEUS诊断甲状腺良恶性结节中的价值。方法选取经超声引导下穿刺活检或术后病理证实的甲状腺结节患者218例，其中恶性结节74例，良性结节144例，观察结节边界、形态、纵横比、微钙化、回声类型、血流分级以及CEUS增强模式等超声特征，并对其行单因素分析，以有统计学意义的指标为因变量，行多因素Logistic回归分析，建立ROC曲线。结果单因素分析显示低回声、形态不规则、边界不清、纵横比≥1、微钙化、血流分级(Ⅰ、Ⅱ级)、不均匀增强及低增强是诊断甲状腺恶性结节的重要指标(P均<0.01)。多因素分析显示形态不规则、微钙化、不均匀增强及低增强是甲状腺恶性结节的独立预测指标(P均<0.05)。以Logistic回归模型预测甲状腺恶性结节的准确率为82.57%，ROC曲线下面积为0.906。结论根据甲状腺结节边界、形态、纵横比、微钙化、回声类型、血流分级以及CEUS增强特征建立的Logistic回归模型有助于诊断甲状腺恶性结节。

超声检查；甲状腺结节；恶性；Logistic模型

我国甲状腺结节的发病率呈逐年上升趋势，其中5%～15%为恶性结节。超声为诊断甲状腺结节的首选方法[1-3]，可判断结节的良恶性，对治疗和预后起关键作用。部分甲状腺结节常规超声图像不典型，存在同图异病及同病异图的重叠现象，致结节良恶性鉴别困难。CEUS可通过血池造影剂实时动态观察正常组织和病变组织内的血管构架及微循环灌注过程，但在甲状腺疾病中的应用目前仍处于研究阶段[4]。本研究分析甲状腺结节的常规超声及CEUS增强特征，探讨Logistic回归分析鉴别甲状腺结节良恶性的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2016年6月—2017年6月于我院经超声引导下穿刺活检或术后病理证实的甲状腺结节患者218例，男64例，女154例，年龄16～73岁，平均(46.9±12.6)岁；其中恶性结节(恶性组)74例，男19例，女55例，年龄18～70岁，平均(40.5±10.9)岁，结节最大径0.4～3.6 cm；良性结节(良性组)144例，男45例，女99例，年龄16～73岁，平均(50.2±12.2)岁，结节最大径0.4～4.4 cm。

1.2 仪器与方法 采用Philips Epiq 7型彩色多普勒超声诊断仪，L12-5探头，频率5～12 MHz。造影剂采用声诺维，以生理盐水稀释至5 ml备用。嘱患者仰卧，充分暴露颈部，先行常规超声检查，观察并记录结节数目、大小、边界、形态、纵横比、微钙化、回声类型及血流分级等。随后选择结节最佳显示切面，同时显示结节及周边正常甲状腺组织，开启双幅造影模式，机械指数0.08～0.10，将聚焦点置于病灶下方。经肘静脉团注2.4 ml造影剂混悬液，随后快速推注生理盐水5 ml冲管，同时启动计时器，存储动态图像。

1.3 图像分析 由2位高年资医师分析所有图像，意见不一时经协商达成一致。结节边界分为清楚和不清；结节形态分为规则(呈圆形、椭圆形或类圆形)和不规则；纵横比指结节纵断面的前后径/上下径；微钙化为散在或成簇分布的针尖样强回声，且最大径≤2 mm；结节回声分为低回声、等回声和高回声。结节血流分级[5]：0级为无血流信号，Ⅰ级为少量血流信号，Ⅱ级为中量血流信号，Ⅲ级为丰富血流信号。CEUS观察指标包括增强水平(低增强、等增强及高增强)，增强均匀性(不均匀、均匀)以及增强时相(快进、同进、慢进)。

1.4 统计学分析 采用SPSS 17.0统计分析软件。计量资料以±s表示，计数资料以频数及百分比表示。采用χ2检验行单因素分析，多因素分析采用Logistic回归分析，建立回归模型及ROC曲线。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 病理结果 恶性结节74例，其中甲状腺乳头状癌73例，髓样癌1例；良性结节144例，其中结节性甲状腺肿98例，甲状腺腺瘤40例，桥本甲状腺炎6例。

2.2 单因素分析 单因素分析显示低回声、形态不规则、边界不清、纵横比≥1、微钙化、血流分级(Ⅰ、Ⅱ级)、低增强以及不均匀增强模式是诊断甲状腺恶性结节的重要征象(P均<0.01，表1)，其单独诊断甲状腺恶性结节的效能见表2，其中低回声、低增强、不均匀增强敏感度较高，形态不规则、边界不清、纵横比≥1特异度较高。

表1 甲状腺良恶性结节超声征象单因素分析(例)

表2 各超声征象诊断甲状腺恶性结节的效能[%(例)]

表3 甲状腺恶性结节Logistic多因素回归分析

图1 患者女，41岁，甲状腺乳头状癌 A.灰阶超声显示结节呈低回声、边界不清、形态不规则及微钙化； B.CEUS呈不均匀低增强 图2 患者女，53岁，结节性甲状腺肿 A.灰阶超声显示结节呈低回声、边界清楚、形态规则； B.CEUS呈均匀高增强

2.3 建立Logistic回归模型及多因素分析 以上述有统计学意义的超声特征为自变量，病理结果为因变量，建立Logistic回归方程：Logit(P)=7.591-0.850×增强强度-1.589×增强均匀性-1.290×形态-0.265×边界-0.127×纵横比-1.081×回声类型-1.079×微钙化+0.409×血流分级。多因素分析显示，低增强、不均匀增强、形态不规则、微钙化是甲状腺恶性结节的独立预测指标(P均<0.05，表3，图1～2)。ROC曲线下面积为0.906(图3)，标准误=0.02，95%可信区间(0.868，0.944)。采用Logistic回归模型预测甲状腺恶性结节的准确率、敏感度、特异度分别为82.57%(180/218)，67.57%(50/74)、90.28%(130/144)。

3 讨论

超声为甲状腺结节的首选检查方法，且随着高频超声的广泛应用，甲状腺结节的检出率不断增高。对甲状腺良性结节只需定期随访，而恶性结节则多数需要尽早手术治疗，术后患者多预后较好，远期生存率高，但晚期则易发生淋巴结转移，复发率升高，生存率降低，预后较差[6]。甲状腺癌多为乳头状癌，来源于滤泡上皮细胞，女性发病率约为男性的3倍[7]。甲状腺良性肿瘤多为腺瘤和结节性甲状腺肿，由滤泡上皮增生所致，易发生玻璃样变、囊性变及出血。2015年美国甲状腺学会《成人甲状腺结节与分化型甲状腺癌诊治指南》[3]提出高度怀疑甲状腺恶性结节的超声特征包括微钙化、边缘不规则及纵横比>1。本研究单因素分析显示低回声、形态不规则、边界不清、纵横比≥1、微钙化及血流分级(Ⅰ、Ⅱ级)是诊断甲状腺恶性结节的重要指标。甲状腺乳头状癌多表现为低回声，部分滤泡性癌可表现为等高回声，而良性肿瘤中也有部分表现为低回声。形态不规则和边界不清诊断恶性结节的特异度和准确率较高，与恶性肿瘤呈侵袭性生长、血管分支走行紊乱有关；而良性肿瘤多为膨胀性生长，与周围组织界限清楚。纵横比≥1多见于微小乳头状癌，可能与前后方向的癌细胞较其他方向的细胞增殖分裂更活跃有关[8]。微钙化与肿瘤细胞自分泌有关，多见于甲状腺乳头状癌。血流信号与结节大小及生长速度有关，环状血流信号多见于甲状腺腺瘤，而恶性肿瘤早期多表现为乏血供，肿瘤较大时可表现为血流信号丰富。多项研究[9-11]发现，低回声、微钙化、纵横比>1及边缘毛刺征与甲状腺恶性结节相关。本研究多因素分析显示形态不规则、微钙化是甲状腺恶性结节的独立预测指标，与既往研究结果相符。

图3 Logistic回归模型诊断甲状腺恶性结节的ROC曲线

多项研究[12-14]显示，CEUS鉴别诊断良恶性甲状腺结节具有一定价值，如甲状腺乳头状癌CEUS多表现为不均匀低增强；甲状腺腺瘤表现为等高增强，部分伴有环状增强；结节性甲状腺肿可表现为等、高增强或低增强，增强多不均匀。本组中86.49%恶性结节CEUS表现为低增强，89.19%为不均匀增强；67.36%良性结节表现为等或高增强，51.39%为均匀增强。多因素分析显示低增强、不均匀增强是甲状腺恶性结节的独立预测指标，提示不均匀及低增强是甲状腺恶性结节的重要CEUS特征，与上述研究结果相符；分析原因，可能与结节内新生血管走行紊乱、分布不均、管径粗细不等及动静脉瘘形成，导致微血管灌注局部丰富和局部缺乏同时存在有关[15]。此外，有作者[16]认为甲状腺癌CEUS增强模式与结节大小有关，最大径<1 cm的甲状腺恶性结节多为乏血供表现，1～2 cm主要表现为低增强，>2 cm多表现为高增强。肿瘤较小时，新生血管少，且部分微血管未开放，故造影时微循环灌注增强不明显；随着肿瘤增大，新生血管增多，分支走行紊乱，部分血管形成动静脉瘘，造影时微循环灌注增强。本组结节大小分布不均衡，故未对结节大小进行分层统计。目前关于甲状腺结节CEUS时相的研究结果尚未定论，有研究[15,17-18]认为甲状腺癌CEUS中造影剂主要表现为快进和消退(快退或慢退)，而甲状腺腺瘤一般表现为快进慢退。本组58.11%恶性结节增强时相表现为慢进，与上述研究结果不符，可能原因在于恶性病变早期新生血管少，微血管未开放；部分甲状腺癌进展缓慢，滋养血管不丰富，可长期处于休眠状态。本组Logistic回归模型的ROC曲线下面积为0.906，提示该模型诊断甲状腺恶性结节的价值较高。

本研究的不足：①可能存在选择性偏倚；②样本比例不均衡，恶性结节中仅1例髓样癌，其余均为乳头状癌，良性结节中以结节性甲状腺肿和腺瘤居多；③未对结节大小进行分层观察。

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Logisticregressionanalysisofultrasonographyindiagnosisofmalignantthyroidnodules

TIANHong,XIAORong*,HUXiaodan,YANGZhaohui,YULing,XUQing,WENXiaoli
(DepartmentofFunction,HospitalofChengduOfficeofPeople’sGovernmentofTibetanAutonomousRegion,Chengdu610041,China)

ObjectiveTo investigate the value of conventional ultrasound and CEUS in diagnosis of thyroid nodules withLogistic regression models.MethodsA total of 218 cases of thyroid nodules (74 cases of malignant, 144 cases of benign nodules) confirmed by pathology were enrolled. The boundary, morphology, anteroposterior and transverse diameter ratio, microcalcification, internal echogenicity, blood distribution and enhanced pattern of nodules were observed and analyzed with univariate analysis. TheLogisticregression model was established with parameters which were significantly different of those features, and the receiver operating characteristic curves (ROC) were constructed.ResultsHypoechoic, irregular morphology, blurred boundary, anteroposterior and transverse diameter ratio≥1, microcalcifications, blood distribution (Ⅰ, Ⅱ), heterogeneous enhanced pattern and low enhanced were significantly prognostic factors (allP<0.01). Irregular morphology, microcalcifications, heterogeneous enhanced and low enhanced were independent prognostic factors (allP<0.05). The accuracy ofLogistic regression model was 82.57%, and the area under ROC curve was 0.906.ConclusionTheLogistic regression model of boundary, morphology, anteroposterior and transverse diameter ratio, microcalcifications, internal echogenicity, blood distribution and enhanced pattern can help to diagnose malignant thyroid nodules.

Ultrasonography; Thyroid nodule; Malignant;Logistic regression models

田虹(1989—)，女，四川内江人，硕士，医师。研究方向：浅表及腹部超声诊断。E-mail： 704220089@qq.com

肖蓉，西藏自治区人民政府驻成都办事处医院功能科，610041。E-mail： anicesummer2324@126.com

2017-09-11

2017-11-01

10.13929/j.1672-8475.201709014

R736.1； R445.1

A

1672-8475(2017)12-0742-05