计算机辅助诊断系统与TI-RADS分级及超声评分法对甲状腺良恶性结节诊断价值的比较

赵艳娜 柳俊 谢荣理 张俊 顾建华 费健 付庄

上海市瑞金康复医院1超声科，4普外科（上海200023）；上海交通大学医学院附属瑞金医院2超声科，3普外科（上海200023）；5上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室（上海200000）

近年来，甲状腺癌快速增长的发病率受到了医疗工作者及大众的广泛关注。甲状腺结节良恶性的诊断是选择治疗方案的关键，因此，对甲状腺结节良恶性的判断至关重要［1］。超声是甲状腺疾病的首选检查方式［2］。国内外已有不同学者尝试建立一个针对甲状腺结节超声诊断的规范化标准［3-7］，但是目前尚无共识，且对于甲状腺结节良恶性诊断在很大程度上依赖于超声医师的经验，有很强的主观性，因此在规范化和统一性方面一直受到限制。计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis，CAD）系统可以提供一种量化的灰阶参数以及客观、快速的评估方法［8］。目前关于甲状腺CAD 系统诊断效能的研究多集中在与超声医师的诊断对比，且评估方式多为一种。本研究对CAD 系统与国内应用较广的TI-RADS分级及超声评分法同时进行回顾性分析，拟探讨CAD 系统在诊断良恶性甲状腺结节中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料收集2019年1-12月我院行甲状腺超声检查并行甲状腺手术治疗或甲状腺细针穿刺的患者500例（共672个甲状腺结节）。男136例，女364 例，年龄18 ～74 岁，平均（46.8±12.1）岁，手术治疗结节480 个，细针穿刺结节192 个，其中恶性结节333 个，均为甲状腺乳头状癌；良性结节339 个，包括结节性甲状腺肿192 个，甲状腺腺瘤88 个，淋巴细胞性甲状腺炎41 个，嗜酸细胞性腺瘤18 个。

1.2 仪器与方法采用GE LOGIQ E9、百胜MyLab Class C 超声诊断仪，探头频率7.5-10 MHz。超声检查：患者取仰卧位并充分暴露颈前区，对甲状腺进行全面检查，观察甲状腺有无结节，对目标结节重点观察其征象，并储存其横切面最大径及纵切面最大径的图像。对获取的图像分别采用CAD 系统、TI-RADS 分级以及超声评分法诊断。三种诊断方法均由2 名高年资超声医师分别对所有结节的超声图像采用盲评法进行回顾性分析，意见不一致时经协商达成一致。纳入标准：（1）所有结节均经手术病理或超声引导下细针穿刺活检证实；（2）结节术前或穿刺前均行超声检查；（3）图像清晰的单发结节或多个结节中最大径线的结节。排除标准：（1）超声图像中结节显示不清或不完整；（2）甲状腺结节无病理结果。

1.3 三种超声诊断的具体方法及诊断标准CAD系统为自行研发的系统，CAD 诊断是将图像导入CAD 系统中，由软件自动分析甲状腺结节的回声、形态、边界、是否钙化、纵横比等超声特征，并生成结果及报告。如图像中为单发结节，则直接对该结节性质进行判断，若为多个结节时需手动勾画目标结节，再判断性质。TI-RADS 分级及超声评分法则选取纳入超声征象较为相似的两种诊断方法。（1）超声TI-RADS 分级的诊断标准［3］：1 类：阴性（正常腺体）；2 类：良性结节；3 类：可能良性结节；4 类：可疑恶性结节，4A 类：有1 项恶性征象；4B类：有2项恶性征象；4C类：有3 ～4项恶性征象；5 类：恶性结节，超过4 项恶性征象。将2-4A 类结节判定为良性，将4B、4C、5 类判定为恶性。恶性超声征象：实质性、低回声或极低回声、微小钙化、边界模糊/微分叶、纵横比＞1。（2）超声评分法［9］：评分细则：①边界：清楚0 分，不清1 分；②边缘：规则0 分，不规则1 分；③纵横比：＜1 为0 分，≥1为1 分；④内部结构：囊性0 分，混合性1 分，实性2 分；⑤回声：低回声1 分，极低回声2 分，其他（等回声、高回声、混合回声）0 分；⑥钙化：无钙化0 分，粗钙化1 分，微钙化或粗细并存钙化2 分。以1 ～4 分判定为良性，5 分及以上判定为恶性。

1.4 统计学方法采用SPSS 19 统计学分析软件。计量资料采用（）表示，计数资料采用χ2检验。以病理诊断结果为“金标准”，分别计算CAD 系统、TI-RADS 分级及超声评分法诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确性，并绘制受试者工作特征（ROC）曲线，ROC 曲线下面积（AUC）的比较采用Z检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法对甲状腺结节良恶性的病理结果分析333个恶性结节中，CAD 系统诊断为恶性308 个，TI-RADS 分级诊断为恶性289 个，超声评分法诊断为恶性291 个。339 个良性结节中，CAD 系统诊断为良性289 个，TI-RADS 分级诊断为良性281 个，超声评分法诊断为良性276 个。见图1。

图1 CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法诊断甲状腺结节Fig.1 Diagnosis of thyroid nodules by CAD system，TI-RADS classification and ultrasound scoring method

2.2 CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法的效能分析超声评分法诊断的敏感度、阴性预测值高于TI-RADS 分级，TI-RADS 分级诊断的特异度、阳性预测值高于超声评分法。CAD 系统诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性均高于TI-RADS 分级和超声评分法诊断。见表1。

表1 CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法诊断的效能比较Tab.1 Comparison of the efficacy of CAD system，TI-RADS classification and ultrasound scoring method for diagnosis

CAD系统诊断甲状腺结节的AUC=0.889（95%CI：0.861 ～0.916）高于TI-RADS分级（AUC=0.848；95%CI：0.817 ～0.880）和超声评分法（AUC = 0.844；95%CI：0.812 ～0.876），差异有统计学意义（Z=3.925、4.960，均P＜0.05）。见图2。

图2 CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法诊断受试者工作特征曲线Fig.2 Receiver operating characteristic curve diagnosed by CAD system，TI-RADS classification and ultrasound scoring method

3 讨论

CAD 系统、TI-RADS 分级和超声评分法均是辅助超声医师诊断甲状腺结节良恶性的方法。CAD 系统是在医师诊断前给予提示及建议供参考，而TI-RADS 分级和超声评分法则是利用结节超声征象上的差别制定规则指导医师做出诊断，目前临床应用较为广泛。在本研究中，TI-RADS分级对甲状腺癌的敏感度、特异度及准确性为86.8%、82.9%及84.8%，对甲状腺结节的性质判断均具有较好的提示作用。超声评分法的敏感度、特异度及准确性为87.4%、87.4%及84.4%，也具有较高鉴别甲状腺恶性结节的能力。

随着“互联网+”的快速发展，生物检测技术和医院信息化水平的不断提升，信息化医疗领域产生了大量的数据，医工交叉已成为近期热门的研究领域［10-13］。一种基于深度学习为模型的人工智能技术给医疗领域带来了新的研究方向。CAD 系统是通过计算机的高效率运算能力将图像进行预处理、然后提取特征及分析、最后分类［14］，给超声诊断提供了一种新的客观、快速、精准的诊断方式，有助于医疗服务技术在效率和质量上的提高。目前已有大量研究明确，CAD 系统在肺结节［15-17］和乳腺疾病［18-19］的诊断中因其操作快速、简便、可重复性的优点在临床应用中被肯定。

甲状腺结节是甲状腺最常见的疾病之一，在人群中的发生率为20% ～76%，其中恶性结节占5% ～15%［20］。超声检查是诊断甲状腺结节的基础。但是超声医师不断增加的工作负担，易造成视觉疲劳、注意力不集中等，增加漏诊、误诊的风险，且因超声诊断的主观性，不同经验的医师诊断结果可能存在较大差异。一种可靠的计算机辅助诊断（CAD）系统变得尤为重要。CAD 系统可以自动客观的判断甲状腺结节，具有重复性好，方便快捷等优点，可提高诊断效能，减少医师间的差异。本研究结果中，CAD 系统诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性均高于TI-RADS分级和超声评分法诊断（P＜0.05）。CHUNG 等［21］研究显示CAD 系统与经验丰富的高年资医师诊断甲状腺恶性结节差异无统计学意义。CAD 系统诊断甲状腺结节有较高的诊断效能，有利于提高超声医师的工作效率，减轻超声医师的工作量。

本研究的局限性及不足之处：（1）相对于大数据来说本研究的样本量仍显不足，需要进一步扩大样本量进行研究；（2）不同超声医师因操作手法不同，截取的图像难免存在差异，本研究对于一个甲状腺结节采取横切面及纵切面两幅超声图像，且由二位超声医师复核，仍难以避免差异；（3）目前该CAD 系统导入的图像为二维静态图像，不能代表整个甲状腺的情况，可能存在图像信息收集不全面的问题，基于三维及动态图像的CAD 系统有待开发。随着科学的发展，CAD 系统作为一种新的医学影像学辅助诊断技术必将不断调整更趋完善。

综上所述，CAD 系统、超声TI-RADS 分级和超声评分法对甲状腺结节的性质判断均具有较好的提示作用。CAD 系统可以提供一种更客观、精准的评估方式，有利于提高甲状腺结节的诊断效能，值得向低年资超声医师和基层医院推广。