基于能谱CT及超声初步建立的Logistic回归模型对甲状腺良恶结节鉴别诊断价值的对比研究＊

赵祖红 王铭洁 张 云 唐雪飞 王 谦 曹 雷 任金武

河北省保定市第一中心医院医学影像三科 (河北 保定 071000)

甲状腺结节是临床常见病，早期对甲状腺结节良恶性进行判断，对制定合理治疗方案及患者预后均具有重要临床意义。甲状腺结节良恶性判定标准主要以术前细针穿刺细胞学检测及术后病理为准[1]，但细针穿刺为有创性操作，同时可能会增加甲状腺癌种植转移风险[2]。而与其他恶性肿瘤相比，甲状腺癌的肿瘤标志物较少，甲状腺球蛋白(Tg)及甲状腺球蛋白抗体(TgAb)在甲状腺癌中可能会有增高，但敏感性及特异性均较低[3]。因此，临床常通过影像学检查对甲状腺结节良恶性进行早期鉴别。超声操作简便，且定性诊断价值较高，但存在过多依赖操作者的经验，诊断主观性强的不足，且无法检查延伸至胸廓内的结节。MRI扫描时间较长，且易受受检者呼吸、吞咽影响，成像质量不理想，在甲状腺病变诊断中应用较少。传统CT检测分辨率高，能较好的呈现结节内囊变、钙化、浸润及淋巴结转移等情况，但甲状腺良恶性结节的CT表现有较多重叠，导致其对甲状腺癌诊断的特异性较低[4]。能谱CT成像能通过单能量成像，利用物质分离功能进行能谱定量分析，从而为病灶诊断提供更多、更有意义的信息。目前，已发现能谱CT在头颈及胸腹部等病变诊断中具有重要临床价值[5]。基于此，本研究整理并总结我院收治的110例甲状腺结节患者的术前能谱CT及超声资料，初步建立甲状腺结节良恶性鉴别诊断的Logistic回归模型，并对诊断效能进行对比分析，旨在为其早期临床诊治提供参考。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 资料收集选择我院2020年3月至2022年3月手术治疗的110例甲状腺结节患者为研究对象。

纳入标准：年龄＞18岁；所有患者术前均行超声及颈部CT平扫联合能谱CT成像增强扫描，并结合术后病理检查明确诊断[5]；无甲状腺疾病手术史及放化疗史；无碘造影剂过敏史及禁忌症；均能积极配合并顺利完成相关检查；临床相关资料完整。排除标准：除甲状腺外的其他重要脏器功能障碍者；合并其他颈部恶性肿瘤患者；实性成分无法测量者；CT图像质量差无法评估者。本研究已获得院伦理委员会审核批准，且所有患者或家属均知情同意。其中男41例，女69例；年龄19～71岁，平均(52.26±12.57)岁，＜60岁者65例，≥60岁者45例。

1.2 检查方法所有患者均采用TOSHIBA Aplio XG彩超诊断仪进行检查，探头频率为7.5～13.0MHz。同时均应用GE Discovery CT 750HD行颌下至胸廓上缘部的宝石能谱成像(GSI)扫描，相关参数如下，管电压：140kVp与80kVp瞬时切换，管电流：260mA，转速：0.7s/r，层厚和层间距：0.625 mm，螺距：0.984。经肘正中静脉注入对比剂碘海醇(含I 300mg/mL)，剂量1.3mL/kg，注射速度为3～4mL/s。监测点统一定为颈总动脉，动脉期扫描CT值触发点为100HU，动脉期后13s进入静脉期。扫描结束后将获得的图像以70keV的输出能量传至PACS系统进行图像重建，并进一步将重建数据上传至AW4.5后处理工作站进一步进行平扫、动脉期、静脉期的能谱分析。

1.3 图像分析由两位临床经验丰富的超声医师共同探讨并完成超声图像分析。血流分布参考Adler分级法，0级为无血供，无血流信号；1级为低血供，有一两个点状或短棒状血流信号；2级为中等血供，有三四个点状血流信号或一条清晰血管；3级为丰富血供，可见2条管壁清晰血管，或片状血流信号[6]。另外，由两位高年资放射科医生共同探讨并完成图像分析。平扫期感兴趣区(ROI)设定于实性成分密度均匀的结节，动静脉期ROI设定于强化最明显的结节，获取平扫、动静脉期有效原子序数、能谱曲线斜率[γHU，γHU=(HU40keV-HU100keV)/60]，平扫碘浓度(IC)，而为避免个体间循环因素差异的影响，通过测得同侧颈总动脉内另外一个ROI碘浓度值(ICCA)，分别计算动静脉期标准化碘浓度(NIC)，公式为NIC动脉期(静脉期)=IC动脉期(静脉期)/ICCA。同时观察并记录70keV单能量图像下结节形态学特征。

1.4 统计学处理应用SPSS18.0统计软件对相关数据统计学处理，计数资料比较采用卡方检验，等级资料比较采用非参数检验；计量资料符合正态分布时用均数±标注差表示，不符合正态分布时用中位数(P25，P75)表示，组间比较分别采用两独立样本t检验和非参数检验；二元Logistic逐步回归法分别建立术前能谱CT及超声表现鉴别诊断甲状腺结节良恶性的Logistic回归模型，绘制ROC曲线分析其鉴别诊断效能，AUC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 甲状腺结节术后病理诊断情况术后病理结果显示，恶性结节患者32例，共36个结节，其中甲状腺乳头状癌30例，滤泡状癌1例，未分化癌1例；良性结节患者78例，共98个结节，结节性甲状腺肿66个，甲状腺腺瘤32个。

2.2 甲状腺结节能谱CT表现结节形态学特征方面，恶性结节边界欠清晰、边缘截断征、无包膜、钙化及单发结节占比明显高于良性结节(P＜0.05)；在能谱CT参数方面，恶性结节平扫γHU、IC，动脉期γHU、NIC均明显低于良性结节(P＜0.05)。见表1。

表1 甲状腺良恶性结节能谱CT表现比较

2.3 初步建立甲状腺良恶性结节鉴别诊断的能谱CT表现Logistic回归模型及ROC曲线分析以甲状腺结节的良恶性为因变量(0=良性，1=恶性)，纳入能谱CT参数及形态学特征分析中P＜0.1的因素作为协变量，初步建立恶性结节术前能谱CT诊断的Logistic回归模型，最终进入模型标准为P＜0.05，同时采用Logistic向前逐步回归法以避免各因素间可能存在的多重共线性问题，最终得到回归方程为Logit(P)=6.556+1.690×边缘截断征-1.653×包膜-1.232×动脉期γHU-0.128×平扫IC-8.632×动脉期NIC，并拟合成新的联合预测因子PRE_1。能谱CT表现为有边缘截断征，无包膜，较低的动脉期γHU、平扫IC及动脉期NIC是恶性结节的独立危险因素(P＜0.05)，见表2。ROC曲线结果显示，术前能谱CT表现拟合的联合预测因子对甲状腺恶性结节诊断效能优于各原始协变量。见表3，图1。

图1 术前能谱CT表现联合预测因子鉴别诊断甲状腺良恶性结节的ROC曲线。图2 术前超声表现联合预测因子鉴别诊断甲状腺良恶性结节的ROC曲线。

表2 甲状腺恶性结节能谱CT表现危险因素的回归分析结果

表3 术前能谱CT鉴别诊断甲状腺结节良恶性的效能参数

2.4 甲状腺良恶性结节超声表现比较甲状腺良恶性结节在形态、钙化、边界、声晕、血流分布分级及回声类型方面差异均有统计学意义(P＜0.05)，见表4。

表4 甲状腺良恶性结节超声表现比较

2.5 初步建立甲状腺良恶性结节鉴别诊断的超声表现Logistic回归模型及ROC曲线分析以甲状腺结节的良恶性为因变量(0=良性，1=恶性)，纳入能谱CT参数及形态学特征分析中P＜0.1的因素作为协变量，初步建立恶性结节术前超声诊断的Logistic回归模型，最终进入模型标准为P＜0.05，同时采用Logistic向前逐步回归法以避免各因素间可能存在的多重共线性问题，最终得到回归方程为Logit(P)=-4.002+1.129×形态+1.288×钙化-1.732×声晕+0.992×血流分布分级，并拟合成新的联合预测因子PRE_1。超声表现为形态不规则、钙化、无声晕或欠完整、较高血流分布分级是恶性结节的独立危险因素(P＜0.05)，见表5。ROC曲线结果显示，术前超声表现拟合的联合预测因子对甲状腺恶性结节诊断效能优于各原始协变量。见表6，图2。

表5 甲状腺恶性结节超声表现危险因素的回归分析结果

表6 术前超声鉴别诊断甲状腺良恶性结节的效能参数

2.6 基于能谱CT及超声表现的Logistic回归模型对甲状腺良恶结节鉴别诊断价值比较能谱CT及超声表现对甲状腺良恶结节鉴别诊断的回归方程中协变量容忍度均＞0.1、VIF均＜10、条件索引均＜30，因此认为两个模型中各协变量间无共线性。拟合优度检验显示，能谱CT及超声表现模型Hosmer-Lemeshow χ2分别为3.096、4.603，P分别为0.930、0.799＞0.05，提示两个预测模型拟合度均较好，有良好的校准能力。能谱CT模型对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值明显优于超声模型(AUC：0.943 vs.0.859),差异有统计学意义(Z=2.148，P=0.032)。

3 讨论

甲状腺结节在临床较为常见，约有3%～8%的成年人可触及或通过影像学检查发现有甲状腺结节[7]。而甲状腺癌常发病隐匿，进展较慢，很难在早期进行准确的诊断，误诊、漏诊率较高[8]。超声表现中甲状腺结节形态、边界、回声、血流等征象均对良恶性结节鉴别有一定意义，但存在因操作者主观性较强而影响结果判断的弊端。本研究结果显示，形态不规则、钙化、无声晕或欠完整、较高血流分布分级是恶性结节的独立危险因素(P＜0.05)，但单一因素对良恶性结节的鉴别诊断效能较低，仅血流分布分级的AUC＞0.7。传统螺旋CT扫描在甲状腺良恶性结节诊断及随访中发挥着重要作用，但“异病同影，同病异影”现象比较普遍，具有较高的重叠性[9]，依据CT形态学特征对甲状腺癌的诊断效能较差。本研究发现，仅边缘截断征、无包膜是甲状腺恶性结节的独立危险因素。边缘截断征主要表现为正常高密度的甲状腺轮廓部分被低密度肿瘤所占据，瘤体轮廓较完整，而表现为甲状腺轮廓局部缺损。而包膜出现往往是甲状腺良性结节的特异性征象，但恶性结节也常可能有假包膜形成。本研究结果显示，单纯以边缘截断征、无包膜鉴别诊断甲状腺良恶性结节的效能较低(AUC为0.704、0.592)。另外，传统CT为多能量成像，无物质定量分析功能，难以获得准确的CT值，且无法重复呈现组织X线衰减特性，导致得出的碘浓度存在较大偏差，定量准确性较低[10-11]。

能谱CT采用瞬时切换高低能量(80kVp及140kVp两组电压)的成像模式，获取两组原始能量信息的相关原始数据，并对其进行能谱分析，进而得到各水平的单能量图像及物质分离图像，由于在此过程中不损失原始能量信息，使相关图像更真实、清楚，可以通过对基物质含量进行定量及能谱曲线分析，从而为肿瘤良恶性鉴别及进展提供更多的参考信息[12-13]。以碘及水为基物质对所得到的能谱CT碘基图，能很好地反应碘的空间分布及沉积[14]，加之甲状腺组织对碘具有摄取及贮藏能力，任何能破坏甲状腺组织的病变均可不同程度地改变碘的含量[15]，因此，能谱CT碘含量既能反映甲状腺病变组织碘分布情况，也能间接体现该区域的供血情况[16]。佟晶等[17]的研究发现，能谱CT测得甲状腺结节的碘浓度与组织中测得的碘含量具有较高一致性。李琳等[18]研究认为，能谱CT能定量评估甲状腺病变碘含量，对其良恶性鉴别具有一定的价值，而联合形态学特征，可能会进一步提高鉴别诊断效果，但目前相关模型建立及系统研究甚少。

本研究结果显示，甲状腺恶性结节平扫γHU、IC，动脉期γHU、NIC均明显低于良性结节(P＜0.05)，而静脉期各指标无显著差异。平扫及动脉期碘含量差异可能与甲状腺癌细胞取代正常甲状腺细胞后，细胞排列更加紧密，且多为乳头状结构而导致其摄碘能力显著降低；而甲状腺良性结节多为退行性病变，主要为滤泡上皮经过反复的增生、复原，并伴随纤维间隔和结节生成所致，病灶中仍残存有滤泡组织而保留了部分摄碘功能有关[19]。而曲线斜率的差异除上述因素外，还可能是甲状腺癌组织血供相对更少所致[20]。另外，静脉期γHU、NIC主要体现组织细胞对造影剂的廓清能力，甲状腺癌细胞会诱导血管内皮细胞的增殖，对肿瘤新血管生成具有调节作用，从而扩张血管并增加其通透性，导致组织间隙中部分碘滞留，而这部分碘可在一定程度上抵消甲状腺癌所导致的甲状腺摄碘功能低下；而甲状腺良性结节可通过丰富的血流快速廓清摄取的碘，固甲状腺癌静脉期碘含量可能会更接近甚至略高于甲状腺良性结节。但进一步绘制ROC曲线显示，较低的动脉期γHU及NIC对甲状腺恶性结节具有一定的诊断价值(AUC＞0.7)，而平扫IC的AUC仅为0.668，单一能谱CT参数的鉴别诊断价值并不理想。

基于上述研究结果，本研究进一步建立能谱CT参数及形态学特征鉴别诊断甲状腺良恶性结节的Logistic回归模型，以期提高鉴别诊断效能，同时也建立超声表现的Logistic回归模型作为对比，结果显示，能谱CT及超声回归模型的联合预测因子鉴别诊断甲状腺良恶性结节的AUC分别为0.943和0.859，能谱CT回归模型明显优于超声模型(P=0.032)，约登指数、灵敏度、准确度也均较单因素预测得到显著提高，且模型拟合度均较好(Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，P=0.930、0.799)，表明术前能谱CT及超声表现预测模型对甲状腺良恶性结节均具有很好的鉴别诊断价值，尤其是能谱CT预测模型。

综上所述，与超声相比，以能谱CT表现建立的Logistic回归预测模型对甲状腺良恶性结节的术前鉴别诊断效能更高，更具科学性，且更有助于为临床治疗方案的选择提供参考，而对于基层医院，术前超声预测模型也是一种较可靠的鉴别诊断手段。但本研究属回顾性研究，且样本量相对较小，可能存在一定的偏倚，故仍需进一步大样本的前瞻性研究对数据进行修正使预测模型更具临床价值。