AmCAD-UT Detection在甲狀腺結節超聲診斷中的應用

孫 鑫，周 平，趙永峰，章 燕，梁永平，石一帆

(中南大學湘雅三醫院超聲科，湖南 長沙 410006)

甲狀腺結節是最常見的內分泌系統疾病，人群中甲狀腺結節的患病率為19%～68%[1]。超聲是臨床首選的甲狀腺檢查方法，是細針穿刺活檢和進一步治療的首選篩查方式[2-3]。美國放射學會甲狀腺影像報告和數據系統(The American College of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System, ACR-TIRADS)為超聲診斷甲狀腺結節提供規范化標準[4]，但不同醫師評估甲狀腺結節時仍存在較大差異[5]。安克偵(AmCAD-UT Detection)是新近研發的用于診斷甲狀腺結節的CAD系統，可基于甲狀腺圖像評估結節形態特征，并根據ACR-TIRADS指南對其進行分類。本研究評估安克偵診斷甲狀腺結節的效能及其臨床應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2018年8月—2019年1月171例于我院接受甲狀腺超聲檢查的甲狀腺結節患者。納入標準：①年齡18～65歲；②接受全部或部分甲狀腺切除術；③術前接受甲狀腺結節超聲檢查；④有明確術后病理結果。排除標準：ACR-TIRADS指南無法分類。本研究經我院醫學倫理委員會批準(批準號：2019-S260)，患者均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Acuson S3000彩色多普勒超聲診斷儀，5～12 MHz探頭。由1名具有10年以上頭頸部超聲診斷經驗的副主任醫師獨立采集所有結節的典型圖像，將圖像導入專用計算機，于病灶周圍勾畫ROI并選擇其精確輪廓，以安克偵分析其形態和特征，并基于TI-RADS分級標準提供解釋，包括形態、回聲類型、強回聲點、邊緣、內部回聲及無回聲區域(圖1)，之后根據ACR-TIRADS指南評估其類別，并獲得報告。另由A(副主任醫師)、B(主治醫師)及C、D(均為住院醫師) 4名分別具有10年、5年、1年及1個月以上甲狀腺超聲診斷經驗的醫師在雙盲情況下獨立分析上述甲狀腺結節圖像，并根據ACR-TIRADS指南進行分類；再依據安克偵分析報告重新分析結節圖像特征，并根據ACR-TIRADS指南重新分類。

圖1 患者女，41歲，甲狀腺微小乳頭狀癌 A.超聲聲像圖； B～F.安克偵評估結節特征為實性、極低回聲、內部無局灶性異常強回聲(B、C、D)、縱橫比<1(E)、邊緣光滑(F)，根據ACR-TIRADS指南將其分類為TR4級結節

1.3 統計學分析 采用SPSS 25.0和MedCalc1 7.1.0統計分析軟件。計量資料以±s表示，計數資料以頻數表示。根據病理結果將所有結節分為良、惡性組，采用獨立樣本t檢驗比較良、惡性組患者年齡及結節大小的差異；以Mann-WhitneyU檢驗比較良、惡性組患者性別差異。以病理結果為金標準，繪制CAD系統及4名醫師結合CAD系統前后根據ACR-TIRADS指南對結節進行分類的ROC曲線，計算ACR-TIRADS指南診斷結節良惡性的最佳截斷值及AUC，評價其診斷效能，采用McNemar檢驗分析組間敏感度和特異度差異，以Z檢驗比較組間AUC差異。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 患者一般資料比較 共納入205個甲狀腺結節，包括89個(89/205，43.41%)良性病變(78個結節性甲狀腺腫，11個腺瘤型結節)，116個(116/205，56.59%)惡性病變(4個濾泡型乳頭狀癌，34個乳頭狀癌，66個微小乳頭狀癌，4個濾泡型微小乳頭狀癌變，3個乳頭狀癌變，5個微小乳頭狀癌變)；其中23個(23/89，25.84%)良性及78個(78/116，67.24%)惡性結節直徑<1.0 cm，58個(58/89，65.17%)良性及37個(37/116，31.90%)惡性結節直徑1.0～4.0 cm，8個(8/89，8.99%)良性及1個(1/116，0.86%)惡性結節直徑>4.0 cm。良、惡性組間患者性別差異無統計學意義(Z=-1.68，P=0.09)，年齡及結節大小差異均有統計學意義(P均<0.05)。見表1。

表1 患者一般資料比較

2.2 安克偵及醫師對所有結節的分類結果 ACR-TIRADS指南診斷結節良惡性的最佳截斷值為TR5級，即TR5級結節為惡性結節，TR1～4級結節為良性結節。安克偵及4名醫師對所有甲狀腺結節分類的診斷效能見表2。安克偵診斷甲狀腺惡性腫瘤的敏感度與醫師B一致(P=1.00)，與其他3名醫師差異均有統計學意義(P均<0.05)；其特異度低于醫師A及B(P均<0.05)，與醫師C及D差異無統計學意義(P均>0.05)。安克偵診斷甲狀腺惡性腫瘤的AUC值與醫師C一致(Z=1.55，P=0.12),與醫師A、B、D差異均有統計學意義(Z=4.34、3.71、2.76，P均<0.05)。

2.3 安克偵輔助4名醫師對所有結節分類的結果 輔以安克偵，4名醫師診斷甲狀腺惡性腫瘤的敏感度均有所提高(P均<0.05)；特異度則僅醫師C、D較前提高(P均<0.05)。安克偵輔助4名醫師診斷甲狀腺結節的ROC曲線見圖2。采用安克偵輔助后，4名醫師診斷甲狀腺結節的AUC值均較前提高(Z=2.51、2.39、3.21、6.19，P均<0.05)。

3 討論

計算機輔助診斷(computer-aided diagnosis, CAD)系統為超聲診斷新技術，能客觀解讀甲狀腺結節超聲圖像，結合相應診斷標準給予診斷意見，具有減少醫師診斷的主觀性、時間消耗及醫師負擔等優點[6]。

目前CAD系統已廣泛用于臨床基于超聲圖像診斷乳腺和肝臟疾病[7-8]，而用于診斷甲狀腺結節的相關研究相對較少。CAD系統對檢測甲狀腺惡性腫瘤具有良好準確性[9-10]。相關臨床研究[11-14]表明，采用CAD系統基于超聲圖像診斷甲狀腺結節的敏感度與有經驗的醫師相似，但其特異度較低。上述研究均未評估CAD系統對不同經驗水平超聲科醫師診斷效能的影響。

本研究對安克偵的診斷性能進行臨床評估，分析其對不同經驗水平的超聲科醫師診斷效能的影響，結果表明其診斷甲狀腺惡性結節的敏感度與具有5年經驗的醫師相似，而特異度較低；以安克偵輔助后，4名醫師鑒別診斷甲狀腺結節的敏感度及AUC值均有不同程度提高，尤以低年資醫師為著，而特異度則僅醫師C、D有所改善。以上結果提示，安克偵對輔助超聲科醫師、特別是經驗不足的醫師診斷甲狀腺結節有一定價值，而實際應用中應考慮其低特異度的潛在影響。本研究中安克偵診斷甲狀腺結節的特異度值與既往研究[11-14]結果存在一定差異，可能與所用研究方法、CAD系統及參考標準等不同有關。

表2 安克偵輔助4名醫師診斷甲狀腺結節的ROC曲線分析結果

圖2 安克偵輔助醫師診斷甲狀腺結節的ROC曲線 A～D.A、B、C、D醫師

超聲科醫師的經驗及其對CAD系統的信任程度均會影響其對甲狀腺結節的最終診斷。由于甲狀腺CAD系統分析圖像需要一定時間，臨床常規應用受限。安克偵系統有待進一步優化：①改進其算法，以提高特異度；②對超聲科醫師進行培訓，提高圖像質量和采用系統進行診斷的能力；③添加病史等信息至系統中；④如能在常規超聲設備上實時應用，臨床診斷甲狀腺結節將更為簡便、省時。

本研究的主要局限性：①醫師均基于靜態圖像進行分析，可能導致基于ACR-TIRADS指南的誤診；②僅納入接受甲狀腺腫物切除術患者，可能導致選擇偏倚；推測通過超聲圖像難以診斷部分良性結節，導致安克偵的特異度降低；③醫師及安克偵分析圖像均未涉及臨床病史。

綜上所述，甲狀腺CAD系統安克偵對診斷甲狀腺結節具有一定價值，其敏感度與具有5年診斷經驗的超聲科醫師相似，以之輔助可不同程度提高超聲醫師、尤其是低年資醫師對于甲狀腺結節的診斷效能。