甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)診斷多發(fā)性甲狀腺結(jié)節(jié)的價值

年 靜 張學珍 王徐旭 汪慧君 張翠紅

(蚌埠醫(yī)學院第二附屬醫(yī)院超聲醫(yī)學科，安徽 蚌埠 233000)

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甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)診斷多發(fā)性甲狀腺結(jié)節(jié)的價值

年 靜 張學珍 王徐旭 汪慧君 張翠紅

(蚌埠醫(yī)學院第二附屬醫(yī)院超聲醫(yī)學科，安徽 蚌埠 233000)

目的 評價甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(TI-RADS)分類法和綜合賦分法對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)判斷的臨床價值。方法 分析經(jīng)手術切除或穿刺活檢證實的55例患者的90個甲狀腺結(jié)節(jié)的病例及資料，對所有的結(jié)節(jié)行彩色超聲檢查并根據(jù)TI-RADS進行分類，計算TI-RADS分類診斷甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的敏感度、特異度、準確度。將TI-RADS分類中對于甲狀腺結(jié)節(jié)描述的6個敏感指標(形態(tài)、邊界、回聲、微鈣化、血流、頸部淋巴結(jié))分別進行賦分，計算其綜合賦分值，采用受試者工作特征(ROC)曲線確定該綜合賦分法的診斷界值并評價該方法的診斷效能。結(jié)果 55例共計90個甲狀腺結(jié)節(jié)經(jīng)TI-RADS分類診斷66個為良性結(jié)節(jié)，24個為惡性結(jié)節(jié)，與病理結(jié)果比對后，其診斷的敏感度、準確度及特異度分別為83.3%、85.5% 、81.8%。根據(jù)ROC曲線確定的綜合賦分法曲線下面積為0.951，診斷準確性較高；綜合賦分法診斷臨界值為8.5分，≥8.5分判定結(jié)節(jié)為惡性，<8.5分判定結(jié)節(jié)為良性，診斷的敏感度、準確度及特異度分別為91.6%、91.1%、90.9%。結(jié)論 綜合賦分法的診斷準確度及敏感度高于TI-RADS分類，有助于甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的鑒別和篩查。

超聲；甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(TI-RADS)；甲狀腺結(jié)節(jié)

近年來在健康人群體檢中，甲狀腺結(jié)節(jié)的檢出率不斷攀升，由國外學者Park 等〔1〕提出的甲狀腺影像報告及數(shù)據(jù)系統(tǒng)(TI-RADS)分類法對此具有比較好的診斷準確性，但是對于多發(fā)性的甲狀腺結(jié)節(jié)，如結(jié)節(jié)位置緊密、彼此融合、回聲特點有重疊的，依據(jù)此法往往不能做出非常準確和滿意的分類。而TI-RADS分類聲像圖標準〔2〕中形態(tài)、邊界、回聲、鈣化、血流幾項指標在甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的特征中體現(xiàn)的較為集中〔3〕。在此基礎上，筆者探討采用綜合賦分法，加入頸部淋巴結(jié)有無腫大這一因素，對篩選出的6個指標進行分別賦分，計算出其綜合賦分值，進一步統(tǒng)計綜合賦分法判斷甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的效能，評估其臨床應用價值。

1 資料與方法

1.1 對象 收集蚌埠醫(yī)學院第二附屬醫(yī)院手術的55例甲狀腺患者的病史資料，分析90個甲狀腺結(jié)節(jié)的聲像圖的特征，采用二維超聲檢查并按照TI-RADS進行分類，所有結(jié)節(jié)都由病理結(jié)果所證實；其中男8例，女47例；年齡60～70歲，平均63歲；所檢出的結(jié)節(jié)平均直徑 13 mm。

1.2 儀器與方法 采用飛利浦-IE33及東芝-ALOKA 500彩色超聲儀?；颊呷∪フ硌雠P位，暴露頸前區(qū)及兩側(cè)的鎖骨上窩，采用高頻探頭(頻率6～12 MHz)對甲狀腺的兩側(cè)葉以及峽部區(qū)域進行全面掃查，獲取甲狀腺各標準切面及相關測值，記錄檢出的結(jié)節(jié)各項指標(包括結(jié)節(jié)的位置，個數(shù)，結(jié)節(jié)的大小形態(tài)、邊界、回聲、有無微鈣化、其內(nèi)血供情況等)。同時觀察頸前各區(qū)淋巴結(jié)腫大的情況，記錄淋巴結(jié)大小、數(shù)目及形態(tài)結(jié)構(gòu)。

1.3 診斷標準

1.3.1 TI-RADS分類的具體標準 1類：甲狀腺表現(xiàn)為非均勻性病變；2類：掃見的結(jié)節(jié)診斷為良性結(jié)節(jié)，主要包括各類膠質(zhì)型結(jié)節(jié)、單純性質(zhì)的囊腫；3類：良性結(jié)節(jié)可能性大，如橋本氏甲狀腺炎；4A類：結(jié)節(jié)性質(zhì)待定，以實性結(jié)節(jié)、混合回聲結(jié)節(jié)為主，有包膜；低回聲結(jié)節(jié)，邊界模糊不清，無微小鈣化；具有厚壁包膜的結(jié)節(jié)，可伴有鈣化，結(jié)節(jié)血供可豐富；4B類：結(jié)節(jié)考慮為可疑惡性，回聲較低，無包膜，形態(tài)及邊緣不規(guī)整，內(nèi)可見穿支小血管，鈣化灶可見或不可見；5類：結(jié)節(jié)考慮惡性可能性較大，以低回聲、弱回聲結(jié)節(jié)多見，包膜不清楚，血供較為豐富，探及多個微小鈣化灶。

1.3.2 綜合賦分法 將結(jié)節(jié)的形態(tài)、邊界、回聲、微鈣化、血流以及頸部淋巴結(jié)情況6個指標進行分別賦分，從而計算出每個結(jié)節(jié)的綜合賦分值，將其與病理診斷結(jié)果對照，應用受試者工作特征(ROC)曲線得出該綜合賦分法的診斷臨界值并計算其診斷效能。其中血流分級參照Rago的3級血流分法〔4〕。綜合賦分法具體分值設置，形態(tài)：①形態(tài)規(guī)則賦值1分；②形態(tài)不規(guī)則賦值2分；③有分葉、毛刺征賦值3分。邊界：①邊界清晰、壁光滑、有完整包膜賦值1分；②邊界模糊、欠清晰，無包膜賦值2分；③邊界毛躁、不清晰賦值3分。回聲：①無回聲賦值1分；②混合性的回聲、均勻性的回聲賦值2分；③不均質(zhì)回聲、低、弱回聲賦值3分。鈣化：①未見鈣化賦值1分；②檢出粗大鈣化(直徑>1 mm)賦值2分；③檢出微鈣化灶(直徑<1 mm)賦值3分。血流：①I級血流賦值1分；②Ⅱ級血流賦值2分；③Ⅲ級血流賦值3分。頸部淋巴結(jié)腫大：①無淋巴結(jié)腫大的賦值1分；②有淋巴結(jié)腫大的賦值2分。

1.3.3 病理診斷 檢出的甲狀腺結(jié)節(jié)均經(jīng)手術或穿刺送檢，以病理石蠟切片結(jié)果為準，遇到不典型病變，可通過免疫組化檢查來明確結(jié)節(jié)的性質(zhì)。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS19.0 軟件，繪制綜合賦分法的ROC曲線，構(gòu)建其曲線下的面積(AUC)，確定出診斷臨界值，綜合賦分法與TI-RADS分類法診斷價值的比較采用χ2檢驗。

2 結(jié) 果

2.1 病理結(jié)果 55例患者共檢出90個甲狀腺結(jié)節(jié)，病理診斷出良性結(jié)節(jié)66個，惡性結(jié)節(jié)24個；良性結(jié)節(jié)中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫26個，甲狀腺瘤30個，慢性淋巴細胞性甲狀腺腫7 個，亞急性甲狀腺炎3個；惡性結(jié)節(jié)中，甲狀腺乳頭狀癌20個，甲狀腺微小癌4個。

2.2 綜合賦分法的診斷ROC曲線及診斷臨界值 對90個結(jié)節(jié)分別進行綜合賦分值計算，以病理結(jié)果為參照得出ROC曲線構(gòu)建的AUC為 0.951，表明該賦值法診斷甲狀腺結(jié)節(jié)具有可行性且準確性較高。根據(jù)曲線的具體坐標得出8.5分為綜合賦分法的診斷臨界值，以綜合賦分值≥8.5分判定結(jié)節(jié)為惡性，<8.5分判定為良性。見圖1。

圖1 綜合賦分法的ROC曲線圖

2.3 TI-RADS分類和綜合賦分法的診斷結(jié)果與病理結(jié)果相對照 TI-RADS分類正確診斷54例良性結(jié)節(jié)和20例惡性結(jié)節(jié)，誤診12個良性結(jié)節(jié)，漏診4個惡性結(jié)節(jié)，診斷的準確度為85.5%，敏感度為 83.3%，特異度為81.8%，陽性預測值82.5%，陰性預測值92.4%。以8.5分為診斷臨界值，綜合賦分法正確診斷60例良性結(jié)節(jié)，22個惡性結(jié)節(jié)，誤診6個良性結(jié)節(jié)，漏診2個惡性結(jié)節(jié)，其診斷的準確度為91.1%，敏感度為 91.6%，特異度為 90.9%，陽性預測值88.5%，陰性預測值93.7%。綜合賦分法的診斷敏感度及準確度高于TI-RADS分類(P<0.05)，有助于提高甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的鑒別診斷效率。

3 討 論

甲狀腺TI-RADS分類應用于單發(fā)性結(jié)節(jié)的診斷比較明確和簡便，結(jié)果準確性較高，這已得到許多學者的研究證實〔5〕。但在實際工作中，多發(fā)性結(jié)節(jié)的檢出比例往往高于單發(fā)性結(jié)節(jié)〔6〕，這可能與結(jié)節(jié)性甲狀腺腫的高發(fā)以及甲狀腺彌漫性病變，如橋本氏甲狀腺炎、甲亢、亞甲炎伴發(fā)結(jié)節(jié)樣變有關〔7〕，而有研究表明，甲狀腺癌的發(fā)病與這些炎性病變也存在著一些相關性〔8〕。因此，如何在大小不等，形態(tài)各異，回聲多變的多發(fā)性甲狀腺結(jié)節(jié)中篩選出惡性特征結(jié)節(jié)，提前加以防范和干預，減少過度手術治療，是一項有意義的探索。筆者通過病例隨訪和總結(jié)TI-RADS分類篩選出診斷甲狀腺惡性結(jié)節(jié)較為敏感的6個特征，分別為形態(tài)、邊界、回聲、鈣化、血流、頸部淋巴結(jié)腫大，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的惡性甲狀腺結(jié)節(jié)在這6個特征上可以表現(xiàn)出較為典型的征象，典型的甲狀腺癌〔9〕其形態(tài)呈不規(guī)則形，可產(chǎn)生分葉，毛刺，結(jié)節(jié)的邊界模糊，內(nèi)部通常表現(xiàn)為低回聲甚至弱回聲，分布不均勻，微小鈣化灶是甲狀腺癌較為敏感的特征〔10〕，惡性結(jié)節(jié)內(nèi)部的血流信號也較豐富，同時在患者的頸前區(qū)還可以掃查到腫大的淋巴結(jié)?；诖?，筆者對6個指標分別賦予一定的分值，惡性程度越高的結(jié)節(jié)，該指標的賦分值就越高，累計每個結(jié)節(jié)的綜合賦分值，分別輸入統(tǒng)計軟件，利用受試者工作曲線來評價這一綜合賦分法的可行性，確定出其診斷臨界值，再通過與病理診斷結(jié)果的對比檢驗其診斷效能。

綜合賦分法在診斷時更著眼于單個結(jié)節(jié)的各項聲像圖特點，不會受到多發(fā)性甲狀腺結(jié)節(jié)伴生的影響，通過觀察目標結(jié)節(jié)的6個指標，分別賦分累計總分值，然后判斷其性質(zhì)。采用綜合賦分法比較簡便，以計算分值的大小來判斷甲狀腺結(jié)節(jié)性質(zhì)的良惡更為客觀，可以減少超聲醫(yī)師主觀性因素的干擾。在本研究中依據(jù)TI-RADS分類漏診1例甲狀腺乳頭狀癌，1例甲狀腺微小癌，分析漏診原因為乳頭狀癌為囊實性，聲像圖上可見實性組織比例較少，內(nèi)部可見微小鈣化，結(jié)節(jié)周邊可見包膜，境界清晰，依據(jù)TI-RADS分類為4A類，超聲提示甲狀腺瘤伴囊性變可能，但按照綜合賦分法，該結(jié)節(jié)的綜合得分為12分，考慮為惡性結(jié)節(jié)，病理切片證實為甲狀腺乳頭狀癌；另一例甲狀腺微小癌，結(jié)節(jié)位于左側(cè)甲狀腺上極，周邊伴有多個實質(zhì)性低回聲結(jié)節(jié)，該患者多次復查均提示為結(jié)節(jié)性甲狀腺腫?；仡櫺苑治銎渎曄駡D發(fā)現(xiàn)，與周邊結(jié)節(jié)相比，微小癌結(jié)節(jié)回聲略減低，內(nèi)可見多個直徑小于1 mm的簇狀鈣化，邊界不清晰，彩色多普勒可見細小動脈在結(jié)節(jié)內(nèi)穿行，綜合賦分的評分為11分故診斷為惡性，經(jīng)手術切除病理診斷為甲狀腺微小癌。有學者報道甲狀腺微小癌由于直徑較小，早期聲像圖特征不典型，在與甲狀腺炎或結(jié)節(jié)性甲狀腺腫伴生的情況下極易被漏診，這也是利用TI-RDAS分類診斷準確性偏低的原因〔11〕。但綜合賦分法的6個指標均為甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的敏感指標，筆者認為對于一些形態(tài)特征與良性結(jié)節(jié)難以鑒別的，可以再利用綜合賦分法對其單獨評分，結(jié)合原有的TI-RADS分類結(jié)果，有助于減少誤診和漏診率，提高診斷效率，這也與Bojunga等〔12〕的報道相符。

綜上所述，TI-RADS分類依然是診斷甲狀腺結(jié)節(jié)較為成熟和準確的診斷標準，但對于按照TI-RADS分類診斷產(chǎn)生分歧的結(jié)節(jié)，可以采用綜合賦分法這一敏感性較高的方法作為有益的補充，進行針對性的判斷。

1 Park JY，Lee HJ，Jang HW，etal.A proposal for a thyroid imaging reporting and data system for ultrasound features of thyroid carnoma〔J〕.Thyroid，2009；19(11)：1257-64.

2 陳曉康，陳少華，呂國榮,等.超聲TI-RADS分類對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價值〔J〕.中國超聲醫(yī)學雜志，2012；28(12)：1066-8.

3 陳越峰，叢淑珍，王 熠，等.超聲彈性成像鑒別診斷實性甲狀腺良、惡性小結(jié)節(jié)〔J〕.中國醫(yī)學影像技術，2012；28(2)：252-5.

4 Ragoi T，Viotti P，Chioato L，etal.Role of conventional ultrra-sonography and color flow-Doppler sonography in predicting ma-lignancy in colod Thyroid nodules〔J〕.Eur J Endocrinol，1998；138(1)：41-6.

5 劉 燕，張麗萍，王蓓蓓，等.超聲鈣化的分型對甲狀腺鈣化結(jié)節(jié)良惡性的診斷價值〔J〕.中國實用醫(yī)藥，2013；8(26)：3-4.

6 Stoian D，Timar B，Dertan M，etal.Thyroid Imaging Reporting and Data System(TI-RADS)：the impact of Quantitatire strain Elastography for better stratification of cancer risks〔J〕.Med Ultrasonography，2015；17(3)：327-32.

7 郭慧菲，薛恩生，林禮務，等.甲狀腺濾泡狀癌與甲狀腺濾泡狀腺瘤超聲表現(xiàn)與鑒別〔J〕.中華醫(yī)學超聲雜志(電子版)，2013；10(2)：106-9.

8 Schenke S，Rink T，Zimng M.Nuklear medizin.TI-RADS for sonographic assessment of hypofunctioning and indifferent thyroid nodules〔J〕.Nuclear Med，2015；54(3)：144-50.

9 徐上妍，詹維偉.超聲診斷指標量化評估甲狀腺結(jié)節(jié)〔J〕.中國醫(yī)學影像技術，2010；28(4)：656-9.

10 Zhao QL，Ruan LT，Zhang H，etal.Diagnosis of solid breast lesions by elastography 5-point score and strain ratio method〔J〕.Eur J Radiol，2012；(81)：3245-9.

11 Russ G，Bigorgne C，Royer B，etal.The Thyroid Imaging Reporting and Data System(TIRADS)for ultrasoud of the thyroid〔J〕.J Radiol，2011;92(7-8)：701-13.

12 Bojunga J，Herrmann E，Meyer G，etal.Real-time elastography for the differentiation of benign and malignant thyroid nodules：a meta-analysis〔J〕.Thyroid，2010;20(10)：1145-50.

〔2017-03-13修回〕

(編輯 郭 菁)

張學珍(1966-)，女，主任醫(yī)師，副教授，主要從事臨床超聲學研究。

年 靜(1982-)，女，主治醫(yī)師，主要從事淺表器官超聲診斷研究。

R581

A

1005-9202(2017)14-3589-03；

10.3969/j.issn.1005-9202.2017.14.093