計算機輔助診斷在甲狀腺TI-RADS分類中的臨床價值

梁 羽 ，岳林先，曹文斌，王 娟，游勤霞，王亞萍，楊 磊，陳 琴△

(1.四川省人民醫(yī)院超聲科，成都 610072；2.四川省成都市第三人民醫(yī)院超聲科 610031；3.四川省成都市第一人民醫(yī)院超聲科 610000)

近年來甲狀腺疾病發(fā)病率呈現(xiàn)快速上升的趨勢，其中甲狀腺結節(jié)患病率最高約占1/5，人群中甲狀腺癌的粗略發(fā)生率約7.56/10萬，在中國全部癌癥中排名第七[1-2]。甲狀腺結節(jié)影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(thyroid imaging of reporting and data system,TI-RADS)在臨床中廣泛應用，但由于超聲醫(yī)師的經(jīng)驗和超聲設備性能造成診斷的不確定性，導致不同地區(qū)間、醫(yī)院之間和醫(yī)師之間超聲結果差異較大，帶給患者和臨床醫(yī)師很大困惑。近幾年，人工智能在醫(yī)學影像領域的迅速興起，尤其人工智能在甲狀腺結節(jié)的輔助診斷上已呈顯優(yōu)勢，對于降低超聲結果差異有很大幫助。目前人工智能報道大都是單中心回顧性研究，為減小選擇性偏倚，本研究同期納入3家醫(yī)院的不同醫(yī)師和不同設備，以Kwak和ACR TI-RADS分類為標準，采用人工智能安克偵計算機輔助診斷(computer-aided diagnosis，CAD)系統(tǒng)，比較超聲醫(yī)師與該人工智能系統(tǒng)對甲狀腺結節(jié)診斷的效能，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

于2019年11月初對成都地區(qū)3家三甲醫(yī)院超聲醫(yī)師統(tǒng)一進行Kwak TI-RADS分類[3-4]及ACR TI-RADS分類[5]標準培訓，規(guī)范甲狀腺超聲操作及數(shù)據(jù)收集流程。隨后，選取2019年11月至2020年1月該3家醫(yī)院的經(jīng)過細針穿刺活檢或手術病理確診的甲狀腺疾病患者為研究對象，最終納入252個甲狀腺結節(jié)，每個結節(jié)留存縱、橫切面圖各1幅，記錄當時醫(yī)師超聲報告的TI-RADS分類，最后由安克偵CAD系統(tǒng)集中時間盲法讀圖并出具TI-RADS分類報告。

1.2 方法

1.2.1甲狀腺結節(jié)超聲圖像數(shù)據(jù)庫建立

甲狀腺結節(jié)超聲圖像納入標準：(1)甲狀腺結節(jié)均有穿刺或手術病理結果者；(2)甲狀腺結節(jié)最大直徑小于60mm；(3)超聲圖像必須包含整個結節(jié)，圖像清晰，結節(jié)清楚；(4)具有標準的縱、橫切面二維超聲圖；(5)超聲圖像中無血流信號、測量數(shù)據(jù)、彈性和造影信息；(6)超聲圖像中應包括甲狀腺前方肌肉回聲信息。排除標準：(1)甲狀腺結節(jié)無穿刺和手術病理結果者；(2)有穿刺結果而缺乏超聲圖像者；(3)有超聲報告無原始圖像者；(4)圖中結節(jié)包括不完整者。最終建立252個甲狀腺結節(jié)的504張標準圖像數(shù)據(jù)庫。

1.2.2甲狀腺結節(jié)圖像分析

(1)甲狀腺結節(jié)分類標準：按照Kwak及ACR TI-RADS分類標準執(zhí)行。(2)人工智能安克偵CAD分類原理(圖1)：核心算法采用經(jīng)典機器學習算法，其分析參數(shù)建立在診斷甲狀腺結節(jié)良惡性的主要超聲特征的基礎之上，與Kwak及ACR TI-RADS分類采用的超聲特征基本一致，主要包括：實性低回聲、形態(tài)不規(guī)則、邊緣模糊、縱橫比大于1、微鈣化。

A：原始甲狀腺超聲影像；B:安克偵自動分析甲狀腺結節(jié)超聲影像特征，可量化和彩色視覺化各項特征指標；C：根據(jù)影像特征加以量化數(shù)據(jù)分析，并提示惡性風險評估；D:自動生成提示腫瘤良惡性的數(shù)字化診斷報告。

1.2.3甲狀腺超聲TI-RADS分類報告統(tǒng)計分析

研究分成低年資超聲醫(yī)師和安克偵CAD，比較兩者TI-RADS分類診斷效能。

1.3 統(tǒng)計學處理

2 結 果

2.1 一般資料

252個甲狀腺結節(jié)中女207例(82.1%)，男45例(17.9%)，女∶男為4.6∶1，年齡22～79歲，平均(43.8±12.4)歲，結節(jié)最大直徑4～60 mm，平均(13.6±9.1)mm。在病理類型上，143(56.7%)個良性結節(jié)，109(43.3%)個惡性結節(jié),其中乳頭狀癌98個(38.9%)，濾泡狀癌10個(3.9%)，髓樣癌1個(0.4%)，結節(jié)性甲狀腺腫113個(44.8%)，腺瘤10個(4.0%)，炎性病變20個(7.9%)。

2.2 不同診斷模式運用Kwak和ACR TI-RADS分類法與甲狀腺結節(jié)病理結果的符合度

與低年資超聲醫(yī)師比較，安克偵CAD各TI-RADS分類的惡性百分比更符合Kwak或ACR TI-RADS分類規(guī)定的惡性風險，見表1。

2.3 不同診斷模式對甲狀腺結節(jié)TI-RADS分類的診斷價值

與低年資超聲醫(yī)師比較，安克偵CAD對Kwak或ACR TI-RADS分類的診斷的曲線下面積(AUC)更高，差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)，見表2。

表1 不同診斷模式運用Kwak和ACR TI-RADS分類法與甲狀腺結節(jié)病理結果的符合度

表2 不同診斷模式對甲狀腺結節(jié)TI-RADS分類的診斷價值

2.4 不同診斷模式下Kwak或ACR TI-RADS分類的ROC曲線比較

一致性檢測結果顯示，按臨床最佳診斷節(jié)點標準(4B類、4類)，安克偵CAD(Kappa值=0.72)優(yōu)于低年資超聲醫(yī)師(Kappa值=0.39)；按統(tǒng)計學最佳診斷節(jié)點標準(4B類或4C類，5類)，安克偵CAD(Kappa值=0.87)同樣優(yōu)于低年資超聲醫(yī)師(Kappa值=0.53)，見圖2。

圖2 不同診斷模式下Kwak或ACR TI-RADS分類的ROC曲線比較

3 討 論

甲狀腺人工智能研究主要是通過傳統(tǒng)機械學習和深度學習兩個途徑來實現(xiàn)，兩種研究途徑最終目的都是達到對甲狀腺結節(jié)TI-RADS分類或結節(jié)良惡性的智能診斷，已經(jīng)在我國部分醫(yī)院進入臨床應用階段的計算機輔助系統(tǒng)主要是安克偵CAD，其主要功能是對甲狀腺結節(jié)進行智能TI-RADS分類，輔助超聲醫(yī)師診斷[6]。在多次甲狀腺人機讀片大賽或臨床應用研究上，計算機輔助診斷系統(tǒng)在短時間內診斷甲狀腺結節(jié)良惡性的準確率基本可以媲美專業(yè)甲狀腺超聲醫(yī)師[7-8]，部分研究團隊結果甚至超越專業(yè)甲狀腺超聲醫(yī)師，表現(xiàn)出巨大臨床應用潛力[9-10]。

本研究結果表明：安克偵CAD各TI-RADS分類的惡性百分比更符合診斷標準規(guī)定的惡性風險，而低年資超聲醫(yī)師在Kwak TI-RADS分類法4A類惡性百分比(36.8%)遠高于規(guī)定的惡性風險(5%～10%)，在ACR TI-RADS分類法3類惡性百分比(42.1%)遠高于規(guī)定的惡性風險(≤5%)，說明安克偵CAD診斷更符合TI-RADS分類診斷標準。同時，安克偵CAD對甲狀腺TI-RADS分類的診斷效能的ROC曲線面積全面優(yōu)于低年資超聲醫(yī)師，在最優(yōu)診斷節(jié)點下對甲狀腺TI-RADS分類的靈敏度、特異度及準確性優(yōu)于低年資超聲醫(yī)師，顯示出一定的臨床應用價值。且安克偵CAD還科學驗證了甲狀腺Kwak與ACR TI-RADS分類法診斷效能基本一致，兩種TI-RADS分類方法的一致性Kappa值高達0.87，高于低年資超聲醫(yī)師Kappa值0.53，說明安克偵CAD能消除低年資超聲醫(yī)師主觀因素的干擾誤判，選擇任意一種TI-RADS分類法都能達到甲狀腺結節(jié)準確診斷。

實際上，1家醫(yī)院一般傾向選擇應用一種TI-RADS分類法，超聲醫(yī)師對一種TI-RADS分類法比較熟悉，掌握應用也比較熟練、準確。目前國內大部分醫(yī)院甲狀腺超聲醫(yī)師[11-12]更傾向選擇類似乳腺BI-RADS分類的Kwak TI-RADS分類法，對ACR TI-RADS分類法掌握及臨床應用不及Kwak TI-RADS分類法，而安克偵CAD一次超聲診斷就能高效、準確地提供多種TI-RADS分類結果供臨床選擇，可以輔助超聲醫(yī)師對不同TI-RADS分類更精確診斷，具有潛在的臨床應用優(yōu)勢。

此外，甲狀腺計算機輔助診斷的臨床應用也面臨諸多挑戰(zhàn)。(1)在臨床實際運用中不同醫(yī)院、不同醫(yī)師雖然對TI-RADS分類臨床最佳節(jié)點選擇存有爭議[13-14]，但普遍接受Kwak TI-RADS 4B類及ACR TI-RADS 4類作為臨床最佳診斷節(jié)點[11]。本研究中，安克偵CAD最佳診斷節(jié)點Kwak TI-RADS 4C類及ACR TI-RADS 5類，高于臨床實際應用的診斷節(jié)點，說明安克偵CAD傾向提高結節(jié)的TI-RADS分類級別，臨床實際應用就會造成部分結節(jié)因TI-RADS分類升高、惡性風險增加而選擇穿刺活檢或手術治療，易造成甲狀腺結節(jié)過度診療，不能使患者受益。(2)許多研究表明臨床醫(yī)師即使將ACR TI-RADS 5類作為臨床診斷節(jié)點，也還需要結合患者的臨床病史及實際情況，并不會貿然建議患者穿刺活檢或手術治療[14-15]。(3)計算機輔助診斷所必要的超聲標準圖像受限于超聲醫(yī)師、超聲儀器的主客觀影響，不能智能診斷所有甲狀腺圖像，對于甲狀腺結節(jié)過小或者過大在圖像勾畫上都會存有診斷誤差，影響智能診斷[16]。

綜上所述，安克偵CAD診斷甲狀腺結節(jié)TI-RADS分類的一致性及診斷效能整體優(yōu)于低年資超聲醫(yī)師，可以輔助低年資超聲醫(yī)師提高甲狀腺TI-RADS分類的準確性和一致性，減少依靠主觀經(jīng)驗而造成的診斷誤判，具有一定的臨床應用價值，但不能完全取代超聲醫(yī)師的臨床診斷，超聲醫(yī)師結合CAD的人機結合診斷可能才是符合臨床實際需求的診斷方式。