基于ACR TI-RADS分析S-Thyroid和超聲醫(yī)師評估甲狀腺結(jié)節(jié)的一致性

周躍 李衛(wèi)民 范曉芳 高啟 吳文娟 賈磊

1江南大學(xué)附屬醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科（江蘇無錫 214000）；2東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科（南京 210009）

甲狀腺結(jié)節(jié)是臨床最常見的疾病之一，研究表明，19% ～68%的普通人群有甲狀腺結(jié)節(jié)，其中惡性率約占7% ～15%［1-5］。超聲具有簡便、快捷、分辨率高的優(yōu)點，對甲狀腺結(jié)節(jié)的檢出及評估價值也逐漸為臨床認可，并成為其首選的檢查手段［6-9］。2017年美國放射學(xué)會（American College of Radiology，ACR）制定的甲狀腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（thyroid imaging reporting and data system，TIRADS）對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的鑒別具有較高權(quán)威性和指導(dǎo)意義［10-12］，但其超聲特征眾多，評分系統(tǒng)復(fù)雜，如何快速準確地評估甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲特征并進行分類成為臨床研究的難點。隨著技術(shù)水平的不斷進步，人工智能逐步應(yīng)用于甲狀腺的臨床應(yīng)用中，研究表明，人工智能可在一定程度上提高甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的準確性。甲狀腺自動掃查助手（scanning assistant thyroid，S-Thyroid）是由開立公司研發(fā)的基于人工智能算法的技術(shù)，可快速提供甲狀腺結(jié)節(jié)的特征、評分并進行分類，但其對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征評估的準確性及診斷效能的臨床研究尚未見報道。本文通過分析276 個經(jīng)病理確診的甲狀腺結(jié)節(jié)，評估S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征評估的一致性，并分析二者的診斷效能。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2020年12月至2022年7月于江南大學(xué)附屬醫(yī)院和東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院就診，且經(jīng)手術(shù)病理確認的甲狀結(jié)節(jié)患者253 例共276 個結(jié)節(jié)，其中男51 例，女202 例，年齡21 ～73歲，平均（43.37±10.67）歲，結(jié)節(jié)最大徑4 ～35 mm，平均（14.38 ± 6.18）mm。納入標準：（1）初次發(fā)現(xiàn)的甲狀腺結(jié)節(jié)；（2）有明確的病理結(jié)果；（3）超聲影像資料清晰、切面完整。排除標準：（1）以往經(jīng)穿刺或治療等可能影響甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征；（2）同時切面合并兩個以上結(jié)節(jié)，S-Thyroid 難以準確逐一識別；（3）超聲影像模糊或部分切面缺失，超聲醫(yī)師和S-Thyroid 均難以準確評估。

1.2 方法

1.2.1 病理分析根據(jù)2017年第四版《WHO 內(nèi)分泌器官腫瘤》（甲狀腺）分類指南［13-14］對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性進行分類。

1.2.2 S-Thyroid采用開立S60 彩色多普勒超聲顯像儀，選擇線陣探頭，探頭頻率為7.8 ～15 MHz。所有病例的掃查及評估均由具有10年以上工作經(jīng)驗的副主任及以上資歷的超聲醫(yī)師完成，檢查時，患者采用仰臥位，充分暴露雙側(cè)頸部，對甲狀腺采用橫斷面和縱斷面相結(jié)合的掃查方法，對其內(nèi)的甲狀腺結(jié)節(jié)行多切面、多角度地動態(tài)觀察。在采集相應(yīng)的甲狀腺結(jié)節(jié)靜態(tài)標準切面及動態(tài)影像后進行存儲，并根據(jù)靜態(tài)影像按下儀器自帶的S-Thyroid 鍵，對結(jié)節(jié)的超聲特征進行智能評估，每個甲狀腺結(jié)節(jié)均進行橫、縱標準切面的智能評估，當兩個切面的評估出現(xiàn)誤差時，以其中評分高的特征為準。S-Thyroid 對甲狀腺結(jié)節(jié)的評估根據(jù)ACR TI-RADS 指南進行評估并分類。

1.2.3 超聲醫(yī)師評估超聲醫(yī)師的評估由另外2名具有10年以上工作經(jīng)驗的副主任及以上資歷的超聲醫(yī)師針對采集的甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖片進行獨立、盲法評估，當2 名醫(yī)師的評估出現(xiàn)誤差時，由1 名主任醫(yī)師再次評估，并以此為準。超聲醫(yī)師的評估也以ACR TI-RADS 分類為準。

1.3 ACR TI-RADS 分類及評價標準（1）根據(jù)ACR TI-RADS 分類系統(tǒng)［11］，超聲評估內(nèi)容及評分：①成分：囊性或幾乎全為囊性0 分，海綿狀0 分，囊實混合性1 分，實性或幾乎為實性2 分。②回聲：無回聲0 分，高或等回聲1 分，低回聲2 分，極低回聲3 分。③形態(tài)：縱橫比＜1 為0 分，縱橫比≥1 為3 分。④邊緣：光滑或模糊0 分，分葉或不規(guī)則2 分，向甲狀腺外延伸3 分。⑤強回聲：無或大彗尾0 分，粗大鈣化1 分，周圍型鈣化2 分，點狀強回聲3 分。（2）按照指南對以上5 項指標進行評分，計算各結(jié)節(jié)的總得分后確定TI-RADS 分類，①TR1類：0 分，良性結(jié)節(jié)；②TR2：2 分，惡性風險＜2%，考慮良性；③TR3：3 分，惡性風險＜5%，低度可疑惡性；④TR4：4 ～6 分，惡性風險5%～20%，中度可疑惡性；⑤TR5：＞7 分，惡性風險＞20%，高度可疑惡性。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法采用SPSS 20.0 統(tǒng)計學(xué)軟件，計量資料采用均數(shù)±標準差表示，比較采用獨立樣本t檢驗；計數(shù)資料使用例數(shù)和百分數(shù)表示，比較采用χ2檢驗和Fisher 精確概率法。采用Cohen's Kappa 檢驗評估超聲醫(yī)師和S-Thyroid 對甲狀腺超聲特征及分類的一致性，當0＜Kappa≤0.20 時，表示一致性較差；0.20＜Kappa≤0.40 時，表示一致性一般；0.40＜Kappa≤0.60 時，表示一致性中等；0.60＜Kappa≤0.80 時，表示一致性較強；0.80＜Kappa≤1.00時，表示一致性強。根據(jù)ACR TI-RADS評分繪制受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC），并計算各組曲線下面積（area under the curve，AUC）、臨界值及其對應(yīng)的敏感度和特異度；AUC 為0.85～0.95 表示診斷效能很好；AUC 為0.7 ～0.85 表示診斷效能一般；AUC為0.5 ～0.7 表示診斷效能較低。Youden 指數(shù)最大時所對應(yīng)的評分為各組評分的最佳臨界值。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 甲狀腺結(jié)節(jié)的病理資料276 個甲狀腺結(jié)節(jié)中良性結(jié)節(jié)89 個，發(fā)生率32.25%，惡性結(jié)節(jié)187個，發(fā)生率67.75%（表1）。

表1 甲狀腺結(jié)節(jié)的病理結(jié)果Tab.1 Pathological results of thyroid nodules

2.2 S-throid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征評估的一致性兩者評估甲狀腺結(jié)節(jié)形態(tài)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及回聲的一致性強（Kappa 值分別為0.973、0.886、0.805），對強回聲灶和邊緣評估的一致性中等（Kappa 分別為0.613、0.597），見表2。從數(shù)據(jù)可知，超聲醫(yī)師和S-throid 對部分甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估會出現(xiàn)一定的差異（圖1），對部分甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估高度吻合（圖2）。

圖1 患者，女，35 歲，結(jié)節(jié)性甲狀腺腫Fig.1 A 35-year-old female patient with nodular goiter

圖2 患者，女，47 歲，甲狀腺乳頭狀癌Fig.2 A 47-year-old female patient with papillary thyroid carcinoma

表2 S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估情況Tab.2 Evaluation results of ultrasonic characteristics of thyroid nodules by S-Thyroid and ultrasonic doctors 例

2.3 超聲醫(yī)師和S-throid 對甲狀腺結(jié)節(jié)TIRADS分類的一致性基于甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲特征進行TI-RADS 分類，超聲醫(yī)師和S-Thyroid 對甲狀腺結(jié)節(jié)分類的總體一致性強（Kappa=0.863），對C-TIRADS 2 類、4 類以及5 類結(jié)節(jié)的一致性強（Kappa 分別為0.818，0.909，0.855），對C-TIRADS 3 類結(jié)節(jié)的一致性較強（Kappa=0.774）。見表3。

表3 基于甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的TIRADS 分類Tab.3 TIRADS classification based on ultrasonic characteristics of thyroid nodules 例

2.4 S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷效能S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的敏感度、特異度分別為82.01%vs. 86.24%，86.21%vs.83.91%，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均P＞0.05）；AUC 分別為0.835（95%CI：0.801 ～0.926）、0.891（95%CI：0.846 ～0.936），診斷效能均較高（表4）。ROC 曲線見圖3。

表4 S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷效能Tab.4 Diagnostic efficacy of S-Thyroid and ultrasonic doctors for thyroid nodules

圖3 S-Thyroid 和超聲醫(yī)師ROC 曲線圖Fig.3 ROC curves of S-Thyroid and sonographer

3 討論

近年來，人工智能伴隨著計算機技術(shù)、數(shù)學(xué)算法和統(tǒng)計學(xué)的進步也有了快速的發(fā)展。在醫(yī)學(xué)影像診斷方面，人工智能可輔助影像科醫(yī)師發(fā)現(xiàn)并分析病灶，避免因臨床醫(yī)師經(jīng)驗及知識水平等主觀因素帶來的失誤，從而提高診斷的效率和準確率［15-19］。在甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲特征評估方面，目前的研究表明，人工智能系統(tǒng)對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷具有較高的靈敏度，可輔助超聲醫(yī)師提高對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷效能［20-22］。作為具有我國自主知識產(chǎn)權(quán)的S-Thyroid 系統(tǒng)，由于其可快速提供甲狀腺結(jié)節(jié)的特征、評分并進行分類，目前已應(yīng)用于臨床相關(guān)研究中，且取得了較好的市場效益［23］。本研究以ACR 版TI-RADS 分類指南為基礎(chǔ)，通過對276 個經(jīng)手術(shù)病理確診的甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征進行分析，發(fā)現(xiàn)S-Thyroid 對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估與超聲醫(yī)師有著較好的一致性，且具有較高的診斷效能。

本文的研究結(jié)果表明，超聲醫(yī)師和S-Thyroid對甲狀腺結(jié)節(jié)形態(tài)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及回聲的評估一致性強，在評估結(jié)節(jié)的形態(tài)方面，S-Thyroid 首先自動勾畫感興趣區(qū)，并在感興趣區(qū)的基礎(chǔ)上進行評估，當感興趣區(qū)能準確勾畫甲狀腺結(jié)節(jié)時，其可準確評估甲狀腺結(jié)節(jié)的形態(tài)，然而，當病灶邊界模糊時，感興趣區(qū)的勾畫會出現(xiàn)一定的誤差，這也會在一定程度上影響甲狀腺結(jié)節(jié)形態(tài)評估的準確性。在甲狀腺結(jié)節(jié)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)方面，S-Thyroid 與超聲醫(yī)師的主要差異在于S-Thyroid 在一定程度上會將伴有低回聲暈的實性甲狀腺結(jié)節(jié)誤認為囊實性，部分囊實性結(jié)節(jié)也可被S-Thyroid 評估為實性或幾乎完全實性。在甲狀腺結(jié)節(jié)回聲的評估方面，差異的主要部分在極低回聲、低回聲、等回聲或高回聲方面，對于部分甲狀腺結(jié)節(jié)的回聲的評估，目前以甲狀腺實質(zhì)和頸前肌群作為分界標準。然而，臨床實際應(yīng)用過程中，在極低回聲和低回聲的評估方面超聲醫(yī)師也存在著一定的差異。

在強回聲灶和邊緣評估的評估方面，超聲醫(yī)師和S-Thyroid 評估的一致性中等。在強回聲灶方面，筆者發(fā)現(xiàn)，對于數(shù)量少的微小鈣化灶，S-Thyroid 系統(tǒng)無法準確評估，這可能與S-Thyroid 僅能對靜態(tài)超聲影像評估有關(guān)，超聲檢查強調(diào)動態(tài)觀察，在某一靜態(tài)圖像上，部分信息仍會因為缺乏全面的信息而無法準確評估。同時，由于感興趣區(qū)勾畫時無法準確包含部分甲狀腺結(jié)節(jié)的周邊特征，部分甲狀腺結(jié)節(jié)邊緣強回聲也無法準確評估，這些可能均是造成超聲醫(yī)師和S-Thyroid 對強回聲灶評估準確性一般的原因。對于邊緣特征的評估，超聲醫(yī)師和S-Thyroid 的差異主要在于邊界模糊和分葉/不規(guī)則之間的差異，部分結(jié)節(jié)超聲醫(yī)師評為邊緣模糊的結(jié)節(jié)，S-Thyroid 則評為分葉/不規(guī)則，而ACR TI-RADS 將光滑或模糊均評為0 分，而分葉或不規(guī)則為2 分，模糊并非甲狀腺結(jié)節(jié)的可疑特征，這也是本研究中二者對邊緣評估一致性中等的主要原因。

在評估甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的基礎(chǔ)上，可進行相應(yīng)的評分并進行分類，結(jié)果表明，超聲醫(yī)師和S-Thyroid 對甲狀腺結(jié)節(jié)分類的總體一致性強（Kappa=0.863）。同時，通過繪制的ROC 曲線分析發(fā)現(xiàn)，S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷效能均較高，S-Thyroid 和超聲醫(yī)師對甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的敏感度、特異度差異均無統(tǒng)計學(xué)意義，這表明，S-Thyroid 對甲狀腺結(jié)節(jié)的評估能力與中-高年資超聲醫(yī)師的水平接近，由于ACR TI-RADS 指南評估內(nèi)容的多樣性及賦分的復(fù)雜性，S-Thyroid 也在一定程度上降低了超聲醫(yī)師的負擔，提高了診斷的效率。

本研究的不足以及下一步研究的方向：（1）本研究中納入的病例以手術(shù)病理為金標準，這在一定程度上降低了樣本量，后續(xù)的大樣本研究結(jié)果可能與本文有一定的差異。（2）超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)的評估屬于回顧性分析，對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估準確性可能會降低。（3）與ACR 分類系統(tǒng)相比，我國周建橋教授制定的C-TIRADS 分類系統(tǒng)［24］更適合我國的具體國情，因此，基于C-TIRADS 分類系統(tǒng)建立甲狀腺人工智能系統(tǒng)有勢在必行。（4）S-Thyroid 僅能對靜態(tài)的甲狀腺超聲影像進行分析，無法進行動態(tài)評估，這在一定程度上降低了S-Thyroid 評估的準確性，因此，建立基于動態(tài)圖像進行評估的甲狀腺結(jié)節(jié)的人工智能系統(tǒng)，多切面、多角度的動態(tài)評估甲狀腺結(jié)節(jié)可能是后續(xù)的研究方向。

綜上所述，以ACR TI-RADS 為基礎(chǔ)，S-Thyroid與超聲醫(yī)師對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的評估及分類具有較高的一致性，且具有較高的診斷效能，值得進一步推廣應(yīng)用，從而提升超聲醫(yī)師工作的效率，降低超聲醫(yī)生的日常工作負擔。