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    人工智能在甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷中的應(yīng)用進(jìn)展

    2022-11-24 14:08:01
    臨床超聲醫(yī)學(xué)雜志 2022年4期
    關(guān)鍵詞:敏感性特異性惡性

    劉 旭 陳 琴 周 青

    近年來(lái),甲狀腺癌的發(fā)病率呈快速上升趨勢(shì)。2020年全球癌癥調(diào)查結(jié)果顯示甲狀腺癌發(fā)病具有女性多于男性、城市高于農(nóng)村的分布特點(diǎn)[1]。超聲作為甲狀腺病變的首選檢查方法,可在發(fā)現(xiàn)病灶的同時(shí)對(duì)其生物學(xué)行為進(jìn)行初步判斷,具有便捷、安全等優(yōu)勢(shì),但存在一定的操作者依賴(lài)性。目前甲狀腺篩查已納入常規(guī)體檢,在增加了臨床工作量的同時(shí),還因醫(yī)療水平差異等造成漏誤診或過(guò)度診療[1]。隨著人工智能的興起,通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)師對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別與解釋?zhuān)岣吡嗽\斷準(zhǔn)確率和一致性,減少了圖像讀取時(shí)間,為醫(yī)師提供了第二種意見(jiàn),成為醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)的重要研究主題之一。本文就人工智能在甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷中應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行綜述。

    一、甲狀腺結(jié)節(jié)的臨床診斷現(xiàn)狀

    1.甲狀腺結(jié)節(jié)的病理診斷:目前診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的金標(biāo)準(zhǔn)為病理檢查,獲取病理組織的主要方式有細(xì)針穿刺細(xì)胞學(xué)檢查(FNA)、粗針穿刺組織病理檢查(CNB)及手術(shù)。甲狀腺診治指南指出,對(duì)于直徑>1 cm 的病灶,尤其影像學(xué)提示惡性的甲狀腺結(jié)節(jié),均應(yīng)考慮行FNA[2]。相比觸診盲穿,超聲引導(dǎo)下FNA(UG-FNA)具有更高的取材成功率[3]。結(jié)合超聲造影、彈性成像等技術(shù)可有效識(shí)別腫瘤活性部分,進(jìn)一步提高取材滿意度和診斷準(zhǔn)確率[4]。將UG-FNA 與基因檢測(cè)相結(jié)合可深入了解腫瘤的生物學(xué)行為并預(yù)測(cè)預(yù)后,在提高FNA診斷準(zhǔn)確率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)個(gè)體化診治[5]。田姝琪等[6]發(fā)現(xiàn)FNA 聯(lián)合BRAFV600E基因檢測(cè)診斷甲狀腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(TI-RADS)4類(lèi)結(jié)節(jié)的敏感性可達(dá)95.6%,且受試者工作特征曲線的曲線下面積(AUC)為0.970,高于FNA(0.873)和BRAFV600E基因檢測(cè)(0.778)單獨(dú)應(yīng)用。CNB主要用于FNA不能明確病變良惡性時(shí),其診斷效能優(yōu)于FNA,所取組織更多,利于臨床尋找有效細(xì)胞,但未被納入臨床指南常規(guī)推薦,考慮原因在于CNB 更易引起出血、針道轉(zhuǎn)移等相關(guān)并發(fā)癥[7]。

    2.甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲診斷:目前臨床上評(píng)估甲狀腺病變的首選方法是超聲檢查。無(wú)論是觸診發(fā)現(xiàn),還是其他影像學(xué)提示的“甲狀腺結(jié)節(jié)”均應(yīng)行頸部超聲檢查,不但可以確診病灶的存在,還可以明確病灶的數(shù)目、解剖位置、形態(tài)學(xué)特點(diǎn)、血供狀態(tài)、與周?chē)M織毗鄰關(guān)系,以及是否有頸部淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等。研究[8]表明,甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)微鈣化是惡性腫瘤的特異性超聲表現(xiàn);Brito 等[9]認(rèn)為縱橫比>1 對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)具有較好的惡性診斷價(jià)值,而囊性及海綿狀特征有預(yù)示良性作用;一項(xiàng)薈萃分析[10]表明,實(shí)性、低回聲、邊緣不規(guī)則、無(wú)暈環(huán)、微鈣化、中央血管化、孤立性結(jié)節(jié)、不均勻、縱橫比>1、彈性缺失均與甲狀腺惡性結(jié)節(jié)顯著相關(guān),其中微鈣化、邊緣不規(guī)則、縱橫比>1具有較高的特異性(87.8%、83.1%、96.6%),而彈性缺失是診斷效能最高的單一征象(敏感性87.9%,特異性86.2%)。

    為規(guī)范甲狀腺超聲診斷,TI-RADS 通過(guò)建立標(biāo)準(zhǔn)化用語(yǔ)詞典及相應(yīng)超聲特征的運(yùn)算規(guī)則,以分類(lèi)提示甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性。研究[11-12]表明中國(guó)指南C-TIRADS與美國(guó)放射學(xué)院發(fā)布的TI-RADS 均能較好地診斷甲狀腺結(jié)節(jié)且診斷效能相當(dāng),相較于美國(guó)甲狀腺協(xié)會(huì)發(fā)布的TI-RADS 和Kwak TI-RADS 更具診斷優(yōu)勢(shì),尤其在FNA 推薦數(shù)量及惡性檢出率方面表現(xiàn)良好,降低了不必要的FNA檢查率。

    二、人工智能輔助診斷現(xiàn)狀

    1.人工智能的發(fā)展進(jìn)程:人工智能是一門(mén)研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué),涵蓋范圍廣。素有醫(yī)師“第三只眼”之稱(chēng)的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)系統(tǒng)[13],可結(jié)合影像學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)及其他可能的生理、生化手段,通過(guò)計(jì)算機(jī)分析計(jì)算輔助發(fā)現(xiàn)病灶,從而提高診斷準(zhǔn)確率。CAD 大致可分為4 個(gè)步驟:圖像預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)器選擇、輸出結(jié)果。從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),再到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(DL),從數(shù)十到數(shù)百層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,CAD 系統(tǒng)越發(fā)高效、智能化。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需手工設(shè)計(jì)好特征提取器,需要大量的工程技能和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)儲(chǔ)備,而DL 具有通用學(xué)習(xí)程序自動(dòng)學(xué)習(xí)的特性,可自行從原始圖像中提取復(fù)雜的特征層次[14]。目前,DL 已在圖像分割和分類(lèi)應(yīng)用中顯現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì),常用的算法包括堆疊自動(dòng)編碼器、深度玻爾茲曼機(jī)器、深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等[14]。在醫(yī)學(xué)圖像處理中,CNN最常用,包含多個(gè)卷積層、池化層及激活層。

    2.甲狀腺結(jié)節(jié)超聲人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究:目前醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展勢(shì)如破竹,而醫(yī)學(xué)影像作為其中最熱門(mén)的分支,發(fā)展尤為突出。超聲診斷在一定程度上受診斷醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)水平及知識(shí)能力的限制和影響,工作量過(guò)大、醫(yī)師疲勞狀態(tài)也易造成診斷時(shí)對(duì)某些細(xì)微改變的疏漏,而CAD 具有客觀性,有助于糾正上述失誤并彌補(bǔ)其不足,甚至創(chuàng)造更大的應(yīng)用價(jià)值。為實(shí)現(xiàn)從二維超聲圖像中自動(dòng)檢測(cè)出甲狀腺結(jié)節(jié),Ma 等[15]利用兩個(gè)不同的CNN 和一種新的分裂方法組成級(jí)聯(lián)CNN 系統(tǒng),其AUC 可達(dá)98.51%。Wang 等[16]應(yīng)用YOLOv2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立自動(dòng)圖像識(shí)別和診斷系統(tǒng),具有與經(jīng)驗(yàn)豐富醫(yī)師相似的診斷敏感性和準(zhǔn)確率,尤其對(duì)甲狀腺良性結(jié)節(jié)的診斷能力更強(qiáng)。而Li等[17]通過(guò)收集三家醫(yī)院的超聲圖像集開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練了一套深度CNN 模型,在識(shí)別甲狀腺癌方面顯示出與經(jīng)驗(yàn)豐富醫(yī)師相似的診斷敏感性和較高的特異性。Park 等[18]應(yīng)用4919 個(gè)甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲圖像開(kāi)發(fā)了基于DL 的CAD 系統(tǒng),該系統(tǒng)的總體敏感性、特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值與經(jīng)驗(yàn)豐富醫(yī)師比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但其特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和準(zhǔn)確率均高于基于支持向量機(jī)聚類(lèi)算法的CAD 系統(tǒng),差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)。為使智能模型具有可解釋性,Thomas 和Haertling[19]開(kāi)發(fā)了圖像相似度模型,較各種TI-RADS 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)具有更好的診斷敏感性、特異性和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值,可有效降低主觀性,減少不必要的活檢。Nguyen等[20]為提高甲狀腺結(jié)節(jié)分類(lèi)系統(tǒng)的性能設(shè)計(jì)了基于兩個(gè)域(DL 的空間域和快速傅立葉變換的頻域)的圖像特征提取方案和級(jí)聯(lián)分類(lèi)器方案,將甲狀腺結(jié)節(jié)分類(lèi)總體準(zhǔn)確率提升至90.88%,并表示深層網(wǎng)絡(luò)較淺層網(wǎng)絡(luò)更適合用于結(jié)節(jié)分類(lèi)。

    3.人工智能在甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷中的臨床應(yīng)用:目前甲狀腺相關(guān)的CAD 系統(tǒng)主要有安克偵、S-Detect、AI-SONICTMThroid。其中,安克偵主要在良惡性病變特征的預(yù)設(shè)下,通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)結(jié)節(jié)區(qū)域的超聲特征進(jìn)行量化,從而預(yù)測(cè)結(jié)節(jié)良惡性[21]。研究[22]表明安可偵的診斷敏感性與具有5年經(jīng)驗(yàn)的超聲醫(yī)師相似,且該系統(tǒng)與超聲醫(yī)師聯(lián)合應(yīng)用的診斷效能高于單獨(dú)應(yīng)用。S-Detect 是已被集成入超聲診斷儀的CAD 系統(tǒng),分為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)模型S-Detect 1 和基于CNN 的DL模型S-Detect 2。研究[23]表明S-Detect 的診斷敏感性與資深超聲醫(yī)師相似,且僅具有基本超聲技能的醫(yī)師聯(lián)合S-Detect 的診斷準(zhǔn)確率可提高6%[24],但其特異性較低,尤其對(duì)甲狀腺濾泡癌的診斷準(zhǔn)確率僅48.6%,明顯低于超聲醫(yī)師(60.9%)[25]。AI-SONICTMThroid 是國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架所構(gòu)建模型,具有與高年資醫(yī)師相似的診斷效能,能有效提高低年資超聲醫(yī)師的診斷準(zhǔn)確率,其中回聲、鈣化、圖像質(zhì)量、結(jié)節(jié)大小等均可影響診斷結(jié)果[26]。

    總之,CAD 系統(tǒng)在甲狀腺結(jié)節(jié)診斷中具有一定的臨床價(jià)值,尤其對(duì)于低年資超聲醫(yī)師而言。但目前臨床應(yīng)用中CAD系統(tǒng)僅對(duì)靜態(tài)圖像進(jìn)行處理與分析,對(duì)操作者具有較強(qiáng)的依賴(lài)性,多切面分析有助于克服因操作手法導(dǎo)致的診斷信息采集不全面,但無(wú)法完全避免該不足。

    三、人工智能的不足與發(fā)展

    如今人工智能技術(shù)的發(fā)展已推動(dòng)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像診斷向智能診斷邁進(jìn),固然DL 的相關(guān)研究已頗有成果,但其無(wú)法人為解釋的“黑匣子”問(wèn)題仍是研究的重點(diǎn),智能信息化所帶來(lái)的信息安全、責(zé)任劃分等問(wèn)題仍亟待妥善處理[27]。人工智能是一個(gè)多學(xué)科、多領(lǐng)域交叉聯(lián)合的學(xué)科,特別是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的智能化需要更多高水平專(zhuān)科醫(yī)師與科研工作者共同參與,互相促進(jìn),從而構(gòu)建安全穩(wěn)定、合理有效的臨床診斷與應(yīng)用系統(tǒng)。

    綜上所述,超聲作為甲狀腺結(jié)節(jié)首選檢查方式,可有效檢出病變并對(duì)其生物學(xué)行為進(jìn)行初步判定,但其受經(jīng)驗(yàn)差異、主觀意識(shí)影響較大。人工智能可有效彌補(bǔ)上述不足,自動(dòng)檢出病變,通過(guò)圖像處理對(duì)病變進(jìn)行客觀量化分析,減少漏誤診,從而有效提高診斷準(zhǔn)確率,但其缺乏透明化、安全合法等問(wèn)題仍需重視并妥善處理。

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