人工智能超聲輔助系統(tǒng)在不同超聲參數(shù)下對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)及診斷效能的研究

孫斌，李盈盈，閻琳，肖靜，李欣洋，張明博，羅渝昆*

1.川北醫(yī)學(xué)院，四川 南充 637000；2.解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心超聲診斷科，北京 100853；*通信作者 羅渝昆 lyk301@163.com

甲狀腺癌是最常見的內(nèi)分泌和頭頸部惡性腫瘤[1]，近幾十年在世界范圍內(nèi)發(fā)病率持續(xù)升高[2]，我國發(fā)病率也同樣逐年升高，并且這一趨勢(shì)將持續(xù)下去[3]。超聲是甲狀腺檢查的首選影像學(xué)方法，高達(dá)68%的成人在甲狀腺超聲檢查中檢測(cè)到甲狀腺結(jié)節(jié)[4]，其中約4.5%～10.0%可能是惡性結(jié)節(jié)[5-6]，因此每年接受甲狀腺超聲檢查的人數(shù)持續(xù)增多。但甲狀腺超聲圖像判讀很大程度上依賴醫(yī)師的診斷經(jīng)驗(yàn)[7-8]。由于初級(jí)醫(yī)師欠缺經(jīng)驗(yàn)，加上甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)的超聲圖像特征存在較多重疊[9-10]，可能會(huì)導(dǎo)致漏、誤診。人工智能（artificial intelligence，AI）系統(tǒng)的應(yīng)用不僅提高了超聲醫(yī)師的篩查效率，也提升了初級(jí)醫(yī)師的診斷效能。一項(xiàng)針對(duì)韓國S-Detect和國產(chǎn)ITS100系統(tǒng)的研究發(fā)現(xiàn)，初級(jí)醫(yī)師使用AI系統(tǒng)后診斷效能得到提升[11-12]，且可以減少不必要的穿刺[13]。超聲檢查是掃查和診斷同步進(jìn)行的影像學(xué)檢查方法，醫(yī)師在檢查過程中需要實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)儀器參數(shù)。但不同年資醫(yī)師在儀器參數(shù)調(diào)節(jié)能力方面存在一定差距，而超聲參數(shù)調(diào)節(jié)的差異是否會(huì)影響AI系統(tǒng)對(duì)結(jié)節(jié)的檢測(cè)和診斷效能目前鮮有報(bào)道。本研究在不同超聲參數(shù)下，應(yīng)用AI系統(tǒng)（ITS100）對(duì)結(jié)節(jié)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和鑒別良惡性，以驗(yàn)證不同超聲參數(shù)是否會(huì)影響AI系統(tǒng)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的檢測(cè)和診斷效能。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 前瞻性連續(xù)納入2023年3月30日—5月1日在解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心外科接受手術(shù)治療的甲狀腺結(jié)節(jié)患者147例，共289枚甲狀腺結(jié)節(jié)，其中男35例，女112例，年齡20～73歲，平均（45.6±11.3）歲。結(jié)節(jié)最大徑0.3～5.4 cm，平均（1.06±0.97）cm。納入標(biāo)準(zhǔn)：①術(shù)前診斷為甲狀腺結(jié)節(jié)并有手術(shù)指征；②術(shù)后病理證實(shí)結(jié)節(jié)良惡性；③術(shù)前1周內(nèi)完成超聲圖像采集。排除標(biāo)準(zhǔn)：①患其他惡性腫瘤；②有甲狀腺手術(shù)史或頸部放療史；③臨床或病理資料不完整。本研究獲得本院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（S2022-526-02），患者或家屬在檢查前均已簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用飛利浦EPIQElite超聲診斷儀，L18-4高頻線陣探頭。AI系統(tǒng)為脈得智能科技公司的ITS100型超聲影像智能系統(tǒng)（V1.2），包括主機(jī)和AI輔助顯示屏。該系統(tǒng)為實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)AI系統(tǒng)，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)與診斷模型，能夠?qū)崟r(shí)自動(dòng)地用方框檢測(cè)標(biāo)記可疑結(jié)節(jié)，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)節(jié)為惡性時(shí)方框顯示紅色，良性時(shí)方框?yàn)榫G色，并在方框旁顯示百分比表示預(yù)測(cè)的可能性大小。

1.3 圖像分析 由1名具有12年甲狀腺超聲診斷經(jīng)驗(yàn)并已接受AI設(shè)備系統(tǒng)培訓(xùn)的醫(yī)師進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在患者手術(shù)前1周內(nèi)完成。所有患者均行甲狀腺超聲檢查，并采集甲狀腺結(jié)節(jié)大小、形態(tài)、回聲、邊界、鈣化、縱橫比等超聲圖像特征。檢查時(shí)首先根據(jù)患者甲狀腺以及脂肪、肌肉等周圍組織情況，適當(dāng)調(diào)節(jié)超聲儀的增益、深度等參數(shù)；使甲狀腺超聲圖像顯示效果達(dá)到最佳，此時(shí)超聲儀的增益、深度等各項(xiàng)參數(shù)的數(shù)值定義為標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，然后分別掃查甲狀腺的橫切面和縱切面，發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)后記錄基本特征，同時(shí)AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)和診斷結(jié)節(jié)，分別記錄AI系統(tǒng)對(duì)結(jié)節(jié)橫切面、縱切面最大徑檢測(cè)以及良惡性診斷結(jié)果。然后分別單獨(dú)調(diào)節(jié)增益、深度和放大等參數(shù)，調(diào)節(jié)其中1個(gè)參數(shù)時(shí)，其他參數(shù)保持標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)設(shè)定。調(diào)節(jié)完參數(shù)后，用同樣步驟分別進(jìn)行橫切面和縱切面動(dòng)態(tài)掃查，并記錄AI系統(tǒng)對(duì)結(jié)節(jié)的檢測(cè)和診斷結(jié)果。

超聲參數(shù)的高、低增益調(diào)節(jié)范圍為標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)上分別增加或減少15%左右，高、低深度調(diào)節(jié)范圍為增加2.0 cm或減少1.0 cm。放大為在其他圖像參數(shù)不變的前提下，將圖像放大1.4倍。本研究選用的參數(shù)調(diào)節(jié)范圍參考低年資醫(yī)師與高年資醫(yī)師使用本臺(tái)儀器進(jìn)行甲狀腺超聲檢查時(shí)，相同患者甲狀腺圖像的參數(shù)調(diào)節(jié)范圍的差異，并結(jié)合甲狀腺超聲檢查中實(shí)際參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，是真實(shí)臨床中低年資醫(yī)師可能會(huì)出現(xiàn)的參數(shù)設(shè)置范圍。

根據(jù)AI系統(tǒng)進(jìn)行圖像判讀，結(jié)節(jié)橫切面、縱切面均判斷為良性時(shí)定義為良性，結(jié)節(jié)橫切面、縱切面任意1個(gè)切面判斷為惡性時(shí)定義為惡性。當(dāng)結(jié)節(jié)僅有1個(gè)切面被AI系統(tǒng)準(zhǔn)確檢測(cè)時(shí)，該切面的判讀結(jié)果即作為結(jié)節(jié)的良惡性診斷結(jié)果?；颊呤中g(shù)后，以病理結(jié)果為“金標(biāo)準(zhǔn)”，將AI系統(tǒng)的判讀結(jié)果與相對(duì)應(yīng)結(jié)節(jié)的病理結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，判斷AI系統(tǒng)的診斷效能。同時(shí)記錄AI系統(tǒng)檢測(cè)定位結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確性，當(dāng)檢測(cè)方框在橫切面、縱切面均能準(zhǔn)確標(biāo)記結(jié)節(jié)位置時(shí)定義為檢測(cè)準(zhǔn)確，方框在橫切面、縱切面任1個(gè)切面未能準(zhǔn)確標(biāo)記結(jié)節(jié)位置時(shí)為檢測(cè)不準(zhǔn)確。檢測(cè)準(zhǔn)確是檢測(cè)框與結(jié)節(jié)完全匹配或方框與結(jié)節(jié)基本匹配（方框不匹配的輪廓占結(jié)節(jié)整個(gè)輪廓30%以下），檢測(cè)不準(zhǔn)確指方框不匹配輪廓占結(jié)節(jié)輪廓＞30%，或結(jié)節(jié)周圍未顯示檢測(cè)框[14-15]（圖1）。

圖1 甲狀腺結(jié)節(jié)的識(shí)別。A.右葉上極低回聲結(jié)節(jié)，縱切面AI系統(tǒng)準(zhǔn)確檢測(cè)結(jié)節(jié)；B.橫切面結(jié)節(jié)周圍甲狀腺組織較少，AI系統(tǒng)未能檢測(cè)結(jié)節(jié)（A、B為相同結(jié)節(jié)）；C.甲狀腺右葉2個(gè)低回聲結(jié)節(jié)；D.AI系統(tǒng)將2個(gè)結(jié)節(jié)錯(cuò)誤檢測(cè)為1個(gè)結(jié)節(jié)（C、D為相同結(jié)節(jié)）

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0和MedCalc 20.2軟件，計(jì)量資料以±s表示，計(jì)數(shù)資料以例數(shù)表示；以術(shù)后病理結(jié)果為“金標(biāo)準(zhǔn)”，分別計(jì)算各超聲參數(shù)調(diào)節(jié)下系統(tǒng)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的敏感度、特異度、準(zhǔn)確度和檢測(cè)準(zhǔn)確度，采用χ2檢驗(yàn)比較標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)與其他各參數(shù)的差異。繪制各參數(shù)的受試者工作特征（ROC）曲線，計(jì)算曲線下面積（AUC），各參數(shù)AUC比較采用Delong檢驗(yàn)，P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 結(jié)節(jié)病理結(jié)果 289枚結(jié)節(jié)中，術(shù)后病理結(jié)果提示惡性結(jié)節(jié)188枚，其中甲狀腺乳頭狀癌187枚，濾泡癌1枚；良性結(jié)節(jié)101枚，其中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫64枚，濾泡性腺瘤21枚，炎性結(jié)節(jié)13枚，濾泡結(jié)節(jié)性病變3枚。

2.2 不同參數(shù)下AI系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確度分析 289枚結(jié)節(jié)中，4枚結(jié)節(jié)在各參數(shù)下橫切面、縱切面均未被AI成功檢測(cè)。其余結(jié)節(jié)在橫切面、縱切面上至少有1個(gè)切面被AI檢測(cè)。最終各參數(shù)調(diào)節(jié)下AI系統(tǒng)檢測(cè)準(zhǔn)確度分別為94.1%（標(biāo)準(zhǔn)）、89.2%（低增益）、88.2%（高增益）、93.0%（高深度）、92.3%（低深度）、91.0%（放大）。與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)相比，高增益（χ2=6.215，P=0.013）和低增益（χ2=4.453，P=0.035）參數(shù)下的檢測(cè)準(zhǔn)確度降低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.3 不同參數(shù)下AI系統(tǒng)診斷效能分析 AI系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的敏感度為90.9%，特異度為79.6%，準(zhǔn)確度為86.6%，與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下對(duì)比，低增益條件下的特異度（χ2=4.620，P=0.032）和準(zhǔn)確度（χ2=7.521，P=0.006）、高增益下敏感度（χ2=6.170，P=0.013）和準(zhǔn)確度（χ2=4.127，P=0.042）、高深度下準(zhǔn)確度（χ2=5.011，P=0.025）均降低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（表1）。將各參數(shù)下診斷效能繪制ROC曲線，與標(biāo)準(zhǔn)條件下相比，低增益（Z=3.102，P=0.001）、高增益（Z=2.152，P=0.031）、高深度（Z=2.420，P=0.015）參數(shù)條件下AUC差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 不同超聲參數(shù)下AI系統(tǒng)診斷效能比較

2.4 不同特征結(jié)節(jié)AI的檢測(cè)及診斷準(zhǔn)確度分析 結(jié)節(jié)在是否有鈣化、低回聲、邊界清楚、形態(tài)規(guī)則、縱橫比＞1以及結(jié)節(jié)大小是否≤1 cm等特征下結(jié)節(jié)檢測(cè)準(zhǔn)確度和診斷準(zhǔn)確度差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05，表2、圖2）。

表2 不同結(jié)節(jié)特征下動(dòng)態(tài)AI診斷準(zhǔn)確度和檢測(cè)準(zhǔn)確度比較

圖2 不同超聲參數(shù)下AI系統(tǒng)診斷差異。A.標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下AI診斷結(jié)節(jié)為惡性；B.同一結(jié)節(jié)高增益條件下AI診斷為良性；C.術(shù)后病理結(jié)果提示結(jié)節(jié)為甲狀腺乳頭狀癌（HE，×400）；D.標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下AI診斷結(jié)節(jié)為惡性；E.同一結(jié)節(jié)高深度條件下AI診斷為良性；F.術(shù)后病理結(jié)果提示結(jié)節(jié)為甲狀腺乳頭狀癌（HE，×400）

3 討論

隨著甲狀腺AI系統(tǒng)不斷研究和發(fā)展，多種AI系統(tǒng)已逐漸應(yīng)用于臨床工作，與其他診斷技術(shù)相比，AI系統(tǒng)耗時(shí)短、成本低、無創(chuàng)。AI系統(tǒng)與醫(yī)師相比誤診率較低[16]，其診斷效能明顯優(yōu)于初級(jí)醫(yī)師，甚至與高年資醫(yī)師的診斷效能相當(dāng)[12,17]，但是不同年資醫(yī)師間診斷能力存在一定差異，調(diào)節(jié)儀器參數(shù)的能力也存在差異。本研究納入包括增益、深度、放大等甲狀腺檢查中最常調(diào)節(jié)的參數(shù)，分析這些超聲參數(shù)的調(diào)節(jié)對(duì)AI系統(tǒng)檢測(cè)和診斷結(jié)節(jié)的影響。

增益是將組織返回到換能器的超聲信號(hào)進(jìn)行放大[18]，不恰當(dāng)?shù)卣{(diào)節(jié)可能會(huì)失去細(xì)節(jié)或產(chǎn)生偽像。Lefebvre等[19]針對(duì)乳腺的超聲研究發(fā)現(xiàn)，總增益的變化會(huì)導(dǎo)致紋理特征的變化，影響對(duì)乳腺結(jié)節(jié)良惡性的診斷。本研究發(fā)現(xiàn)，過高或過低的增益會(huì)影響AI系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確度，其原因可能是較高的增益使一些低回聲結(jié)節(jié)回聲增強(qiáng)，導(dǎo)致AI系統(tǒng)判斷為良性。相反，較低的增益會(huì)使結(jié)節(jié)回聲減低，而低回聲結(jié)節(jié)容易被AI系統(tǒng)判斷為惡性。本研究也分析了深度對(duì)AI系統(tǒng)的影響，Girts等[20]針對(duì)骨骼肌的研究發(fā)現(xiàn)，圖像中包含的組織會(huì)隨深度增加而增多，從而影響感興趣區(qū)的分辨率，導(dǎo)致圖像質(zhì)量相對(duì)降低。本研究發(fā)現(xiàn)較高的深度調(diào)節(jié)也會(huì)降低AI系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確度，其原因可能是較高的深度降低了結(jié)節(jié)的分辨率，影響了AI系統(tǒng)的判斷。

本研究同時(shí)驗(yàn)證了AI的檢測(cè)準(zhǔn)確度。張惠茅等[21]針對(duì)AI的問卷調(diào)查中，醫(yī)師對(duì)AI系統(tǒng)最期待的作用是輔助檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)疾病。本研究發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下，AI的檢測(cè)能力較強(qiáng)。但較高或較低的增益均會(huì)影響AI對(duì)結(jié)節(jié)的檢測(cè)，這可能因?yàn)檩^高或較低的增益會(huì)導(dǎo)致部分結(jié)節(jié)與周圍甲狀腺背景的差異相對(duì)縮小，導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確度降低。

本研究發(fā)現(xiàn)，AI系統(tǒng)對(duì)結(jié)節(jié)是否有鈣化、低回聲、邊界清楚、形態(tài)規(guī)則、縱橫比等特征均有較好的檢測(cè)和診斷穩(wěn)定性，與既往研究結(jié)果[22]類似。在臨床工作中，因?yàn)檩^小結(jié)節(jié)的惡性超聲特征尚未完全表現(xiàn)出來，有時(shí)會(huì)對(duì)醫(yī)師的診斷產(chǎn)生干擾。但本研究中AI系統(tǒng)對(duì)大小＞1 cm或≤1 cm的結(jié)節(jié)檢測(cè)準(zhǔn)確度和診斷準(zhǔn)確度均無顯著差異。李盈盈等[23]研究表明，AI系統(tǒng)聯(lián)合常規(guī)超聲可以提高低年資醫(yī)師對(duì)大小≤1 cm甲狀腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)4類甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能。李曉宇等[24]及趙雯婷等[25]研究表明，AI系統(tǒng)聯(lián)合超聲造影或聯(lián)合彈性成像同樣可以提高醫(yī)師對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能。

本研究的局限性：納入的研究對(duì)象均為手術(shù)患者，手術(shù)前患者大多經(jīng)過超聲造影、甲狀腺細(xì)針穿刺活檢，導(dǎo)致未納入一些炎性病變、僵尸結(jié)節(jié)等超聲圖像有惡性征象的良性結(jié)節(jié)，惡性結(jié)節(jié)占比較高，研究對(duì)象選擇有一定偏移。本研究為單中心研究，單機(jī)器，缺乏多中心、多型號(hào)機(jī)器及大樣本數(shù)據(jù)，未來可能會(huì)增加多中心、多機(jī)型的數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究。

總之，AI系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下，其檢測(cè)準(zhǔn)確度和診斷效能較高，可以提高醫(yī)師的篩查效率和準(zhǔn)確度。但當(dāng)增益、深度調(diào)節(jié)不準(zhǔn)確時(shí)，會(huì)使AI系統(tǒng)的檢測(cè)和診斷準(zhǔn)確度受到一定影響。標(biāo)準(zhǔn)超聲參數(shù)的調(diào)節(jié)，需要醫(yī)師根據(jù)患者頸部脂肪層、肌肉和甲狀腺組織等不同的條件做出不同調(diào)整，獲得最佳圖像，從而使AI發(fā)揮最大效能。同時(shí)，AI系統(tǒng)軟件的不斷更新迭代，可以進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和泛化性，使其更好地應(yīng)用于各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和各年資醫(yī)師，為更多患者服務(wù)。