李 玲，呂國榮，沈浩霖，廖麗萍，楊舒萍

(福建醫(yī)科大學附屬漳州市醫(yī)院超聲醫(yī)學科，福建 漳州 363000)

TI-RADS分類超聲客觀評價體系的建立和應用

李 玲，呂國榮，沈浩霖，廖麗萍，楊舒萍*

(福建醫(yī)科大學附屬漳州市醫(yī)院超聲醫(yī)學科，福建 漳州 363000)

目的 篩選影響甲狀腺病灶良惡性的超聲指標，探討甲狀腺影像報告和數據系統(tǒng)(TI-RADS)分類超聲客觀評價體系的建立及應用。方法 通過Logistic方程回顧性分析1 080例甲狀腺結節(jié)超聲圖像表現，篩選出鑒別良惡性的超聲指標，獲得指標權重并賦值，開發(fā)TI-RADS分類分析軟件。納入332例甲狀腺疾病患者驗證TI-RADS分類超聲客觀評價體系的診斷效能。結果 共5項超聲指標進入回歸模型，分別為縱橫比[優(yōu)勢比(OR)=3.61)]、邊緣(OR=3.83)、成分(OR=11.46)、回聲(OR=14.11)、微鈣化(OR=48.82)。TI-RADS分類超聲客觀評價體系診斷332例甲狀腺疾病患者的ROC曲線下面積為0.91(P<0.05)。結論 甲狀腺病灶超聲惡性指標的權重、形成的不同組合相比指標的數量，更值得關注。通過構建Logistic方程的TI-RADS分類超聲客觀評價體系具有較高的診斷效能。

超聲檢查；甲狀腺影像學報告及數據系統(tǒng)；甲狀腺結節(jié)；診斷顯像

2015年12月美國放射學會頒布甲狀腺影像報告和數據系統(tǒng)(thyroid imaging reporting and data system， TI-RADS)白皮書[1]，介紹標準化的TI-RADS術語和分類，以利于促進學術交流。但TI-RADS并未明確提出具體、客觀的超聲評價體系。本研究回顧性分析1 080例患者的甲狀腺病灶資料，探討TI-RADS分類超聲客觀評價體系的建立及應用。

1 資料與方法

1.1 一般資料 納入2014年1月—2015年9月于我院接受甲狀腺超聲檢查并經病理檢查(手術或細針穿刺活檢)的患者1 080例，男362例，女718例，年齡10～81歲，平均(47.4±12.8)歲，甲狀腺結節(jié)最大徑1.92～54.94 mm，平均(13.47±9.51)mm。排除標準：超聲或病理資料不完整；超聲檢查與手術時間間隔>6個月；曾接受細針穿刺活檢影響圖像判讀者。所有患者的病理類型見表1。

另選擇2015年10月—2016年4月符合上述納入及排除標準的患者332例作為TI-RADS分析軟件驗證病例。其中良性262例(結節(jié)性甲狀腺腫和/或腺瘤樣結節(jié)227例、亞急性甲狀腺炎3例、慢性淋巴性甲狀腺炎5例、濾泡性腺瘤27例)，惡性70例(乳頭狀癌62例、髓樣癌4例、鱗癌1例、濾泡性癌3例)。

1.2 儀器與方法 采用Esaote Mylab90彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭CA532，頻率7.5～13.9 MHz。對甲狀腺縱、橫、斜切面連續(xù)掃查，觀察并存儲目標結節(jié)的特征。對甲狀腺結節(jié)的大小、邊緣、回聲、縱橫比、成分、是否存在微鈣化等進行分析[1]。

1.3 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 17.9統(tǒng)計分析軟件，計數資料以率(%)表示。采用Logistic回歸分析，篩選出鑒別甲狀腺良惡性病灶相關度較高的指標，建立回歸方程及TI-RADS分類超聲評價體系方法及標準，Logistic方程中變量定義賦值見表2。利用ROC曲線獲得TI-RADS分類分析軟件鑒別甲狀腺良惡性病灶的診斷效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1超聲指標鑒別甲狀腺病灶良惡性 經Logistic回歸分析，6個鑒別甲狀腺良惡性病變的超聲指標中，除X1的優(yōu)勢比(odds ratio,OR)為0外，余X2～X6指標良惡性組間差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05)，其鑒別診斷甲狀腺病灶良惡性的OR值見表3。故根據各指標的OR值及ORj=exp(j)，獲得各病例最終惡性危險度分值(Score)：Score=0.001+1.34X2+2.56X3+1.28X4+2.44X5+3.89X6。

表2 Logistic回歸方程各變量定義

2.2TI-RADS分類超聲評價體系的建立 分析甲狀腺結節(jié)聲像圖特征組合的Score，本研究中實際出現的組合僅為20種，具體分類情況見表4。將Score<2分、陽性預測值為0者定義為2類，分類陽性預測值為0；將 2≤Score<3分、陽性預測值0～2.22%定義為3類，分類陽性預測值為1.11%；將3≤Score<6分、陽性預測值0～50.00%定義為4a類，分類陽性預測值為12.59%；將6≤Score<7分、陽性預測值36.11%～44.68%定義為4b類，分類陽性預測值為43.62%；將7≤Score<10分，陽性預測值64.81%～100%定義為4c類，分類陽性預測值為77.61%；將Score≥10分，陽性預測值93.75%～100%定義為5類，分類陽性預測值為97.22%。

2.3 TI-RADS分類軟件的建立 根據所建立的方程并參考TI-RADS分類方法及標準，基于微軟Visual Basic語言工具，開發(fā)出“TI-RADS分類分析軟件”，操作界面見圖1。

表3 良惡性甲狀腺結節(jié)不同超聲指標的分布(個)和OR值

表4 TI-RADS分類超聲指標組合表

圖1 TI-RADS分類軟件操作界面

采用TI-RADS超聲分析軟件鑒別332例甲狀腺良惡性結節(jié)的診斷效能見圖2。ROC曲線下面積為0.91(P<0.05)，當惡性危險度(score值)截點為5.74，診斷甲狀腺癌的敏感度為85.3%，特異度為83.2%。

3 討論

超聲應用于評估甲狀腺疾病的研究模型很多。Park等[2-3]對標準化甲狀腺疾病危險分層——TIRADS系統(tǒng)進行研究，創(chuàng)建出預測結節(jié)良惡性分級的方程，并提出部分惡性指標，但均未對不同惡性指標的權重進行探討，且缺乏多中心研究探討。另外，2015年12月TI-RADS超聲診斷分類白皮書[1]最終確定了區(qū)分良、惡性結節(jié)的6個具有較高診斷意義的指標，但仍未明確指出具體超聲評價標準。多因素回歸分析的研究多集中在篩選鑒別甲狀腺結節(jié)良惡性的超聲指標[4-7]，本文采用Logistic回歸方程并結合權重賦值的方法，提供病灶惡性危險度定量指標，建立TI-RADS分類客觀分類指標及評價體系。

圖2 TI-RADS分析軟件對甲狀腺良惡性病灶診斷效能的ROC曲線

Logistic回歸中OR是衡量影響因素作用大小的指標。OR值越大，表示病灶出現該指標時傾向惡性的可能性越大。本研究結果顯示超聲指標中，大小(以最長徑20 mm為界)的OR值為0，提示該指標并不是診斷的關鍵。雖然Kamran等[8]研究認為甲狀腺癌與結節(jié)的大小相關，結節(jié)越大、患癌率越高，但該研究中大結節(jié)病理類型多為甲狀腺乳頭狀癌以外的不常見腫瘤，其臨床意義受限[4]。

另外，本研究中其余5項超聲特征OR值由小到大分別為縱橫比、邊緣、成分、回聲、微鈣化，白皮書中強調微鈣化指點狀區(qū)域的回聲較局部增高，且無后方聲影，Kwak等[3]定義微鈣化應<1 mm。超聲圖像較難分辨微鈣化及膠質，而本研究篩選微鈣化結節(jié)時排除囊性病灶及囊實性病灶囊性部分出現的點狀高回聲、伴/不伴后方彗星尾征者，使結果中微鈣化的惡性危險度明顯提高，與Kwak等[3,9-10]的結論較為一致。

本研究發(fā)現與“回聲”、“成分”比較，“邊緣”的權重并不高，與Kwak等[3,11]的結果不同。Kwak等[3]將“邊緣”分為規(guī)則、淺分葉及不規(guī)則，而根據最新定義[1]，應為光整及不光整兩項，兩者的分類方法不同。本研究中“縱橫比”鑒別甲狀腺結節(jié)良惡性的權重最低。雖然部分學者[12-13]認為“縱橫比≥1”是預測甲狀腺結節(jié)惡性風險的重要因素，但因測量方法受檢測者手部壓力等因素的干擾，影響其惡性危險度的準確性。本研究嚴格按照白皮書[1]規(guī)范化測量甲狀腺結節(jié)的縱橫比，降低了假陽性率。

本研究刪除結節(jié)“大小”指標之后，獲得不同超聲聲像組合的惡性危險度。通過回歸方程結合權重賦值的方法發(fā)現，超聲惡性指標越多，惡性危險度值(score值)越高。但本研究結果證實，相比甲狀腺病灶超聲惡性指標的數量，惡性指標的權重、形成的組合更值得關注；甲狀腺結節(jié)惡性危險度值(score值)并不完全隨著惡性指標數目的增加而增加(表4)。如結節(jié)為低回聲、實性(兩項指標陽性)時，其score值為5.09，相比較結節(jié)特點為邊緣不光整、縱橫比>1、成分為實性(三項指標為陽性)的score值僅為5.06，前者雖然陽性指標較少，但score值卻較高。此外，病灶具有相同惡性指標數目，陽性預測值可不同，score值也可存在差別。如病灶表現為邊緣不光整、低回聲、縱橫比>1(三項指標為陽性)的score值為5.27，歸于TI-RADS 4a類；同樣具有3個惡性指標，低回聲、實性、微鈣化結節(jié)的score值可達8.98，則歸于TI-RADS 4c類。綜上所述，甲狀腺病灶的超聲惡性指標數目并不是鑒別其良惡性最重要的條件，不同超聲惡性指標權重不同，形成的組合直接影響結節(jié)的惡性危險度。

因采用Logistic回歸方程分析甲狀腺病灶的惡性危險分值計算略繁瑣，本研究根據所建立的方程開發(fā)出“TI-RADS分類分析軟件”,僅需要單擊選擇甲狀腺結節(jié)5種超聲指標的表現，如邊緣項目：選擇“光整”或“不光整”等，即可獲得該病灶相應的TI-RADS分類、惡性陽性預測值、Logistic方程score值。可方便、快速地對甲狀腺結節(jié)良惡性進行預測。

本研究通過回歸方程進一步驗證影響甲狀腺病灶良惡性的超聲指標特征，探討不同指標的權重，統(tǒng)一鑒別標準；建立TI-RADS超聲評價體系，獲得不同組合聲像圖的惡性危險度(Score分值)，認為相比甲狀腺病灶超聲惡性指標的數量，惡性指標的權重、形成的組合更值得關注，并以此創(chuàng)建TI-RADS分類分析軟件，使得臨床實際操作更為簡單、易行。但本研究中因部分病理類型結節(jié)數量較少，數據仍存在偏倚，需進一步增加樣本量并進行多中心研究。

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Establishment and application of objective evaluation system for thyroid imaging reporting and data system classification in ultrasound

LILing,LYUGuorong,SHENHaolin,LIAOLiping,YANGShuping*

(DepartmentofUltrasound,ZhangzhouAffiliatedHospitalofFujianMedicalUniversity,Zhangzhou363000,China)

Objective To select the ultrasonic appearances which effect the benign and malignant of thyroid lesions, and to explore the establishment and applications of supersonic evaluation system for thyroid imaging reporting and data system (TI-RADS) classification. Methods The ultrasound images of 1 080 thyroid nodule cases were retrospectively analyzed byLogisticequation, and the ultrasonic appearances were screened to identify benign and malignant of thyroid lesions. All appearances were obtained weights. The TI-RADS classification analysis software was assigned, which was used to analyze 332 patients with thyroid diseases and to verify the diagnostic performance of the TI-RADS classification system. Results Five ultrasonic features were selected into the regression model, including aspect ratio (odds ratio [OR]=3.61), margins (OR=3.83), composition (OR=11.46), echogenicity (OR=14.12), microcalcification foci (OR=48.82). Using objective evaluation system for TI-RADS classification in ultrasound in diagnosing 332 cases, the area under the ROC curve was 0.91 (P<0.05). Conclusion Relatively the weight and formation of malignant indicators should be more concern than the number of ultrasonic malignant thyroid lesions indicators. The objective evaluation system for TI-RADS classification in ultrasound has relatively high diagnosis capability which established by the methods ofLogisticequation.

Ultrasonography; Thyroid imaging reporting and data system; Thyroid nodule; Diagnostic imaging

李玲(1988—)，女，福建漳州人，碩士，醫(yī)師。研究方向：血管與淺表器官的超聲診斷。E-mail: 285176954@qq.com

楊舒萍，福建醫(yī)科大學附屬漳州市醫(yī)院超聲醫(yī)學科，363000。E-mail： 241981500@qq.com

2016-08-02

2016-11-28

10.13929/j.1003-3289.201608010

R736.1; R445.1

A

1003-3289(2017)05-0698-05