目的探讨剪切波弹性成像技术(Shear Wave Elastography,SWE)结合甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System,C-TIRADS)在甲状腺结节鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析176例甲状腺结节患者,...目的探讨剪切波弹性成像技术(Shear Wave Elastography,SWE)结合甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System,C-TIRADS)在甲状腺结节鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析176例甲状腺结节患者,共179个结节,其中良性结节78个,恶性结节101个。小结节(≤10 mm)77个,大结节(>10 mm)102个。以粗针穿刺或手术病理结果为“金标准”,分析常规超声C-TIRADS分类诊断、SWE及两者联合诊断与“金标准”的一致性,绘制受试者工作特征曲线,分析常规超声C-TIRADS分类诊断、SWE及两者联合诊断的诊断效能。结果良性结节杨氏模量最大值(SWE_(max))、最小值(SWE_(min))、平均值(SWE_(mean))、标准差(SWE_(SD))均小于恶性结节,差异有统计学意义(P<0.05);恶性大、小结节的SWE_(max)、SWE_(mean)、SWE_(min)、SWE_(SD)值均大于良性大、小结节的各杨氏模量值,差异有统计学意义(P<0.001)。C-TIRADS指南诊断敏感度、特异性、准确度、曲线下面积(Area Under Curve,AUC)、Kappa值分别为97.03%、60.26%、81.0%、0.786、0.597;SWE诊断敏感度、特异性、准确度、AUC、Kappa值分别为89.11%、87.18%、88.3%、0.881、0.762;两者联合诊断的Kappa值、敏感度、特异性、准确度、AUC分别为0.874、99.01%、88.46%、94.4%、0.937。结论恶性大、小结节杨氏模量值均大于良性大、小结节的杨氏模量值。SWE与C-TIRADS指南联合诊断甲状腺结节可进一步提高敏感度、特异性、准确度,可应用于临床实际工作中。展开更多
目的探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)诊断系统联合中国(超声)甲状腺影像报告和数据系统(Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System,C-TIRADS)在甲状腺结节中的诊断价值。方法将符合纳入及排除标准的225个甲状腺结...目的探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)诊断系统联合中国(超声)甲状腺影像报告和数据系统(Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System,C-TIRADS)在甲状腺结节中的诊断价值。方法将符合纳入及排除标准的225个甲状腺结节作为研究对象,分别采用医师C-TIRADS分类诊断、AI诊断系统、AI诊断系统联合医师C-TIRADS分类诊断的方法,以粗针穿刺或手术病理诊断结果为金标准,绘制受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线;比较3种诊断方法的ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)、灵敏度、特异性、约登指数。结果联合诊断的AUC(0.952)高于C-TIRADS分类诊断(0.900)及AI诊断系统(0.829);联合诊断的特异性(95.74%)高于AI诊断系统(84.04%)和C-TIRADS分类诊断(82.98%);C-TIRADS分类诊断的灵敏度(96.95%)高于联合诊断(94.66%)及AI诊断系统(81.68%)。在≤10 mm结节诊断中,联合诊断的AUC(0.978)高于AI诊断系统(0.897)和C-TIRADS分类诊断(0.778);联合诊断的灵敏度(98.36%)高于C-TIRADS分类诊断(93.44%)和AI诊断系统(90.16%);联合诊断的特异性(97.30%)高于AI诊断系统(89.19%)和C-TIRADS分类诊断(62.16%)。在>10 mm结节诊断中,C-TIRADS分类诊断的AUC(0.982)高于联合诊断(0.931)和AI诊断系统(0.775);C-TIRADS分类诊断的灵敏度(100%)高于联合诊断(91.43%)和AI诊断系统(74.29%);C-TIRADS分类诊断的特异性(96.49%)高于联合诊断(94.74%)和AI诊断系统(80.7%),差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论AI诊断系统联合医师C-TIRADS分类可提高甲状腺结节诊断的准确度及特异性,尤其对于≤10 mm结节,AI与医师联合诊断有更好的临床应用价值。对于>10 mm结节,AI诊断系统临床应用价值有限,医师C-TIRADS分类诊断灵敏度、特异性和准确度更高。展开更多
文摘目的探讨剪切波弹性成像技术(Shear Wave Elastography,SWE)结合甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System,C-TIRADS)在甲状腺结节鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析176例甲状腺结节患者,共179个结节,其中良性结节78个,恶性结节101个。小结节(≤10 mm)77个,大结节(>10 mm)102个。以粗针穿刺或手术病理结果为“金标准”,分析常规超声C-TIRADS分类诊断、SWE及两者联合诊断与“金标准”的一致性,绘制受试者工作特征曲线,分析常规超声C-TIRADS分类诊断、SWE及两者联合诊断的诊断效能。结果良性结节杨氏模量最大值(SWE_(max))、最小值(SWE_(min))、平均值(SWE_(mean))、标准差(SWE_(SD))均小于恶性结节,差异有统计学意义(P<0.05);恶性大、小结节的SWE_(max)、SWE_(mean)、SWE_(min)、SWE_(SD)值均大于良性大、小结节的各杨氏模量值,差异有统计学意义(P<0.001)。C-TIRADS指南诊断敏感度、特异性、准确度、曲线下面积(Area Under Curve,AUC)、Kappa值分别为97.03%、60.26%、81.0%、0.786、0.597;SWE诊断敏感度、特异性、准确度、AUC、Kappa值分别为89.11%、87.18%、88.3%、0.881、0.762;两者联合诊断的Kappa值、敏感度、特异性、准确度、AUC分别为0.874、99.01%、88.46%、94.4%、0.937。结论恶性大、小结节杨氏模量值均大于良性大、小结节的杨氏模量值。SWE与C-TIRADS指南联合诊断甲状腺结节可进一步提高敏感度、特异性、准确度,可应用于临床实际工作中。
