何賽峰，賴丹惠，賀需旗，張建興（通訊作者）

（1廣州中醫(yī)藥大學第二附屬醫(yī)院超聲科 廣東 廣州 510120）

（2中山大學附屬第三醫(yī)院超聲科 廣東 廣州 510630）

甲狀腺濾泡性腫瘤包括良性濾泡性腺瘤（follicula adenoma, FA）和甲狀腺濾泡癌（follicular thyroid carcinoma, FTC），其中甲狀腺濾泡癌的發(fā)生率僅次于甲狀腺乳頭狀癌，居甲狀腺惡性腫瘤的第二位，死亡率高于甲狀腺乳頭狀癌[1]，目前僅從臨床特征及細胞學檢查，兩者難以鑒別[2-3]。高頻超聲作為甲狀腺首選檢查方法，對甲狀腺疾病的評價效能高，既往研究[4-6]顯示FTC和FA的聲像圖特征表現(xiàn)類似，容易誤診。本研究應用多變量二分類Logistic回歸分析篩選可鑒別甲狀腺濾泡性腺瘤與甲狀腺濾泡癌的灰階及彩色多普勒超聲特征，以手術病理為診斷金標準，建立Logistic回歸模型并探討其診斷價值，提高甲狀腺濾泡性腺瘤與甲狀腺濾泡癌的超聲診斷準確性。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2016年1月—2019年12月在廣東省中醫(yī)院手術切除的甲狀腺濾泡性腫瘤110例，其中男24例，女86例，年齡14～72歲，平均年齡（41.7±14.6）歲，110例患者中甲狀腺濾泡性腺瘤86例86個病灶，甲狀腺濾泡癌24例24個病灶，所有入選患者均知情且同意參與此研究且具有完整臨床資料、術前超聲圖像資料及病理學資料。

1.2 儀器與方法

使用的超聲儀包括GE Logic E9、SuperSonic Imagine聲藍、西門子S2000等，選用線陣探頭，頻率10～15 MHz，對甲狀腺及雙側(cè)頸部淋巴結(jié)進行縱橫等多切面掃查。由兩名高年資超聲主治醫(yī)師在不提供病理結(jié)果的情況下對所有病例聲像圖進行回顧性分析。分析的指標包括[6-8]：腫瘤的位置、大小、縱橫比、形態(tài)、邊界、暈環(huán)、內(nèi)部實性部分回聲、實性部分回聲類型、鈣化、囊變、血流情況，根據(jù)結(jié)節(jié)的手術病理結(jié)果，分為FA組和FTC組。

1.3 統(tǒng)計學分析

使用SPSS 19.0統(tǒng)計學分析軟件，計量資料采用（±s）表示及t檢驗，計數(shù)資料用頻數(shù)及百分比表示，單因素分析采用χ2檢驗，建立Logistic回歸模型。用ROC曲線評價回歸模型的預測能力，P＜0.1為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 單因素分析結(jié)果

單因素分析結(jié)果見表1，兩組間患者年齡、性別分布、大小、鈣化、囊變情況及血流模式方面差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），而病灶位置、形態(tài)、邊界、暈環(huán)、實性成分回聲類型及均勻性等指標差異具有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。

表1 甲狀腺濾泡性腫瘤各項指標賦值及對比結(jié)果

表1（續(xù)）

2.2 Logistic回歸模型多因素分析結(jié)果

Logistic回歸模型分析結(jié)果見表2，共有5個自變量進入回歸模型，分別為病灶位置、邊界、暈環(huán)、實性部分回聲均勻性、囊性變，用該回歸模型預測110例甲狀腺結(jié)節(jié)。設定回歸值P≥0.5預報為甲狀腺濾泡癌，P＜0.5預測為良性，預測正確率83.6%（92/110），以該模型判斷甲狀腺濾泡癌概率預測值繪制ROC曲線，見圖1，ROC曲線下面積（area under the ROC curve, Az）為（0.890±0.034），P＜0.001，95%置信區(qū)間為（0.823～0.956），證明該模型擬合效果較好，用于預測甲狀腺濾泡性腫瘤的良惡性效果較好。

表2 甲狀腺濾泡性腫瘤Logistic回歸分析

圖1 Logistic回歸模型預測能力的ROC曲線

3 討論

經(jīng)典甲狀腺癌的超聲特征對濾泡癌的診斷敏感性較低，而且由于FA和FTC細胞形態(tài)特征上也極其類似，細針穿刺病理也難以準確診斷，僅能依靠組織標本根據(jù)腫瘤浸潤包膜及周圍組織的程度或發(fā)生轉(zhuǎn)移來區(qū)分，因此術前準確區(qū)分出甲狀腺濾泡性腫瘤的良惡性一直是難點，本研究使用logistic回歸分析110例濾泡性腫瘤的各項超聲特征，并進行單因素及l(fā)ogistic回歸分析，單因素結(jié)果分析顯示病灶位置、形態(tài)、邊界、暈環(huán)、實性成分回聲類型及均勻性在兩組間有差異，再進行進一步的logistic回歸分析，結(jié)果顯示病灶位于峽部、邊界不清楚或模糊、不規(guī)則暈環(huán)、內(nèi)部實性成分回聲不均勻及結(jié)節(jié)以實性為主是甲狀腺濾泡癌的獨立預測因素，通過ROC曲線分析，該模型具有較好的診斷效能（曲線下面積0.890）。

單因素及l(fā)ogistic回歸分析結(jié)果均顯示位于峽部的濾泡性腫瘤，更大概率可能為濾泡癌，本研究中位于峽部的濾泡性腫瘤中有60%（3/5）為濾泡癌，比例更高[本研究中濾泡癌占甲狀腺濾泡性腫瘤的21.8%（24/110）]。原因可能跟峽部空間狹小有關，在濾泡性腫瘤增長過程中，更容易侵犯包膜或周圍組織，發(fā)展為濾泡癌。本研究中，結(jié)節(jié)邊界模糊以及不規(guī)則暈環(huán)也是甲狀腺濾泡癌的獨立預測因素，原因可能跟腫瘤細胞反復突破包膜有關，導致結(jié)節(jié)邊界模糊，暈環(huán)的不均勻或消失。另外結(jié)節(jié)內(nèi)部以實性成分為主且實性部分的回聲不均勻，也是FTC的獨立預測因素，這與文獻報道一致[9]，原因可能是FTC中增生活躍的細胞比例較高，約80%為濾泡生長方式，間質(zhì)較少且合并部分透明變性及水腫，故表現(xiàn)實性為主，且實性部分回聲不均勻。

既往研究顯示，F(xiàn)TC更易合并鈣化[10]，本研究中，F(xiàn)TC組鈣化的比例占25%（6/24），F(xiàn)A組為9.3%（8/86），但鈣化情況兩組間的差異并無統(tǒng)計學意義，估計可能跟樣本量少有一定關系。在結(jié)節(jié)形態(tài)和回聲類型方面，單因素分析顯示FTC更多地表現(xiàn)為不規(guī)則形低回聲（P＜0.05），跟既往研究類似，但在多因素回歸分析中病灶形態(tài)及回聲類型并未納入方程，說明這兩個指標對FTC的診斷有一定價值，但價值有限。

FA及FTC在臨床及超聲特征上有一定的類似，如：年齡、性別分布、病灶大小、鈣化情況及血流分布等，但兩者在一些方面仍存在差異，F(xiàn)A典型超聲表現(xiàn)為：邊界清楚，具有薄且規(guī)則暈環(huán)，實性成分回聲均勻，可合并囊變。而FTC特征表現(xiàn)為：邊界不清或模糊，無或不規(guī)則暈環(huán)，實性為主，且實性成分回聲不均勻。當病灶位于峽部時，更要警惕濾泡癌的可能。

本研究亦存在局限性，首先，因為濾泡癌發(fā)病率少，本研究納入的FTC病例相對較少，因此后續(xù)可納入更多FTC病例，以期獲得更有說服力的結(jié)論。其次，隨著超聲技術的發(fā)展，新的超聲技術有可能對甲狀腺濾泡性腫瘤提供更多的診斷信息，如彈性成像、超聲造影等，但此次并未納入研究，因此后續(xù)可結(jié)合高頻超聲及彈性成像或超聲造影指標進行更深入的研究，以為臨床治療決策提供更多的信息。

綜上所述，本研究建立的回歸模型篩選出病灶位置、結(jié)節(jié)邊界、暈環(huán)、實性部分回聲均勻性及囊變情況5個指標，并通過ROC曲線分析，證明該模型在甲狀腺濾泡性腫瘤的良惡性鑒別中具有較好的診斷效能及重要的臨床價值。