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        C-TIRADS 人工智能輔助診斷系統(tǒng)在甲狀腺可疑結(jié)節(jié)良惡性診斷中的應(yīng)用

        2024-01-16 01:33:02楊波李照喜周璐李文
        關(guān)鍵詞:分類特征

        楊波,李照喜*,周璐,李文

        1.華東療養(yǎng)院物理診斷科,江蘇 無(wú)錫 214065;2.華東療養(yǎng)院外科,江蘇 無(wú)錫 214065;*通信作者 李照喜doctor_lzx@163.com

        甲狀腺影像數(shù)據(jù)和報(bào)告系統(tǒng)(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)可以統(tǒng)一甲狀腺報(bào)告格式、便于醫(yī)師交流并規(guī)范后續(xù)處理。多個(gè)國(guó)家先后發(fā)布了多個(gè)版本的TI-RADS指南[1-4],但各指南皆立足于本國(guó)情況,而目前我國(guó)超聲檢查中存在多種TI-RADS指南混用的問(wèn)題,與我國(guó)醫(yī)療實(shí)際情況存在不匹配之處,也給臨床解讀甲狀腺超聲報(bào)告造成諸多困擾。2020年我國(guó)發(fā)布了甲狀腺結(jié)節(jié)超聲惡性危險(xiǎn)分層中國(guó)指南[5],制訂了中國(guó)甲狀腺超聲報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(C-TIRADS),其分類基于超聲圖像特征的計(jì)數(shù)法,方便易行,符合我國(guó)臨床實(shí)際;但C-TIRADS對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)的診斷效能尚未完全明確,并且診斷惡性截?cái)嘀荡嬖跔?zhēng)議。人工智能(artificial intelligence,AI)輔助診斷系統(tǒng)客觀、可重復(fù)性強(qiáng),已逐步應(yīng)用于臨床研究中。目前,基于C-TIRADS的AI輔助診斷系統(tǒng)相關(guān)研究較少。本研究通過(guò)使用基于C-TIRADS的AI輔助診斷系統(tǒng),比較其與不同年資超聲醫(yī)師對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)的診斷效能,評(píng)估基于C-TIRADS的AI輔助診斷系統(tǒng)在甲狀腺可疑結(jié)節(jié)良惡性診斷中的應(yīng)用價(jià)值及最佳診斷惡性截?cái)嘀怠?/p>

        1 資料與方法

        1.1 研究對(duì)象 回顧性選取2018年1月—2021年12月華東療養(yǎng)院甲狀腺可疑結(jié)節(jié)患者441例(445個(gè)結(jié)節(jié)),男190例(191個(gè)結(jié)節(jié)),女251例(254個(gè)結(jié)節(jié));年齡21~70歲,平均(45.3±9.2)歲。結(jié)節(jié)最大徑0.6~3.8 cm。納入標(biāo)準(zhǔn):①有明確手術(shù)或細(xì)針穿刺活檢病理結(jié)果;②存在可疑結(jié)節(jié),即存在至少1項(xiàng)符合C-TIRADS指南的超聲惡性聲像圖特征。排除標(biāo)準(zhǔn):①細(xì)針穿刺活檢細(xì)胞學(xué)病理Bethesda為I、Ⅲ、Ⅳ或V類且無(wú)手術(shù)組織學(xué)病理結(jié)果;②超聲檢查前進(jìn)行甲狀腺有創(chuàng)檢查或治療;③超聲影像資料不全或質(zhì)量不佳。本研究經(jīng)本院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(2022倫理批會(huì)第3號(hào))。

        1.2 儀器與方法

        1.2.1 儀器 使用Siemens Sequoia、Esaote MyLab90、Philips iu22、Canon Aplio i900超聲診斷儀,線陣探頭,頻率3~12 MHz。

        1.2.2 圖像分析 由2名從事淺表器官檢查工作15年以上的超聲科副主任醫(yī)師組成高年資組,2名工作5年以內(nèi)的超聲科住院醫(yī)師組成低年資組。各醫(yī)師均對(duì)患者檢查結(jié)果未知并獨(dú)立進(jìn)行分析,根據(jù)C-TIRADS指南進(jìn)行超聲特征計(jì)算并分類。結(jié)果不一致時(shí)由組內(nèi)2名醫(yī)師協(xié)商達(dá)成一致。

        將能清晰顯示甲狀腺結(jié)節(jié)聲像圖特征的所有圖像導(dǎo)入超聲影像輔助診斷系統(tǒng)(Ten-D ACD System,SW-TH01/II,什維創(chuàng)新),手動(dòng)圈定感興趣區(qū)(ROI),包括結(jié)節(jié)上下界及左右界,軟件自動(dòng)分析結(jié)節(jié)超聲特征:結(jié)構(gòu)、回聲、縱橫比、邊緣、局灶性強(qiáng)回聲,計(jì)數(shù)超聲良惡性特征并進(jìn)行C-TIRADS分類(圖1),分類結(jié)果不一致時(shí)取分類最高者。

        分別由低、高年資醫(yī)師組結(jié)合AI輔助診斷系統(tǒng)分析結(jié)果,逐一對(duì)照并對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行再次分類,記為低年資+AI組和高年資+AI組,比較各組分類結(jié)果。

        1.2.3 C-TIRADS分類方法[5]以計(jì)數(shù)法對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行分類,實(shí)性、極低回聲、垂直位(縱橫比>1)、微鈣化及邊緣模糊/不規(guī)則或甲狀腺外侵犯為可疑惡性特征,計(jì)1分;彗星尾征偽像為良性超聲特征,計(jì)-1分。將得分相加進(jìn)行分類,見(jiàn)表1。

        表1 基于計(jì)數(shù)法的C-TIRADS分類

        1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 應(yīng)用SPSS 22.0、Med Calc 18.9.1軟件。計(jì)量資料采用±s表示,計(jì)數(shù)資料采用例數(shù)或百分比表示。以病理結(jié)果為“金標(biāo)準(zhǔn)”,繪制受試者工作特征(ROC)曲線,采用Z檢驗(yàn)比較各組曲線下面積(AUC)。根據(jù)不同診斷惡性截?cái)嘀担?jì)算各組的診斷敏感度、特異度、準(zhǔn)確度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值及約登指數(shù),并采用χ2檢驗(yàn)進(jìn)行比較。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 甲狀腺結(jié)節(jié)病理結(jié)果 445個(gè)結(jié)節(jié)經(jīng)病理證實(shí)惡性結(jié)節(jié)277個(gè),良性結(jié)節(jié)168個(gè)。所有惡性結(jié)節(jié)均經(jīng)手術(shù)病理證實(shí),其中乳頭狀癌275個(gè),髓樣癌2個(gè)。良性結(jié)節(jié)中,36個(gè)經(jīng)手術(shù)組織學(xué)病理明確,其中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫25個(gè),濾泡性腺瘤6個(gè),慢性淋巴細(xì)胞性甲狀腺炎5個(gè);132個(gè)經(jīng)過(guò)細(xì)針穿刺活檢細(xì)胞學(xué)病理明確,均為Bethesda Ⅱ類。

        2.2 低、高年資組及AI組根據(jù)C-TIRADS分類的診斷結(jié)果 低、高年資組及AI組根據(jù)C-TIRADS各分類的良、惡性結(jié)節(jié)數(shù)量,惡性結(jié)節(jié)占比及AUC見(jiàn)表2。高年資組及AI組AUC均顯著大于低年資組(Z=7.977、7.763,P均<0.001),高年資組與AI組AUC相仿(Z=1.683,P>0.05)。

        表2 低、高年資組及AI組根據(jù)C-TIRADS分類的良、惡性結(jié)節(jié)診斷結(jié)果

        2.3 不同年資醫(yī)師聯(lián)合AI輔助診斷系統(tǒng)的診斷結(jié)果不同年資醫(yī)師聯(lián)合AI輔助診斷系統(tǒng)對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)的C-TIRADS分類結(jié)果見(jiàn)表3。高年資+AI組診斷的AUC高于低年資+AI組(0.864比0.830),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=4.595,P<0.001),但差距較前縮小。低年資+AI組對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)診斷的AUC較未聯(lián)合使用時(shí)明顯提高(0.830比0.760;Z=6.724,P<0.001),高年資+AI組對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)診斷的AUC較前略有提高(0.864比0.858;Z=2.256,P=0.02),低年資+AI組診斷的AUC提高更明顯。

        表3 不同年資醫(yī)師聯(lián)合AI輔助診斷系統(tǒng)對(duì)甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)C-TIRADS分類結(jié)果

        2.4 不同診斷惡性截?cái)嘀翟\斷效能比較 不同診斷惡性截?cái)嘀当容^,以TR4B為截?cái)嘀禃r(shí)各組對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷敏感度和陰性預(yù)測(cè)值最大;以TR4C為截?cái)嘀禃r(shí)各組的診斷準(zhǔn)確度、約登指數(shù)及AUC最大;以TR5為截?cái)嘀禃r(shí)各組的診斷特異度和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值最大。以AUC最大為選取最佳截?cái)嘀档臉?biāo)準(zhǔn),診斷惡性最佳截?cái)嘀禐門(mén)R4C時(shí),各組AUC均明顯大于TR4B和TR5(均P<0.001),見(jiàn)表4。

        表4 低、高年資組及AI組不同診斷惡性截?cái)嘀翟\斷效能比較

        3 討論

        目前普通人群甲狀腺結(jié)節(jié)超聲檢出率可達(dá)19%~68%[1,6],呈增高趨勢(shì),為甲狀腺結(jié)節(jié)特別是甲狀腺可疑結(jié)節(jié)患者提供更好的臨床決策和后續(xù)健康管理至關(guān)重要。2020年中華醫(yī)學(xué)會(huì)超聲醫(yī)學(xué)分會(huì)發(fā)布的C-TIRADS將實(shí)性、極低回聲、垂直位、微鈣化以及邊緣模糊/不規(guī)則或甲狀腺外侵犯作為甲狀腺結(jié)節(jié)超聲惡性特征,彗星尾偽像作為良性特征,并通過(guò)計(jì)數(shù)法進(jìn)行分類,便于操作,易于推廣,具有很高的實(shí)用價(jià)值。

        然而,對(duì)于甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征的認(rèn)識(shí)和判斷較為主觀,受到醫(yī)師工作經(jīng)驗(yàn)的影響,并且與當(dāng)時(shí)客觀環(huán)境、醫(yī)師主觀狀態(tài)等有關(guān),存在不同醫(yī)師間和相同醫(yī)師不同時(shí)間的差異[7-9]?;谏疃葘W(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新一代AI輔助診斷系統(tǒng)可以客觀、準(zhǔn)確地識(shí)別甲狀腺結(jié)節(jié)超聲特征,可重復(fù)性高,已得到臨床研究證實(shí)[10-13]。本研究顯示,AI輔助診斷系統(tǒng)對(duì)于甲狀腺可疑結(jié)節(jié)C-TIRADS 4B、4C及5類的惡性率分別為40.5%、84.7%、100%,均在指南參考范圍內(nèi),C-TIRADS 4A類的惡性率為11%,較低年資組更接近指南參考范圍;AI輔助診斷系統(tǒng)對(duì)于甲狀腺可疑結(jié)節(jié)的診斷AUC(0.849)與高年資組(0.858)相仿,顯著高于低年資組(0.760),與李婷婷等[14]的研究相似,可能與低年資醫(yī)師工作時(shí)間短、經(jīng)驗(yàn)匱乏有關(guān)。

        不同年資醫(yī)師聯(lián)合AI輔助診斷系統(tǒng)后,對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)診斷的AUC均不同程度增大,低年資醫(yī)師從0.760升至0.830,高年資醫(yī)師從0.858升至0.864,低年資醫(yī)師聯(lián)合AI輔助診斷系統(tǒng)后增加幅度較大、受益明顯。

        目前,C-TIRADS對(duì)于甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的截?cái)嘀荡嬖谳^大分歧。毛森等[15]、李潛等[16]認(rèn)為使用TR4A作為截?cái)嘀递^為合適,而丁思悅等[17]、李健等[18]則認(rèn)為T(mén)R4B更好,喬敏等[19]、陳慶芳等[20]通過(guò)比較認(rèn)為T(mén)R4C作為截?cái)嘀禃r(shí)診斷效能更高。以上差異可能與研究對(duì)象、方法及對(duì)C-TIRADS的認(rèn)識(shí)和理解不同有關(guān)。本研究選擇對(duì)象為甲狀腺可疑結(jié)節(jié)(最低分類C-TIRADS 4A),符合臨床工作實(shí)際需要,分別比較TR4B、TR4C和TR5作為診斷惡性截?cái)嘀禃r(shí)的診斷效能發(fā)現(xiàn):以TR4B為診斷惡性截?cái)嘀?,敏感度高而特異度低,將不可避免地?dǎo)致過(guò)度穿刺和手術(shù);以TR5為診斷惡性截?cái)嘀担禺惗雀叨舾卸鹊?,將?huì)出現(xiàn)漏診較多的現(xiàn)象;而以TR4C為診斷惡性截?cái)嘀担舾卸群吞禺惗燃缺3衷谳^高的水平,又達(dá)到了兼顧的效果,很好地平衡了漏診和過(guò)度治療的問(wèn)題,此時(shí)無(wú)論AI輔助診斷系統(tǒng)還是不同年資的醫(yī)師,診斷準(zhǔn)確度、約登指數(shù)及AUC均最高。因此,本研究使用TR4C作為C-TIRADS對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)的診斷惡性最佳截?cái)嘀担湓\斷效能最佳。

        本研究尚存在一些不足:①為單中心回顧性研究,后期仍需擴(kuò)大樣本量進(jìn)行多中心研究;②目前AI輔助診斷系統(tǒng)僅支持分析二維靜態(tài)圖像,無(wú)法將超聲造影、彈性成像等信息加入其中,仍需進(jìn)一步提高。

        總之,基于C-TIRADS的AI輔助診斷系統(tǒng)在甲狀腺可疑結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中具有較高價(jià)值,聯(lián)合使用可提高不同年資醫(yī)師的診斷效能,尤其是低年資醫(yī)師;不同年資醫(yī)師及聯(lián)合使用AI輔助診斷系統(tǒng)后對(duì)甲狀腺可疑結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的最佳截?cái)嘀稻鶠門(mén)R4C。

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