CEUS诊断TI-RADS 3、4级甲状腺结节

目的 探讨CEUS对甲状腺TI-RADS 3、4级结节的诊断价值。方法 回顾性分析95例常规超声诊断为TI-RADS 3、4级的甲状腺结节（共95个结节,均经手术病理证实）的CEUS表现,分析CEUS对甲状腺TI-RADS 3、4级结节的校正及鉴别诊断价值。结果 常规超声TI-RADS分级评估甲状腺结节良恶性与手术病理级型比较,差异无统计学意义（χ²=3.56,P=0.06）。对于直径>1 cm的甲状腺TI-RADS 3、4级结节,与常规超声TI-RADS分级相比,CEUS评分及CEUS校正后TI-RADS分级的诊断准确率差异均有统计学意义（P=0.03、<0.01）;对于直径≤ 1 cm的微小乳头状癌,差异均无统计学意义（P=0.25、1.00）。ROC曲线分析显示,对于甲状腺TI-RADS 3、4级结节,常规超声TI-RADS分级、CEUS评分、CEUS校正后TI-RADS分级的ROC曲线下面积分别为0.64、0.75、0.81时,截断值分别为TI-RADS 4a级、1分、TI-RADS 4a级,评估结节良、恶性的敏感度、特异度分别为45.3%、80.0%,69.3%、65.0%,82.7%、60.0%。CEUS评分、CEUS校正后TI-RADS分级与常规超声TI-RADS分级的曲线下面积的差异有统计学意义（P均<0.05）,CEUS评分与CEUS校正后TI-RADS分级的曲线下面积差异无统计学意义（P=0.23）。结论 CEUS对甲状腺TI-RADS 3、4级结节具有校正及提高鉴别诊断的价值。     

超微血管成像结合TI-RADS鉴别诊断甲状腺良恶性结节

目的 探讨超微血管成像（SMI）技术结合2017年美国放射学会甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）鉴别诊断甲状腺良恶性结节的价值。方法 首先以常规超声根据TI-RADS将179例患者的甲状腺187个结节分为TR 1~5类，之后结合SMI技术调整TI-RADS分类；通过ROC曲线确定最佳截断值，比较两种方法的鉴别诊断效能。结果 校正前TR 1~5类别实际恶性率分别为0、0、5.00%、37.74%和64.29%。经SMI校正后分别为0、0、5.56%、23.26%和66.36%。校正前敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为75.00%、66.02%、64.29%、76.40%和70.05%，经SMI校正后分别为86.91%、64.08%、66.36%、85.71%和74.33%。校正后的AUC（Z=-2.616，P=0.009）和敏感度（Z=-1.988，P=0.047）均高于校正前。结论 SMI技术能显示甲状腺结节内穿支血流，与TI-RADS结合可提高诊断甲状腺结节的效能。     

超声联合甲状腺影像报告和数据系统评估甲状腺结节恶性风险

目的 对比观察超声联合我国国家卫生健康委员会（NHC）甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）与美国放射学会（ACR）TI-RADS判断甲状腺良恶性结节的价值。方法 回顾性分析132例甲状腺结节患者共173个结节，评价结节超声特征及其NHC TI-RADS、ACR TI-RADS分类；以病理结果为金标准，采用受试者工作特征（ROC）曲线比较2种方法的诊断效能。根据结节最大径将其分为≤1 cm组、>1 cm且≤2 cm组和>2 cm组，以多元Logistic回归分析甲状腺良恶性结节的预测因素。结果 NHC与ACR TI-RADS分类ROC曲线下面积（AUC）分别为0.91、0.92，最佳截断值分别为≥4c类、≥5类，敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）及准确率分别为87.36%、88.37%、88.37%、87.36%、87.86%和83.91%、89.53%、89.02%、84.62%、86.71%（P均>0.05），一致性较好（Kappa=0.86）。≤1 cm组纵横比>1时恶性风险高，OR为12.07[95% CI（2.49，58.63）]；>1 cm且≤2 cm组纵横比>1、存在微钙化和不规则或分叶时恶性风险高，OR分别为21.00[95% CI（2.31，191.17）]、14.88[95% CI（3.14，70.50）]及48.75[95% CI（5.99，396.50）]；>2 cm组存在微钙化、不规则或分叶和甲状腺外侵犯时恶性风险高，OR分别为51.33[95% CI（7.24，364.03）]、18.50[95% CI（1.36，252.27）]及27.75[95% CI（2.31，333.76）]。结论 NHC与ACR TI-RADS分类诊断甲状腺结节均有较高效能；不同超声征象对不同大小甲状腺结节的诊断效能不同。     

甲状腺影像报告和数据系统在甲状腺结节分级中的应用

目的 评价甲状腺超声影像和数据报告系统（TI-RADS）在甲状腺结节分级中的应用。方法 对1665个甲状腺结节进行TI-RADS分级,在超声引导下对结节行穿刺活检,根据病理结果,分析其诊断效能（敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率）。结果 以TI-RADS 2、3级为良性病变,TI-RADS 4、5级为恶性病变,TI-RADS分级提示甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为95.35%（862/904）、16.16%（123/761）、57.47%（862/1500）、74.55%（123/165）、59.16%（985/1665）。结论 TI-RADS分级有助于规范甲状腺结节的超声描述及诊断,但仍需不断的补充、修改和完善。     

声触诊组织量化成像联合超声造影鉴别诊断TI-RADS 4类良恶性甲状腺结节

目的 探讨声触诊组织量化成像（VTIQ）联合超声造影（CEUS）鉴别诊断TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节的价值。方法 对经手术切除及术后病理证实的86例TI-RADS 4类甲状腺结节患者的98个结节（以45个良性结节为良性组，53个恶性结节为恶性组）于术前行VTIQ及CEUS检查，获取结节剪切波速度最大值（SWV_max）、最小值（SWV_min）、平均值（SWV_mean）、病灶最大值与周围正常组织的比值（SWV_ratio）及CEUS特征，建立VTIQ联合CEUS的Logistic回归模型；以AUC比较VTIQ、CEUS及二者联合回归模型对TI-RADS 4类良恶性甲状腺结节的鉴别诊断效能。结果 恶性组SWV_max、SWV_min、SWV_mean、SWV_ratio值均高于良性组（P均<0.05）。CEUS强化程度、强化均匀度、强化方式、环状增强、消退方式组间差异均有统计学意义（P均<0.05）。SWV_mean（>2.96 m/s）、强化程度（低增强）是诊断TI-RADS 4类恶性甲状腺结节的重要指标（P均<0.05）。SWV_mean、CEUS及Logistic回归模型诊断TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节的AUC分别为0.862、0.835和0.933。结论 VTIQ及CEUS均可鉴别TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节，二者联合可明显提高诊断效能。     

超声诊断伴周边环形钙化甲状腺结节良恶性的价值

目的 探讨超声对伴周边环形钙化良恶性甲状腺结节的鉴别诊断价值。方法 回顾分析经手术病理确诊的73例伴周边环形钙化甲状腺结节的超声声像图特征,分析良恶性甲状腺结节的声像图特点,并进行统计学分析。计算各声像图特征对伴周边环形钙化良恶性甲状腺结节的鉴别诊断效能。结果 73例患者中,良性甲状腺结节58例（58/73,79.45%）,恶性甲状腺结节15例（15/73,20.55%）。良、恶性结节的平均最大径、边界和内部回声、钙化周围有无声晕差异均无统计学意义（P均>0.05）。良恶性结节伴结节性甲状腺肿的构成比差异、钙化厚薄是否均匀和钙化的连续性差异有统计学意义（P均<0.05）。以伴结节性甲状腺肿诊断良性甲状腺结节的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为77.59%（45/58）、60.00%（9/15）、88.24%（45/51）、40.91%（9/22）;钙化厚薄不均诊断恶性甲状腺结节的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为53.33%（8/15）、87.93%（51/58）、53.33%（8/15）、87.93%（51/58）。钙化连续中断诊断恶性甲状腺结节的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为73.33%（11/15）、68.97%（40/58）、37.93%（11/29）、90.91%（40/44）。结论 超声对于伴环形钙化甲状腺结节良恶性判断有一定的价值,钙化厚薄不均、连续性中断对诊断恶性病变价值更高。     

超声微血流成像联合弹性成像评分对甲状腺TI-RADS 4类结节良恶性的鉴别诊断价值

目的探讨超声微血流成像技术联合弹性成像评分对超声甲状腺影像报告与数据系统（TI-RADS）4类结节良恶性的鉴别诊断价值。 方法回顾性选取2020年1月至2020年12月在杭州市中医院超声科进行甲状腺结节检查的患者136例,共141个TI-RADS 4类结节,所有结节均同时完成超声弹性成像及微血流成像检查,记录其微血流成像评分、弹性成像评分以及联合评分,并与甲状腺细针穿刺和手术病理结果进行对照,构建ROC曲线分析比较微血流成像评分、弹性成像评分及两者联合评分法对TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性的鉴别诊断效能。 结果ROC曲线结果显示,联合评分法的诊断敏感度、准确性（86.4％、82.98％）高于微血流成像评分（65.05％、64.54％）和弹性成像评分（75.73%、74.47%）,差异均有统计学意义（P均＜0.05）。联合评分法ROC曲线下面积为0.800,大于弹性成像评分（0.734）和微血流成像评分（0.641）,差异均有统计学意义（P均＜0.05）。 结论超声微血流成像和弹性成像联合评分,能提高TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值,为临床选择治疗方案提供一定的参考。     

优化TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺良恶性结节

目的 探讨优化的甲状腺影像学报告和数据系统（TI-RADS）分类方法在甲状腺结节诊断中的临床应用价值。方法 回顾性分析376例甲状腺结节患者共466个结节的超声图像,并与病理结果对照,按照美国放射学会（ACR）最新提出的甲状腺结节分类术语,对结节成分、结节大小、内部回声、纵横比、边缘、内部钙化、血供情况和颈部异常淋巴结进行χ²检验和多因素Logistic回归分析;筛选出有价值的征象作为TI-RADS分类的超声评价体系,并对所有结节进行分类,并评价其诊断效能。结果 甲状腺恶性结节的独立预测因子有颈部异常淋巴结、微钙化、纵横比≥1、边缘不光整、极低回声及实性成分6个征象,OR值分别为8.695、8.397、7.207、6.993、5.725、3.342;以上述恶性征象作为TI-RADS评价体系,2名医师诊断一致性较好（Kappa=0.767,P<0.05）;TI-RADS分类以4b作为良恶性截点诊断效能最佳,其诊断敏感度、特异度、准确率分别为85.10%（80/94）、88.71%（330/372）、87.98%（410/466）。结论 优化的TI-RADS分类方法在甲状腺结节良恶性的诊断和鉴别诊断中具有较高的应用价值。     

超声引导下细针抽吸细胞学检查联合BRAF V600E基因检测诊断甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4类结节

目的 观察超声引导下细针抽吸细胞学检查（FNAC）联合BRAF V600E基因检测对甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）4类结节的诊断价值。方法 回顾性分析152例TI-RADS 4类结节的超声、FNAC、术后病理及BRAF V600E基因检测等资料。FNAC以Bethesda报告系统分类≥Ⅴ类为标准诊断甲状腺癌。检测BRAF突变,以阳性预测甲状腺癌。以病理结果为金标准,分别计算FNAC、BRAF V600E基因检测及FNAC联合BRAF V600E基因检测诊断甲状腺癌的敏感度、特异度和准确率。结果 BRAF V600E基因检测及超声引导下FNAC联合BRAF V600E基因检测诊断甲状腺癌的敏感度、特异度、准确率均明显高于单纯FNAC （P均<0.05）。FNAC对26个结节（26/152,17.11%）难以明确其良恶性,联合BRAF V600E基因检测后均获明确诊断,诊断敏感度、特异度及准确率分别为95.45%、100.00%及96.15%。结论 超声引导下FNAC联合BRAF V600E基因检测预测TI-RADS 4类结节良恶性优于FNAC,尤其对于FNAC难以明确性质的结节有较高临床价值。     

超微血管成像评估甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4级甲状腺结节血流特征

目的 评价超微血管成像（SMI）检测血流分布及内部血管特征诊断甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）4级甲状腺结节的价值。方法 纳入115例TI-RADS 4级甲状腺结节患者共123个结节,采用SMI及CDFI模式观察结节血流分布和内部血管特征,比较二者鉴别诊断TI-RADS 4级甲状腺良恶性结节的敏感度、特异度及准确率。结果 69个良性结节以Ⅱ型血流为主,54个恶性结节以Ⅲ型血流为主。SMI对良性结节Ⅱ型及恶性结节Ⅲ型血流显示率均明显高于CDFI（P均<0.01）。SMI及CDFI诊断甲状腺良、恶性结节的敏感度分别为92.59%和72.22%,特异度分别为89.85%和81.16%,准确率分别为91.06%和77.24%。SMI对恶性结节内走行扭曲血管和穿支血管的检出率明显高于CDFI（P均<0.01）。结论 甲状腺TI-RADS 4级良恶性结节血流分布模式存在差异;SMI可为鉴别甲状腺良恶性结节提供更多诊断依据。     

甲状腺超声征象报告和数据系统分级诊断甲状腺结节的应用

目的探讨甲状腺超声征象报告和数据系统(TI-RADS)分级对甲状腺良恶性结节的诊断价值。方法回顾性分析214例甲状腺结节患者共311个结节的声像图资料,采用TI-RADS分级进行评价,并与术后病理结果进行比较。结果良性结节以TI-RADS 2~4a级为主,恶性结节以TI-RADS 4b~5级为主。应用TI-RADS分级诊断恶性甲状腺结节的准确率为87.14%,敏感度为84.21%,特异度为87.80%,ROC曲线下面积(AUC)为0.908(95%CI 0.866,0.949)。结论超声诊断中应用TI-RADS分级对甲状腺结节进行定性具有较高诊断效能。     

Logistic回归模型评价声触诊组织成像和定量技术在甲状腺结节鉴别诊断中的价值

目的建立以甲状腺结节超声诊断特征为变量的回归模型,评价甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)中的5项超声特征及声触诊组织成像和定量技术(VTIQ)反映的结节硬度在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。方法对95例甲状腺结节患者的120个结节行常规超声及VTIQ检查,以病理诊断为金标准建立Logistic回归模型。评价Logistic回归模型的预报能力,计算各变量的似然比,评价弹性与常规超声各项超声特征在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值,然后将原分类系统中预测能力最差的一项由弹性特征替代,绘制ROC曲线,比较校正前后ROC曲线下面积。结果运用Logistic回归分析,筛选出对良恶性鉴别诊断中有统计学意义的甲状腺结节超声特征,包括微钙化、边缘不清及结节质地硬。Logistic回归模型对甲状腺结节良恶性预报的准确率为80.83%(97/120),敏感度为75.93%(41/54),特异度为84.85%(56/66)。弹性替代实质结节重新评估甲状腺结节分类的ROC曲线下面积分别为0.700和0.797,P0.05。结论VTIQ反映的弹性特征较常规超声中的实质结节特征更有助于甲状腺结节良恶性的鉴别诊断。     

超声造影在甲状腺结节鉴别诊断中的价值

目的探讨超声造影对甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)分类的甲状腺结节进一步鉴别诊断的价值。 方法对295例387个常规超声TI-RADS分类的甲状腺结节行超声造影检查,观察造影后甲状腺结节的微循环灌注特征和应用SonoLiver CAP软件获得的时间-强度曲线各定量参数分析,综合进行两次TI-RADS分类评估,并与术后病理结果进行对照,计算常规超声TI-RADS、超声造影后TI-RADS分类诊断甲状腺恶性结节的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值,并绘制常规超声TI-RADS、超声造影后二次TI-RADS分类诊断甲状腺恶性结节的受试者操作特性(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积。 结果295例387个常规超声TI-RADS分类2～5类的甲状腺结节,术后病理结果为恶性82例121个、良性213例266个。常规超声TI-RADS分类诊断恶性结节的敏感度63.64 %(77/121)、特异度73.87%(229/310)、准确度79.07%(306/387)、阳性预测值45.83%(77/168)、阴性预测值83.88%(229/273),而超声造影后二次TI-RADS分类诊断恶性结节的敏感度85.95%(104/121)、特异度92.93%(263/283)、准确度94.83%(263/387)、阳性预测值83.87%(104/124)、阴性预测值93.93%(263/280),超声造影后二次TI-RADS分类诊断甲状腺恶性结节的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值均高于常规超声TI-RADS分类诊断,差异有统计学意义(χ² ＝5.92,4.38,7.31,7.45,3.13;P<0.05)。常规超声TI-RADS、超声造影后二次TI-RADS分类诊断甲状腺恶性结节的ROC曲线下面积分别为0.753,0.834。二次TI-RADS分类评估后甲状腺结节恶性组的超声造影增强模式：≥1 cm实性结节早期快速不均匀增强伴灌注缺损区,<1 cm实性结节呈不均匀低增强;实性结节良性组增强模式表现为均匀高或等增强以及结节周边环状高增强,两者比较差异有统计学意义(χ² ＝43.86,12.54;P<0.05);良恶性组间在增强水平、增强边界、始退特点、相对平均渡越时间、峰值强度、平均强度均具有统计学意义(χ² ＝51.48,17.91,47.25,8.92,3.37,4.05;P<0.05);而增强范围、平均强度、峰值强度在良恶性组间均无统计学意义(χ² ＝2.87,0.95,0.88;P>0.05)。 结论超声造影对常规超声TI-RADS分类的甲状腺结节可以做进一步良恶性鉴别,提高术前诊断准确率。     

18F-FDG PET/CT诊断甲状腺结节

目的 探讨18氟脱氧葡萄糖(¹⁸F-FDG)PET/CT对甲状腺结节的诊断价值。方法 回顾性分析接受¹⁸F-FDG PET/CT检查并有明确病理结果的甲状腺结节患者79例(94个结节)。对比甲状腺恶性与良性结节的最大标准化摄取值(SUV_max),并进行ROC曲线分析,计算¹⁸F-FDG PET/CT诊断甲状腺良恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值及阴性预测值。结果 共94个结节,恶性、良性结节分别为53个(53/94,56.38%)和41个(41/94,43.62%)。甲状腺恶性、良性结节的SUV_max分别为7.15±5.09和2.58±1.19,差异有统计学意义(Z=5.33,P<0.01)。SUV_max诊断恶性甲状腺结节的ROC曲线下面积为0.82(95%CI:0.74~0.91,P<0.01),SUV_max界值为4.50时,灵敏度与特异度之和最大,为1.56。¹⁸F-FDG PET/CT诊断的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值及阴性预测值分别为79.25%(42/53)、80.49%(33/41)、79.79%(75/94)、84.00%(42/50)、75.00%(33/44)。结论 ¹⁸F-FDG PET/CT可以判断甲状腺良、恶性结节,SUV_max界值应为4.50。     

不同TI-RADS分类系统对甲状腺结节的诊断效能对比研究

目的比较美国放射学会甲状腺影像报告与数据系统（ACR TI-RADS）、人工智能算法简化版甲状腺影像报告与数据系统（AI TI-RADS）和Kwak甲状腺影像报告与数据系统（Kwak TI-RADS）对甲状腺结节良恶性的诊断价值。 方法收集2013年5月至2017年7月于郑州大学第一附属医院超声检查诊断为甲状腺结节并经术后病理证实的2114例患者共3134个结节的超声图像资料。应用ACR TI-RADS、AI TI-RADS和Kwak TI-RADS对所有结节进行分类,构建ROC曲线,比较三者对甲状腺结节良恶性的诊断效能。 结果3134个结节中,病理证实良性1566个,恶性1568个。将结节按最大径分为＜10 mm组1450个和≥10 mm组1684个,＜10 mm组的结节恶性率高于≥10 mm组（59.7% vs 41.7%,χ²=101.399,P＜0.001）。AI TI-RADS和Kwak TI-RADS诊断甲状腺结节良恶性的ROC曲线下面积分别为0.897、0.899,均高于ACR TI-RADS（0.879,P均＜0.05）。AI TI-RADS与Kwak TI-RADS的诊断敏感度分别为86.4%和88.2%,准确性分别为86.1%和86.1%,均高于ACR TI-RADS（敏感度和准确性分别为80.9%、83.0%）,差异均有统计学意义（P均＜0.05）。三者特异度两两比较差异均无统计学意义（P均＞0.05）。3种分类方法诊断≥10 mm组甲状腺结节良恶性的ROC曲线下面积均大于＜10 mm组（Kwak TI-RADS：0.922 vs 0.853,AI TI-RADS：0.924 vs 0.845,ACR TI-RADS：0.907 vs 0.830）;无论≥10 mm组还是＜10 mm组,AI TI-RADS和Kwak TI-RADS诊断甲状腺结节良恶性的ROC曲线下面积均大于ACR TI-RADS（P均＜0.05）。 结论Kwak TI-RADS和AI TI-RADS对甲状腺结节的综合诊断效能优于ACR TI-RADS。Kwak TI-RADS操作简单,临床实用性强,而AI TI-RADS对结节的分类更全面,更有利于甲状腺结节的风险管理。     

S-detect技术辅助住院医师诊断甲状腺影像报告和数据系统4类≤1 cm甲状腺结节的应用价值

目的探讨S-detect人工智能技术在辅助住院医师诊断≤1 cm的甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）4类甲状腺结节良恶性中的临床应用价值。 方法2021年3~4月前瞻性连续纳入在解放军总医院第一医学中心行甲状腺超声检查和甲状腺超声引导下穿刺活检及外科手术切除的133例患者,共133个最大径≤1 cm的TI-RADS 4类甲状腺结节,其中良性结节21个,恶性结节112个。采集上述甲状腺结节的超声图像、S-detect诊断模式图像。以手术病理为金标准,绘制常规超声、S-deteet技术及两者联合诊断甲状腺结节良恶性的受试者操作特征（ROC）曲线,采用McNemar检验对比分析住院医师应用常规超声、S-detect技术及两者联合诊断甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度及准确性的差异,采用DeLong检验比较ROC曲线下面积的差异。 结果住院医师应用常规超声诊断甲状腺结节良恶性的敏感度为95.5%（107/112）、特异度为42.9%（9/21）、准确性为88.0%（116/133）;S-detect技术诊断的敏感度为93.8%（105/112）、特异度为52.4%（11/21）、准确性为87.2%（116/133）;S-detect技术与常规超声联合诊断的敏感度为92.0%（105/112）、特异度为76.2%（11/21）、准确性为89.5%（116/133）。常规超声、S-detect技术及两者联合鉴别诊断≤1 cm甲状腺结节良恶性的ROC曲线下面积分别为0.692、0.731和0.841。两者联合诊断的准确性、特异度和ROC曲线下面积均高于单独应用常规超声和S-detect技术,其中ROC曲线下面积比较差异具有统计学意义（P=0.007,P=0.028）。 结论S-detect人工智能技术辅助住院医师可提高对≤1 cm TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性的诊断效能。     

甲状腺超声影像报告和数据系统对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值

目的探讨2017年美国放射学会（ACR）提出的甲状腺超声影像报告和数据系统（TI-RADS）鉴别诊断甲状腺结节良恶性的效能及其应用价值。 方法回顾性分析2016年11月及12月东部战区总医院收治的经细针穿刺活检（FNA）或手术病理证实的甲状腺结节患者176例，共216个结节。根据TI-RADS分类对结节的超声特征（包括结构、回声、形态、边缘、局灶性强回声）量化评分，根据结节大小将结节分为FNA组、随访组、不予处理组。采用χ²检验比较TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺结节良恶性与病理结果差异。以病理结果作为"金标准"，绘制TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺结节良恶性的受试者操作特征（ROC）曲线。 结果216个甲状腺结节中，良性84个，恶性132个。TI-RADS 1、2、3、4、5类结节分别为3、24、23、60、106个，恶性率分别为0、0、17.3%（4/23）、48.3%（29/60）、93.4%（99/106）。以TI-RADS 1~3类判为良性，TI-RADS 4、5类判为恶性，TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺结节良恶性与病理结果比较，差异有统计学意义（χ²=77.222，P<0.001）。TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为97.0%、54.2%、77.2%、91.8%。ROC曲线显示，TI-RADS分类鉴别诊断甲状腺结节良恶性的最佳阈值为5.5分，曲线下面积（AUC）为0.918，标准误为0.019，95%CI为0.881~0.956，约登指数为0.699。TI-RADS 1、2类结节均为不予处理组，良性率为100.0%（3/3，24/24）；3类结节FNA组、随访组、不予处理组恶性率分别为18.2%（2/11）、0、25.0%（2/8）；4类结节3组恶性率分别为31.0%（9/29）、63.6%（7/11）、65.0%（13/20）；5类结节3组恶性率分别为96.3%（52/54）、88.9%（40/45）、100.0%（7/7）。 结论TI-RADS分类能有效鉴别甲状腺结节良恶性，尤其是对甲状腺良性结节，有较高的诊断能力。TI-RADS 3类及以上不同大小的甲状腺结节均有恶性可能，应用TI-RADS分类判断可疑恶性的甲状腺结节是否行FNA时可放宽大小指征。     

以7种不同甲状腺影像报告和数据系统鉴别桥本甲状腺炎背景下甲状腺良、恶性结节

目的 比较7种不同甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）用于鉴别桥本甲状腺炎（HT）背景下甲状腺良、恶性结节的价值。方法 纳入200例HT患者共338个甲状腺结节,良性167个、恶性171个。分别采用Kwak-TIRADS、美国甲状腺学会（ATA）指南、美国临床内分泌医师协会（AACE）/美国内分泌协会（ACE）/意大利内分泌协会（AME）指南、韩国甲状腺放射学会K-TIRADS、欧洲甲状腺协会EU-TIRADS、美国放射协会（ACR）-TIRADS、中华医学会超声医学分会浅表器官和血管组《2020甲状腺结节超声恶性危险分层的中国指南》（C-TIRADS）对甲状腺结节进行分类;以病理结果为金标准,评估各TI-RADS的诊断效能。结果 Kwak-TIRADS、ATA指南、AACE/ACE/AME指南、K-TIRADS、EU-TIRADS、ACR-TIRADS及C-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的敏感度分别为97.08%、98.25%、99.42%、95.91%、99.42%、90.06%及99.42%,特异度依次为88.02%、83.23%、82.04%、88.02%、82.04%、86.83%及84.43%,曲线下面积（AUC）分别为0.946、0.913、0.907、0.934、0.909、0.916及0.960。C-TIRADS、EU-TIRADS及AACE/ACE/AME指南的敏感度均高于K-TIRADS和ACR-TIRADS（P均<0.05）,Kawk-TIRADS和K-TIRADS的特异度均高于C-TIRADS、ATA指南、EU-TIRADS及AACE/ACE/AME指南（P均<0.05）,C-TIRADS和Kawk-TIRADS的AUC均高于其他TI-RADS（P均<0.05）。以Kwak-TIRADS、ATA指南、AACE/ACE/AME指南、K-TIRADS、EU-TIRADS、ACR-TIRADS、C-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节,同一TI-RADS中各等级结节恶性率差异均有统计学意义（P均<0.05）,且结节恶性率均随TI-RADS分类等级增高而上升。结论 C-TIRADS和Kawk-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节具有较高价值;其中,C-TIRADS敏感度较高,Kawk-TIRADS特异度较高。