人工智能超声辅助诊断系统联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值

目的 分析人工智能超声辅助诊断系统（AI-UADS）联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值。方法 选取我院经手术病理证实的甲状腺结节患者84例，共92个结节，均为ACR TI-RADS 4类，其中恶性结节17个，良性结节75个，比较AI-UADS与超声造影单独及联合对ACR TI-RADS 4类良恶性结节的诊断效能。结果 超声造影准确诊断恶性结节14个，良性结节61个，诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、81.33%、81.52%、50.00%、95.31%;AI-UADS准确诊断恶性结节15个，良性结节62个，诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为88.24%、82.67%、83.70%、53.57%、96.88%；二者联合准确诊断恶性结节14个，良性结节70个，联合诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、93.33%、91.30%、73.68%、95.89%。AI-UADS联合超声造影诊断甲状腺恶性结节的特异度和阳性预测值均高于单独诊断...     

伴桥本甲状腺炎的甲状腺良恶性结节:超声特征及甲状腺超声征象报告与数据系统诊断价值

目的 探讨伴桥本甲状腺炎（HT）的甲状腺良恶性结节超声表现特征以及美国放射学会（ACR）甲状腺超声征象报告与数据系统（TI-RADS）的诊断价值。方法 根据ACR TI-RADS回顾性分析129例HT合并208个甲状腺结节的声像图特征,包括结节成分、回声、形态、边缘及局灶性强回声。将病灶分为恶性组和良性组,对2组各超声征象进行统计学分析。以病理结果为金标准,获得ACR TI-RADS分类评分诊断伴HT甲状腺恶性结节的敏感度、特异度、准确率及AUC。结果 208个结节中,49个恶性结节,159个良性结节;2组成分、回声、形态、边缘、局灶性强回声差异均有统计学意义（P均<0.05）。2组局灶性强回声特征中,无强回声或大彗星尾、点状强回声钙化差异有统计学意义（χ²=57.29、64.87,P均<0.001）,粗钙化、周围型钙化和混合钙化差异无统计学意义（P均>0.05）。ACR TI-RADS分类评分诊断甲状腺结节的AUC为0.924（P<0.01）,敏感度、特异度、准确率分别为91.84%、84.27%、86.05%。结论 HT可能导致良性结节声像图特征趋向恶性;ACR TI-RADS鉴别伴HT良恶性甲状腺结节准确率较高。     

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。     

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。     

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。     

超声图像人工智能辅助对甲状腺结节定性诊断价值的研究

目的：研究超声影像智能辅助诊断方法对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值。方法：收集221例（共273个甲状腺结节）于我院接受甲状腺穿刺或手术的甲状腺癌患者的甲状腺结节超声图像。所有超声图像由不同年资医生、超声图像人工智能辅助诊断方法单独或联合对甲状腺结节超声图像进行分析诊断，对结节进行TI-RADS分类；以甲状腺结节病理结果为“金标准”，分别计算不同年资医生单独或联合人工智能辅助诊断方法对不同类型甲状腺结节分级的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值，绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）。结果：病理确诊恶性结节218个，良性结节55个。低年资医生诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为68.81%(150/218)、61.82%(34/55)、67.40%(184/273)；高年资医生诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为87.61%(191/218)、81.82%(45/55)、86.45%(236/273)；超声图像人工智能辅助诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为83.49%(182/218)、78.18%(43/55)、82.42%(225/273)；低...     

超声弹性成像联合超声TI-RADS分级鉴别诊断甲状腺结节良恶性的价值

目的 探讨甲状腺结节良恶性采用超声弹性成像（UE）联合超声甲状腺影像报告与数据系统（TI-RADS）分级鉴别诊断的价值。方法 选取2021年1月至2022年1月我院收治的甲状腺结节患者83例（95个结节）。所有患者均经手术治疗,且接受UE、TI-RADS分级检查,以术后病理诊断为“金标准”,分析UE联合TI-RADS分级鉴别诊断甲状腺结节良恶性的价值。结果 95个甲状腺结节,经病理检查结果显示恶性29个,占比30.53%(29/95),良性66个,占比69.47%(66/95);UE联合TI-RADS分级鉴别诊断甲状腺结节良恶性的准确性、灵敏度、特异度及阴性预测值均比单一UE及TI-RADS分级高,差异有统计学意义（P<0.05）;单一UE、TI-RADS分级及UE联合TI-RADS分级鉴别诊断甲状腺结节良恶性的阳性预测值比较,差异无统计学意义（P>0.05）。结论 UE联合鉴别诊断甲状腺结节良恶性有较高的灵敏度、特异度、准确性及阴性预测值,诊断价值满意。     

甲状腺影像报告和数据系统分类在甲状腺微小结节超声检查中的应用

目的探讨甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)分类在甲状腺微小结节超声检查中的应用。方法对最大径≤1 cm的219个甲状腺结节进行TI-RADS分类,以病理结果为"金标准",比较良恶性结节超声征象的差异,计算TI-RADS分类诊断甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及恶性率。结果甲状腺良恶性结节超声征象表现在内部回声、形态、微小钙化和声晕等方面差异均有统计学意义(χ~2=107.64,P<0.01)。TI-RADS分类诊断甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为88.68%(94/106)、51.32%(58/113)、63.09%(94/148)、82.85%(58/80)。结论甲状腺微小结节的TI-RADS分类有助于甲状腺结节良恶性的鉴别诊断。     

探讨超声甲状腺影像报告及数据系统对甲状腺良恶性结节分类的价值

目的探讨应用甲状腺影像报告及数据系统(TI-RADS)分类标准对甲状腺良恶性结节的定性诊断价值及临床普及意义。方法回顾性分析568例患者共计1 689个甲状腺结节的常规超声图像资料,用TI-RADS分类标准将其分为2~5类,以术后病理结果为金标准,验证其诊断效能。结果 TI-RADS 2、3类为良性,4、5类可能为恶性,其诊断良恶性结节的敏感度、特异度,准确性、阳性预测值、阴性预测值分别为98.91%、51.85%、62.10%、36.40%、99.42%。根据TI-RADS分类与术后病理结果对照,ROC曲线下面积为0.911,95%可信区间是0.896~0.926。结论 TI-RADS分类系统对于甲状腺结节的良恶性诊断具有高度的敏感度、特异度和准确性,可以对临床诊疗工作起一定的指导作用,简单易行,便于推广应用。     

Kwak TI-RADS与BRAFV600E基因突变检测在不确定意义细胞学结果的甲状腺结节中的应用价值

目的：探讨Kwak TI-RADS与BRAF_^V600E基因突变检测对具有不确定意义细胞病理学结果(包含Bethesda Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ类)的甲状腺结节良恶性诊断的应用价值。方法：回顾性分析2018年1月～ 2018年12月至我院进行细针穿刺后细胞病理学诊断结果为不确定意义的甲状腺结节患者的常规超声图像与BRAF_^V600E基因突变检测结果的资料,以手术病理结果或临床随访为诊断标准,比较分析Kwak TI-RADS与BRAF_^V600E基因突变检测对具有不确定意义细胞学结果的甲状腺结节良、恶性鉴别诊断的效能。结果：纳入的76例甲状腺结节均经手术病理或临床随访证实。术后病理结果为：甲状腺癌有50例;甲状腺良性肿瘤有26例。BRAF_^V600E基因突变检测阳性诊断甲状腺癌的灵敏度为62.0%,特异度为100%,准确率为75.0%;而与Kwak TI-RADS超声分类诊断标准单独使用时相比,Kwak TI-RADS超声分类诊断联合BRAF_^V600E基因突变检测的灵敏度从78.0%提高到88.0%、特异度从76.9%提高到84.6%、准确率从77.6%提高到86.8%,但差异不具统计学意义(P＞0.05)。 结论：对于不确定意义甲状腺结节的良、恶性鉴别诊断,Kwak TIRADS超声分类诊断具有一定的诊断价值,在Kwak TI-RADS超声分类诊断的基础上联合BRAF_^V600E基因突变检测可以提高其诊断灵敏度、特异度、准确率,为不确定意义甲状腺结节患者的进一步诊疗提供参考依据,减少甲状腺癌的漏诊率。#$NL关键词: 甲状腺结节; Kwak TI-RADS甲状腺影像学报告及数据系统; BRAF_^V600E 基因突变     

Thyroid hormones and the cardiovascular system: Pathophysiology and interventions

Thyroid dysfunction, however mild, can significantly affect the cardiovascular (CV) system. The effects of thyroid hormones may be viewed as genomic and non-genomic, with the former occurring over a longer time scale and both affecting structural and functional proteins in CV tissue. As the interplay between thyroid function and the CV system becomes elucidated, particularly in the context of a system biology approach, the heart failure phenotype is better understood. Symptomatology is related to disturbance in inotropic and chronotropic function. Moreover, biochemical changes reflected by thyroid function testing with the non-thyroidal illness syndrome can prognosticate and guide therapy in heart failure. In addition, empiric treatment with thyroid hormone analogues or T3 represent emergent and highly controversial interventions.     

甲状腺影像报告和数据系统在甲状腺结节分类中的前瞻性验证

目的：前瞻性验证甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）对甲状腺结节分类的应用价值。方法根据2011年Kwak提出的TI-RADS分类标准对415例甲状腺结节患者的810个结节进行分类,并与病理结果对照,应用受试者操作特性（ROC）曲线评价TI-RADS鉴别甲状腺良恶性的价值,计算各分类的实际恶性百分率。结果经病理证实810个结节中恶性结节161个、良性结节649个;TI-RADS 2类11个（全部为良性结节）、TI-RADS 3类370个（良性结节368个,恶性结节2个）、TI-RADS 4a类150个（良性结节143个、恶性结节7个）、TI-RADS 4b类116个（良性结节87个、恶性结节29个）、TI-RADS 4c类146个（良性结节39个、恶性结节107个）;TI-RADS 5类17个（良性结节1个、恶性结节16个）。以病理诊断结果作为金标准,TI-RADS 2~5类ROC曲线下面积为0.81, TI-RADS 2、3、4a、4b、4c、5类的实际恶性百分率为0、0.5%、4.6%、25.0%、73.0%、94.0%。结论 Kwak等提出的TI-RADS经过验证,实际恶性百分率与理论恶性百分率有很高的符合度,在甲状腺结节性疾病超声检查中具有重要的诊断价值。     

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。     

ACR TI-RADS与Kwak TI-RADS对甲状腺峡部结节的诊断价值

目的 探讨美国放射学会甲状腺影像报告与数据系统(ACR TI-RADS)与2011版Kwak甲状腺影像报告与数据系统(Kwak TI-RADS)对甲状腺峡部结节的诊断价值.方法 回顾性选取2015年1月至2020年1月于浙江大学附属第二医院超声科检出的甲状腺峡部结节患者308例,共308个结节.所有患者均经手术病理或细...     

超声造影对甲状腺影像报告和数据系统4类结节的诊断价值

目的 探讨超声造影(contrast-enhanced ultrasound, CEUS)对甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)4类结节的恶性风险及临床诊断价值。方法 分析226例甲状腺患者的结节特征,依据Kwak制定标准进行分类,其中TI-RADS 4A、4B和4C类结节纳入研究中,所有结节均行CEUS检查。CEUS结果与病理结果对照。结果 226个TI-RADS 4类结节中,CEUS诊断恶性为106个,良性为120个,术后病理诊断恶性110为个,良性为116个,CEUS诊断4类结节的准确性、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值,分别为91.15%、89.09%、93.10%、89.91%和89.74%。CEUS诊断4类结节结果和病理结果比较,具有较高的一致性,Kappa值0.823(P＜0.001)。CEUS诊断4A、4B和4C类结节的实际恶性率,分别为14.06%(9/64)、47.53%(48/101)和86.89%(53/61)。 结论 CEUS检查对TI-RADS 4类甲状腺结节具有较高的诊断价值。有助于指导TI-RADS 4类甲状腺可疑结节临床后续决策。     

TI-RADS分级在诊断甲状腺结节良恶性方面的应用研究

目的 评价2003年美国放射学会(ACR)提出的乳腺超声图像的影像报告与数据系统,将其改良制订为甲状腺影像报告与数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADSUS)对鉴别甲状腺良恶性病变价值.方法 请4位超声医师回顾性分析甲状腺超声数据库中193例患者,共228个病灶的超声图像,对比临床经验和TI-RADSUS系统对同-甲状腺病灶2次诊断的结果,2次诊断之间间隔2个月.以病理结果为金标准,通过计算ROC曲线的曲线面积(A),评价TI-RADS-US系统在甲状腺结节性质诊断中的应用价值.结果 超声医师根据TI-RADS-US对甲状腺结节诊断ROC曲线下面积由凭借经验诊断的75.4％上升到根据TI-RADS-US系统进行诊断的87.2％,具有明显的统计学差异.结论 TI-RADS-US能够明显提高超声医师对甲状腺结节进行良恶性鉴别的准确率,具有重要的临床推广价值.     

ACR与结合弹性成像TI-RADS诊断及管理的对比

目的ACR TI-RADS与结合弹性成像TI-RADS分类对于甲状腺结节良恶性诊断的价值及临床管理方法的对比。方法回顾性分析结节313例。根据ACR TI-RADS与结合弹性成像的TI-RADS对其进行分类,以病理为金标准。结果本研究TI-RADS AUC高于ACR TI-RADS(0.842/0.792),P>0.05,灵敏度(77.25%/78.06%),P=0.071>0.05,特异度(94.31%/80.38%),P=0.000<0.05。建议FNA结节(210例/130例)恶性率(59.5%/50.8%)。恶性结节建议FNA,本研究更具优势(125例/66例),占比(80.6%/42.5%),P=0.000。仅4例恶性结节进入无需处理组(4例/30例),占比(0.03%/19.4%),P=0.000。结论本中心结合弹性成像的TI-RADS相对于ACR TI-RADS诊断效能更高。ACR TI-RADS建议进入有创环节患者数量较本研究分类少。本研究分类在筛选恶性结节建议FNA及避免恶性结节建议无需处理方面更具优势。     

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。