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最近,甲状腺结节的发现率越来越多高,成人甲状腺结节的患病率可高达68%。然而,这些结节大多数是良性的,只有7-15%是恶性的。目前,临床诊断甲状腺恶性结节的金标准是超声引导下细针穿刺活检(US-FNAB) 进行细胞学检查。然而,FNAB是一种侵入性操作,这不可避免地会导致患者的心理问题,并可能伴随并发症,如出血和感染,且手术的成功在很大程度上取决于手术者的经验和技能。因此,避免甲状腺结节的过度治疗和过度诊断是临床医生首要关注的问题。
超声检查 (US)被广泛用于确定甲状腺结节的良性或恶性。然而由于放射科医生的经验水平不同,US的诊断过程很容易受到主观因素的影响。此外,没有统一的诊断标准,这使得诊断过程更加困难。为了进一步标准化甲状腺超声报告、减少不必要的活检并预测甲状腺结节的恶性概率,美国放射学会(ACR)基于许多结节风险特征开发了甲状腺影像放射学和数据系统 (TI-RADS) 。然而,ACR TI-RADS有一定的局限性,评分系统并不完全统一且放射科医生的评分有点主观。
为了解决这些问题,迫切需要一种相对客观、方便的超声辅助诊断工具,帮助放射科医生判断甲状腺结节的成分,提高甲状腺结节诊断的准确性、减少不必要的穿刺活检。人工智能 (AI)在影像诊断方面具有独特的优势,尤其是深度学习 (DL)算法。AI节省了时间,并且不依赖于放射科医生的经验和技能,在检测方面表现非常出色。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究提出了一种基于深度学习(DL)的框架来识别甲状腺结节的组成并评估其恶性风险。
本项研究利用四家医院的超声图像进行了回顾性多中心研究。构建卷积神经网络(CNN)模型,对甲状腺结节超声图像进行实性、非实性、良恶性分类。总共使用了6784个结节的11201张图像进行训练、验证和测试,并以受者工作特征曲线下面积(AUC)为主要评价指标。
模型对实性甲状腺结节良恶性分级的AUC均大于0.91,其中Inception-ResNet AUC最高,为0.94。在测试集中,识别甲状腺良恶性结节的最佳算法敏感性为0.88,特异性为0.86。在人类与DL测试集中,最佳算法的灵敏度为0.93,特异性为0.86。Inception-ResNet模型优于资深医师(p < 0.001)。基于外部测试集的最优模型的灵敏度和特异性分别为0.90和0.75。
表 Inception-ResNet模型与放射科医生在甲状腺良恶性结节中的表现比较
本项研究表明,CNN可辅助甲状腺结节诊断,并减少不必要的细针穿刺(FNA)率。
原文出处:
Chen Chen,Yitao Jiang,Jincao Yao,et al.Deep learning to assist composition classification and thyroid solid nodule diagnosis: a multicenter diagnostic study.DOI:10.1007/s00330-023-10269-z
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