多模態超聲在中、高度可疑惡性甲狀腺結節鑒別中的診斷價值

陸海永，李朝喜，溫德惠，王義成

甲狀腺癌是頭頸部最為常見的惡性腫瘤［1］。高分辨率超聲是甲狀腺結節良惡性評估最主要的影像檢查方法，具有無創、安全、便捷等優點。美國甲狀腺協會（American Thyroid Association，ATA）在2015年發布的成人甲狀腺結節和分化型甲狀腺癌的治療指南是甲狀腺結節惡性風險評估常見的診斷依據。中、高度可疑惡性結節均為實性低回聲結節，僅憑常規二維超聲（US）得到的可疑惡性征象難以準確鑒別其良惡性［2-3］。細針抽吸活檢（FNA）技術是目前臨床判斷甲狀腺結節良惡性的有效診斷方法。2015ATA指南超聲模式推薦直徑＞1 cm的甲狀腺結節均行FNA，但FNA為有創性，有引起并發癥的風險，并且部分患者穿刺后會出現出血或因血管神經性反應導致的輕度頭昏、心悸、惡心等虛脫癥狀［3］。近年來，國內外多項研究發現，甲狀腺結節內穿支血管對甲狀腺結節的良惡性具有一定的診斷價值，惡性甲狀腺結節常見不規則走行的穿支血管［4］。超微血管顯像（SMI）技術是全新的血流成像技術，可以較為準確地顯示結節內血流分布及血管走行特征［5］。此外，剪切波彈性成像（SWE）技術能夠直觀地反映結節組織內部的彈性特征信息，提高超聲對甲狀腺結節良惡性的評估價值［6］。本研究擬將SWE技術和SMI技術用于鑒別和評估中、高度甲狀腺結節的性質，明確聯合SMI、SWE和US的多模態超聲成像在此類結節良惡性評估中的診斷價值。

1 資料與方法

1.1 臨床資料選擇2017年11月—2019年3月在河北北方學院附屬第一醫院超聲科行甲狀腺超聲檢查的患者316例，其中男98例，女218例，年齡21～75歲，平均（43.1±5.4）歲，依據2015ATA指南檢出中、高度可疑惡性甲狀腺結節323個，其中中度237個（73.4%）、高度86個（26.6%）。納入標準：（1）患者年齡≥18周歲。（2）結節直徑≥1 cm。（3）具有完整的手術病理結果。排除標準：（1）有家族性甲狀腺癌病史者，童年或青春期受輻射者。（2）既往有甲狀腺手術病史者。（3）因各種原因彈性成像影像顯示不佳者。所有患者檢查前均知情同意。

1.2 方法（1）應用Toshiba Aplio 500型高分辨率彩色多普勒超聲診斷儀，高頻線陣探頭，探頭頻率為4～15 MHz，配有聲輻射力脈沖VTIQ成像軟件和SMI軟件。（2）患者取仰臥位，充分暴露頸部。首先行甲狀腺US常規檢查，進行連續多切面掃查明確結節位置，觀察結節個數、大小、形態、組成成分、內部回聲、邊緣、邊界、鈣化類型及淋巴結情況等。在US的基礎上選擇最佳切面后調整彩色增益至40%，調整取樣框大小覆蓋腫瘤及周邊1 cm為宜，彩色壁濾波＜50 Hz，調整彩色血流速度至3.8 cm/s，實施彩色多普勒血流成像（CDFI）檢查。隨后將彩色血流速度調至1～2 cm/s，啟動SMI并調整取樣框的大小（大于結節直徑2～3倍），濾波50～100 Hz。實施SMI檢查。

患者首先進行常規US檢查，隨后選取結節最大切面，切換至彈性成像VTIQ模式，VTIQ模式分為質量模式、速度模式、位移模式和時間模式，著重觀察質量模式和速度模式。選取質量較好的區域（綠色區域代表質量較好，紅色表明質量不佳）測量剪切波速度（shear wave velocity，SWV），囑患者放松屏氣，不要做出吞咽動作，隨后切換至速度模式，從高到低調節SWV（1～10 m/s），當病灶周圍組織呈深藍色，病灶內部呈黃色時取圖并且作為速度模式影像，隨后把圓形興趣區（興趣區最小為1 mm×1 mm）放置結節內部，測定結節內最硬區域的SWV，測量2次，獲得2次讀數的SWV最大值（SWVmax）和平均值（SWVmean）。檢測前醫師對手術病理結果不知情，最終的診斷結果經商議后確定。

1.3 診斷標準（1）手術病理學結果為甲狀腺良惡性診斷金標準。（2）超聲診斷標準。1級：良性結節，純囊性結節；2級：極低度可疑惡性，“海綿樣”結節或囊實性結節實性部分不偏心，無任何高度、中度和低度可疑惡性結節的可疑惡性超聲征象；3級：低度可疑惡性，等回聲或高回聲實性結節，無微鈣化，邊緣規則，縱橫比≤1及無腺體外侵犯；4級：中度可疑惡性，實性低回聲結節，邊緣光滑規則，無微鈣化，縱橫比≤1及無被膜外侵犯；5級：高度可疑惡性，實性低回聲結節，伴有1個或多個以下特征，即邊緣不規則，微小鈣化，縱橫比＞1，邊緣鈣化中斷，甲狀腺外侵犯。（3）血流分型標準。血流的分型標準參考Kim等［7］的半定量方法，對甲狀腺實性結節血流分布模式進行分型：①無血流型。結節內未探及血流信號。②周邊型。結節周邊可見血流信號。③中央型。結節內可見血流信號。④混合型。結節周邊及內部均可見血流信號。

1.4 統計學方法采用SPSS 17.0統計軟件分析數據，計量資料以均數±標準差（±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗。計數資料組間比較采用χ2檢驗。采用受試者工作特征（ROC）曲線評價多模態超聲在中、高度可疑惡性甲狀腺結節鑒別中的診斷價值。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般情況和病理結果經手術病理學檢查確定，237個中度可疑惡性甲狀腺結節中良性181個（76.4%）、惡性56個（23.6%），86個高度可疑惡性甲狀腺結節中良性24個（27.9%）、惡性62個（72.1%）。在323個甲狀腺結節中，良性結節205個（63.5%），最大直徑（21.2±4.3）mm；惡性結節118個（36.5%），最大直徑（24.4±3.3）mm，良性結節與惡性結節之間最大直徑差異無統計學意義（t=0.936，P＞0.05）。205個良性結節中包括甲狀腺腫165個（80.5%），甲狀腺腺瘤24個（11.7%），甲狀腺炎性改變16個（7.8%）；118個惡性結節中包含甲狀腺乳頭狀癌102個（86.4%），甲狀腺濾泡狀癌11個（9.3%），髓樣癌2個（1.7%），淋巴瘤3個（2.5%）。

2.2 CDFI和SMI檢測中、高度可疑惡性結節的血管分型情況CDFI和SMI檢測甲狀腺結節內部血管分型情況均顯示，良性結節主要以內部血管為主，惡性結節以穿支血管為主，見表1。CDFI和SMI檢測到具有穿支型血管的惡性結節數量分別為90個（27.9%）、68個（21.1%）。SMI檢測323個中、高度可疑惡性甲狀腺結節血管分布結果見表2，在惡性結節中，無論是中度還是高度可疑惡性結節，其血管分布模式均以穿支型血管為主。ROC曲線顯示，SMI鑒別中、高度甲狀腺結節良惡性的AUC為0.743（95%CI：0.680～0.812，P=0.021），見圖1。

Tab.2 Vascular patterns of the moderate and highly suspected malignant thyroid nodules detected by SMI表2 SMI檢測中、高度可疑惡性甲狀腺結節的血管分型情況

Fig.1 The ROC curves of SMI in differentiating the benign and malignant thyroid nodules圖1 SMI鑒別中、高度甲狀腺結節良惡性的ROC曲線

2.3 SWE檢測中、高度甲狀腺結節的剪切波速度情況中、高度可疑惡性甲狀腺結節中良性結節的SWVmax和SWVmean均低于惡性結節（均P＜0.05），見表3。ROC曲線顯示，SWVmax鑒別中、高度甲狀腺結節良惡性的AUC為0.761（95%CI：0.621～0.800，P=0.019），見圖2。

Tab.3 The Shear elastography characteristics of moderate and highly suspected malignant thyroid nodules表3 中、高度可疑惡性甲狀腺結節的SWE特征

Fig.2 The ROC curves of SWVmax in differentiating the benign and malignant thyroid nodules圖2 SWVmax鑒別中、高度甲狀腺結節良惡性的ROC曲線

2.4 不同診斷模式的診斷效能比較SMI診斷甲狀腺結節良惡性的最佳診斷界點為穿支血管，SWE的最佳診斷界點為3.61 m/s。SMI、SWE和US三者聯合鑒別中、高度甲狀腺結節的敏感度、特異度、準確性、陽性預測值、陰性預測值和Youden指數均顯著高于單一診斷模式，見表4、圖3。

2.5 不同診斷模式下的不必要FNA率比較多模態超聲診斷中、高度可疑惡性甲狀腺結節的不必要FNA率顯著低于常 規US（χ2=21.145，P＜0.01），見表5。

3 討論

本研究納入的323個中、高度可疑惡性結節惡性率分別23.6%和72.1%，中度可疑惡性結節的惡性率略高于2015ATA推薦的惡性風險范圍，可能與本研究人群的惡性人數較多有關。另外，本研究通過與病理結果對照得出常規US評估中、高度可疑惡性結節的敏感度、特異度、準確性、陽性預測值、陰性預測值和Youden指數分別為80.5%、81.0%、80.8%、71.0%、87.8%和0.615。徐婷等［8］在一項納入639例甲狀腺結節的多中心研究中得出，2015ATA指南超聲模式的敏感度、特異度、陰性預測值為和陽性預測值分別為75.9%、77.9%、70.2%和82.5%，與本研究結果基本一致。

Tab.4 The diagnostic efficacy of different diagnosis modes表4 不同診斷模式的診斷效能

Fig.3 The ROC curves of US and multimodal ultrasound imaging圖3 US、多模態超聲鑒別中、高度甲狀腺結節良惡性的ROC曲線

Tab.5 The unnecessary FNA rates of different diagnostic modes表5 不同診斷模式下的不必要FNA率

新生血管是甲狀腺癌發生和發展的基礎，并且新生血管內徑大多小于150μm。CDFI難以識別內徑＜150μm的微血管。SMI技術的出現彌補了CDFI的不足，能夠較為準確地反映結節內血管的分布情況。大量研究表明血管的分布模式或走行對甲狀腺結節的良惡性鑒別具有一定的參考價值［9-10］。本研究通過SMI檢測甲狀腺結節的血管分布差異，結果表明甲狀腺良惡性結節的血管分布特征差異有統計學意義。在惡性結節中無論是中度可疑惡性或者高度可疑惡性結節，其血管分型均以穿支型血管為主，與楊廣輝等［4］的研究結果一致。王歡等［10］的研究表明通過SMI技術檢測甲狀腺結節的血流分布情況可以顯著提高甲狀腺影像報告和數據系統（TIRADS）4級甲狀腺結節良惡性的診斷效能。趙永鋒等［11］在一項關于全部2015ATA分級的結節中引入SMI技術，其診斷效能也得到了改善，與本研究結果一致。SWE是近年來新興的用于反映組織內部彈性特征信息的一種技術。生物力學研究證實甲狀腺結節的彈性系數要高于甲狀腺正常實質和良性結節［12-13］。本研究結果顯示，良性結節的SWV值明顯低于惡性結節，與Park等［14］研究結果一致。劉俊峰等［15］亦報道了結合甲狀腺結節內部彈性信息可以有效提高對BethesdaⅢ類甲狀腺結節良惡性的診斷效能。

為了進一步提高中、高度可疑惡性甲狀腺結節鑒別診斷價值，本研究結合結節血管分型、結節內部組織彈性特征信息和US惡性征象用于評估結節性質。結果顯示，多模態超聲鑒別中、高度甲狀腺結節的敏感度、特異度、準確性、陽性預測值、陰性預測值和Youden指數分別為95.7%、92.7%、93.8%、91.9%、95.0%和0.884，均顯著高于單一超聲模式。呂燕芬等［16］的研究表明，在未考慮甲狀腺結節超聲惡性征象前提下，僅應用SMI和SWE聯合模式鑒別甲狀腺結節的良惡性亦具有良好的診斷價值。此外，本研究中單獨US檢測中、高度可疑惡性結節不必要FNA率分別為38.8%和22.1%，在常規US檢查后引入SMI和SWE后，中、高度可疑惡性結節的不必要FNA率分別降低至24.1%和3.5%。

綜上所述，SMI和SWE可以彌補US的不足，提供更全面的甲狀腺結節信息，提高甲狀腺中、高度可疑惡性結節良惡性的診斷價值；但本研究為回顧性研究，納入的樣本量較小，無法得到SWE的準確診斷界值，是本研究的局限所在。