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如何辨别甲状腺结节良恶性

2016/06/21来源:网络

  目前,甲状腺结节良恶性的诊断往往是影像医生根据有关指南做出个人判断,因而具有主观性,韩国的 Nam 学者试图将直方图分析应用于甲状腺结节超声图像的解读过程,从而使甲状腺结节性质判断变得可定量,以更具有客观性,并研究了这一方法的诊断效能,结果发表于 2016 年第 4 期 J Ultrasound Med 杂志上。

  作者回顾性分析了 2013 年 7 月至 10 月在该中心接受甲状腺细针穿刺抽吸活检的病例,共 972 名病人的 1036 个结节。入选标准为:结节大于 5 mm;细胞学结果可判断结节的良恶性;同时具有结节的横断面和纵断面声像图。所有结节中,有 3 个结节因为只有横断面超声图像,而被排除,除此以外还有 454 个结节因为小于 5 mm 或者没有可以判断结节良恶性的细胞学结果而被排除,最终共纳入 563 名病人的 579 个结节。

  病人超声检查时均使用 5~12 MHz 的线阵探头,超声聚焦点位于甲状腺结节深度,用最小的调整将时间增益补偿和动态范围设置在相近的数值,所有甲状腺结节探查时均使用了空间复合成像技术,未使用组织谐波成像技术。

  超声报告记录结节的内部成份、回声特征、边界、钙化、外形和检查者最终对结节性质的判断。若结节存在以下一项或多项时特征时,检查者将判断为恶性结节:显著低回声(回声低于周围肌肉组织);小分叶或边界不清;形态不规则。若结节不具有上述特征,则判断为良性结节。

  甲状腺细针穿刺抽吸活检使用 23 G 针头和一次性的 2 ml 注射器在超声引导下徒手操作,每个病灶至少抽吸 2 次,送细胞病理检查,并已检查结果作为这项研究中判断结节良恶性的最终标准。

  甲状腺结节的横断面和纵断面超声图像均为 8 位位图格式,所有图像均由同一位影像科医生在电脑的画图程序中打开,并画出结节的边界确定为感兴趣区域,然后使用借助 MATLAB 自我研发的程序,进行甲状腺结节超声图像的灰度值直方图分析。

  软件将自动计算感兴趣区域的像素亮度值,范围在 0~255 之间(0 代表黑色,255 代表白色),并根据图像自动得出绘制直方图需要的 5 个参数,包括均值、偏度、峰度、标准差和熵。软件需要分析结节的横断面和纵断面图像,从而得出各指标的平均值,进行下一步分析。

  为了减少数据集的维数,作者使用主成分分析得出 5 个参数***的线性组合,并从中选出了固有值大于或等于 1 的两个主成分。作者还利用固有值、主成分等计算了一个功能评分,称为灰度值主成分分析指数。

  根据细胞学结果,良性结节有 431 个,恶性结节有 148 个。恶性结节病人年龄显著高于良性结节病人,而良性结节大小显著高于恶性结节。此外,恶性结节病人男女比例也显著高于良性结节病人。良、血流情况、回声特征、恶性结节在结节的内部成份、边界、钙化、检查者最终对结节性质的判断和外形等各方面均具有显著性差别。

  对于直方图的 5 个参数,恶性结节的标准差和峰度均显著高于良性结节,而熵则显著低于良性结节。虽然恶性结节的均值和偏度均低于良性结节,但不具有统计学意义。 恶性结节的主成分分析指数显著低于良性结节。

  作者根据数据分析认为,在直方图分析的各参数中,标准差具有***的诊断效能。但是,该参数效能仍低于影像医生主观评估结节良恶性所能达到的诊断效能,因而对于辨别甲状腺结节良恶性而言,虽然灰度值直方图分析是一个很简单的工具,但诊断效能仍有待提高,需要进一步地研究去提高客观评估手段的诊断效能。

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