引言
甲状腺结节为临床上的常见病症，超声为甲状腺结节的首选诊断方法。近年来，随着人工智能（AI）技术的不断发展，其在临床诊断上的应用也越来越广泛。本次“武林新说”大会，医院的张波教授，分享了计算机辅助诊断技术（CAD）在甲状腺结节超声诊断中的应用进展。
传统超声诊断的局限性
在无症状人群中，约19%至67%有甲状腺结节，而恶性结节所占比例不足10%。超声是甲状腺结节的首选诊断方式，其正确诊断有利于疾病的早期发现和治疗，错误诊断则会导致过度医疗或延误治疗，徒增患者心理压力。因此，超声诊断结果的准确性尤为重要，但目前超声诊断仪器众多、操作者水平不一、每位医生判读标准不一样导致超声检查有一定的主观性，需要依赖于医师知识和经验的丰富程度。超声检查的主观性导致临床上常出现医生对于超声诊断结果互不认可的状况，这对于患者的临床诊疗来说是十分不利的。
CAD在甲状腺结节超声
诊断中应用的优势
CAD通过图像预处理技术，运用图像分割（如区域分割、边缘分割和轮廓分割）及深度学习等方法提高原始超声图像中数据的准确性和一致性；选定超声特征、纹理特征（包括像素规则性、平滑度等）、血管特征以及离散小波变换等特定特征进行提取；运用人工神经网络（ANN）和支持向量机等分类器对图像进行分类，从而实现自动诊断（图1）。
图1CAD自动诊断流程图
国外一项研究纳入89例患有甲状腺结节（共有个结节）的患者，比较了CAD系统的诊断性能与超声医生的诊断性能，结果显示两者诊断性能没有显著差异（表1），这表明CAD系统对初学者或非甲状腺超声医生具有潜在的决策帮助作用。
表1超声医生与CAD系统甲状腺结节诊断性能比较
另一项研究纳入50例患有甲状腺结节（共有个结节）的患者，对超声医生、CAD系统以及CAD辅助医生系统进行了比较，结果显示CAD系统辅助医生诊断的敏感性高于单纯医生（表2），这意味着CAD系统可以让医生检测出更高比例的真正恶性肿瘤；CAD辅助医生显示出比单独的CAD系统更高的诊断敏感性和阴性预测值（NPV），在特异性和阳性预测值（PPV）方面没有显著降低。因此，CAD系统的性能在医生的手中得到了提高。
表2超声医生、CAD系统、CAD辅助医生甲状腺结节诊断性能比较
综上所述，CAD系统诊断效率与超声医生相近，可帮助初学者或非甲状腺超声医生实现准确诊断。花费时间少，诊断的敏感性和准确性高，使甲状腺结节的超声诊断实现标准化。
CAD在甲状腺结节超声
诊断中应用所面临的挑战
?数据来源仪器设备不同，重建结果不够稳定；
?操作者需要经过培训，否则图像解读困难；
?普适性不够强，缺乏外部验证或外部验证数量少。
会议的最后，张波教授对CAD在甲状腺结节超声诊断中的应用前景进行了展望，相信随着人工智能的发展、临床大数据的实现，CAD与病理学、基因诊断等的结合，CAD在临床将会有更广泛的应用，成为更多医生的得力助手。
本内容仅供医疗专业人士阅读
专家简介：张波
医院，超声医学科主任医师
中国医师协会第二届浅表超声专业委员会副主任委员
中国临床肿瘤学会甲状腺专业委员会副主任委员
北京抗癌协会第一届甲状腺专业委员会副主任委员
更多精彩内容，点击
↓↓↓预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇