超声是甲状腺疾病的首选影像学检查方法，随着高分辨率超声技术的出现和广泛采用，近30年来甲状腺结节的检出率显著提高[1]，虽然只有大约5%的结节被证明是恶性的[2]，超声检查可避免不必要的穿刺，在指导甲状腺手术以及改善手术预后方面具有重要意义。近年来，超声造影（contrastenhanced ultrasound,CEUS）、微血管血流成像（microvascular flow imaging,MVFI）、超声弹性成像、人工智能（artificial intelligence,AI）等超声新技术蓬勃发展，在甲状腺结节的诊断和鉴别诊断中具有重要的参考价值。因此，本文就超声新技术在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用进展作一综述。

1、CEUS

由于静脉注射微泡造影剂后可以清晰地显示微血管血流并实时评估肿瘤灌注和血管分布[3]，因此，CEUS成为目前超声医学的研究热点。2006年，Appetecchia等[4]首次使用第二代超声造影剂声诺维鉴别诊断甲状腺结节的良恶性，初步表明，肿瘤性病变常表现为“快进快出”的向心性增强模式，结节性甲状腺肿则很少或者没有造影剂填充。近年来，许多学者总结了一些恶性结节的造影模式，比如不均质增强、向心性或离心性增强、低增强、不规则环状增强等，其中低增强被认为是恶性甲状腺结节的主要CEUS模式特征[5,6,7,8]。然而，目前尚无一种CEUS模式特征可以作为恶性结节的特异性指标，这可能与甲状腺癌的结节大小、病理亚型及病例选择偏倚有关。研究表明，甲状腺结节的大小会影响其血管发育及生物学行为[5]，从而导致不同的影像学表现，故应按照结节大小进行分组探究。Bartolotta等[6]研究表明，>2 cm的结节主要表现为弥漫性增强，而<1 cm的结节则主要表现为乏血管化。陈佳慧等[7]将100个结节进行分组分析，发现无论大结节还是小结节，恶性结节均以低增强为主，且恶性结节直径越大，越表现为低增强模式。然而，另一些研究表明，≤2 cm的恶性结节以低增强为主，>2 cm的恶性结节以高增强为主[8,9]。

为进一步探讨不同病理亚型甲状腺癌的CEUS模式特征，Wang等[10]通过对比分析部分亚型的甲状腺乳头状癌（papillary thyroid cancer,PTC）的CEUS表现，发现不同病理亚型的PTC的增强模式有所不同，例如滤泡性甲状腺癌和滤泡性PTC由于富含血管导致CEUS通常表现为高增强。可见不同病理亚型的甲状腺恶性肿瘤的CEUS表现仍有差异，故针对不同组织病理亚型的恶性结节的鉴别诊断仍有待进一步探究。

CEUS定性分析的主观性较强，而CEUS定量分析可提供客观的评价指标，从而提高临床诊断的准确性。2006年，Bartolotta等[6]通过绘制时间-强度曲线（imaging time intensity curve,TIC）对甲状腺结节进行CEUS定量分析，发现恶性结节多表现为缺乏血管化，而良性结节多表现为弥漫性血管化。研究显示，恶性结节（主要为PTC）的TIC常常表现为慢进、峰值后移、低增强[11,12,13,14]，恶性结节的CEUS定量参数中的曲线下面积（area under the curve,AUC）、峰值强度显著低于良性结节[12,13,14]。Jin等[15]使用异质性值（heterogeneity value,HV）和异质性比（heterogeneity ratio,HR）来定量分析结节的增强异质性，发现HV或HR越高，结节恶变的概率越大，即恶性结节往往表现为不均匀增强。针对恶性结节不均匀增强的情况，李亮等[16]则更细化地将结节的整体、中央区、边缘区及它们与周边正常甲状腺组织差值的各CEUS定量参数进行对比，这有效避免了感兴趣区域（region of interest,ROI）的选择偏倚对结果的影响，该研究最终得出结节整体与周边正常甲状腺组织上升时间的差值（rise time difference，ΔRT）对甲状腺结节的诊断价值最高，并印证了PIC中央区微血管的低功效状态。

综上，无论是CEUS定性还是定量分析，均可对甲状腺结节的诊疗提供重要参考价值，并且CEUS定量参数可通过获取血流的量化信息，客观地对病灶细微的差别进行辨别，在一定程度上避免定性分析的主观性对研究结果的影响。

2、 MVFI

彩色多普勒显像（color doppler imaging,CDFI）和能量多普勒显像（power doppler imaging,PDI）是用于评估病灶血管化情况的常用技术[17]，但是，它们对细小缓慢血流的敏感性有限。MVFI是一种新兴的超声技术[18]，具备检测低速血流的能力，无需静脉注射造影剂即可直观展示小血管内的血流情况。MVFI现已在多个高端超声系统上实现商业化，例如佳能医疗的超微血管成像（superb microvascular imaging,SMI）；西门子Healthineers的Slow Flow;GE Healthcare的微血管成像；飞利浦的Micro Flow Imaging；以及三星的MV-flow[19]。相较于CDFI和PDFI,SMI可以更敏感地显示结节内的血流，研究表明，SMI上探测到3～4个或更多血管可能有助于甲状腺癌的诊断，从而改善检测效能[20,21]。根据赵永峰等[22]的研究，SMI血流分布的诊断价值与CEUS的诊断价值相当，可单独使用SMI来评估甲状腺肿瘤的血流情况。同时，联合应用SMI和/或CEUS与甲状腺影像报告及数据系统（thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS）可提高诊断的准确性与敏感性[23]。而Min等[24]在探讨SMI量化分析结节血管分布在诊断甲状腺癌中的效能时，发现SMI定量分析有助于鉴别诊断甲状腺结节良恶性，使用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）获得的预测恶性甲状腺结节的SMI像素计数的最佳截止值为17（敏感性为40.54%，特异性为91.3%）。尽管MVFI、CEUS均可对甲状腺结节良恶性进行鉴别诊断，但哪种方法具有更高的诊断效能仍需更多研究证实。

在甲状腺结节消融方面，Liu等[25]研究了256例良性甲状腺结节在激光消融前后进行常规超声、CDFI、CEUS和SMI检查的情况，结果显示，SMI与CEUS可一致地检测出未完全消融的结节，证实在某些情况下，SMI可以替代CEUS来监测激光消融的疗效。虽然MVFI的灵敏度低于CEUS，但具有更高的分辨率和帧频，可以清晰地显示未完全消融结节内的毛细血管分支，而且在临床上更方便、无创，且无需造影。然而，MVFI仍存在一些局限性[18]，如缺乏临床标准及组织病理学证实的文献支持，需要更多前瞻性研究验证其与病变发展的相关性。此外，MVFI无法提供血液定向流动的信息，且在较深的组织器官中的应用也受到限制，导致临床上很难评估缺乏流量检测是否是由于深度限制或灌注减少所致。

尽管存在上述挑战，但是随着技术的不断成熟，本研究认为MVFI有望成为许多疾病的非侵入性检查的替代方案，为侵入性诊断方法提供更为可行的选择。

3、超声弹性成像

超声弹性成像是1991年由Ophir等[26]首次提出的一种基于组织硬度的成像方式，其工作原理是对目标组织施加机械激励，获得目标组织产生的位移或横波，并对不同信号进行编码成像或测量相应的参数，从而反映组织的软硬程度。世界超声医学和生物学联合会根据其激发方式的区别将弹性成像技术分为3大类：应变弹性成像（strain elastography,SE）、声辐射力脉冲（acoustic radiation force impulse,ARFI）弹性成像和剪切波弹性成像（shear wave elastography,SWE)[27]。SE测量应变，而基于剪切波的技术（包括SWE和ARFI技术）测量组织中剪切波的速度。

甲状腺恶性结节以PTC多见，其癌细胞分化程度不一，呈乳头状生长，间质富含纤维及砂砾体。良性结节以结节性甲状腺肿及腺瘤多见，其内成分主要为滤泡及胶体[28]。故结节表现为较硬的蓝色为主时提示恶性可能，表现为较软的绿色为主时提示良性可能。目前弹性超声常用的评分系统包括Rago等[29]提出的5分法和Asteria等[30]提出的4分法，5分法中≤3分为良性病变，>3分为恶性病变。由于该评分系统无法将病变的图像全面覆盖，有学者在此基础上进行了改良以提高诊断准确性[31]。但当病灶很小或者发生纤维化、钙化时，易出现假阳性和假阴性[32]。

超声弹性定量参数在鉴别甲状腺结节良恶性上有重要价值，但不同的研究得出的弹性参数仍有差异，国际上对此也未形成共识，因此，至今仍没有明确的诊断截断值。Mena等[33]对170例甲状腺结节进行了前瞻性横断面调查，以确定各种弹性成像测量参数的截断值及准确性，最终得出实时SWE、点式SWE及应变式弹性成像诊断恶性结节的截断值分别如下：实时SWE的Emax为115 kpa和6.5 m/s,Emean为47.5 kpa和4.1 m/s，点式SWE的Emean为52.4 kpa和4.15 m/s,SE的结节应变率为0.20%，结节与周围正常腺体组织的应变比为2.69。

弹性对比指数（elasticity contrast index,ECI）是一种新的超声弹性技术，该技术利用颈动脉搏动作为压力源，通过测量ROI内组织的硬度及均一性来鉴别甲状腺结节的良恶性[34]。虽然机器厂家推荐在甲状腺结节最大径及颈动脉同时显示出来的横切面进行测量，但目前国内外对ECI的测量尚未形成统一标准，且关于ECI的报道也很少，目前研究认为其最佳截断值从2.16～2.93不等[35,36,37,38]。都晓英等[37]和徐翠等[38]等均在探讨ECI在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的价值的同时，还比较了不同测量方法的诊断效能，最后都得出恶性结节的ECI值比良性结节高的结论，表明良性结节比恶性结节更软且更均匀，且在横切面结节内不均区测量法取得最佳诊断效能，这与早前葛喜凤等[36]的研究结果相符。理论上，甲状腺恶性结节内部容易发生坏死，从而发生液化、纤维化甚至钙化的病理改变，故其弹性通常表现为质地较硬且不均匀，而良性结节内多以较均一的滤泡或胶质常见，故其弹性多呈质软且较均匀的表现。上述弹性技术测量的参数在不同研究中存在较大的差异，原因可能在于结节硬度的测量受到多种因素的影响，包括病灶的深度、测量的切面、ROI的大小、结节大小、是否钙化等[39,40]，同时这也导致甲状腺良恶性结节的弹性参数存在一定程度的重叠。

超声弹性技术在甲状腺病变的诊疗中有着不可替代的优势，可有效促进高效诊疗，虽然也有部分研究认为弹性超声的诊断效能不如传统二维超声[41,42]，但是弹性超声作为一项无创、方便且准确性较高的检查方法，相信随着弹性成像技术的不断完善及临床应用的日益成熟，超声弹性成像将在临床工作中发挥更加重要的辅助作用。

4、 AI

AI是一项模仿人类智能、帮助计算机学习如何像人脑一样推理、学习和解决问题的技术。近些年来，基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断技术（computer-aided diagnosis,CAD）迅速发展，尤其是以深度学习（deep learning,DL）为代表的机器学习（machine learning,ML）方法，在无需手动提取标注图像特征的情况下可获得准确的识别结果，成为发展最迅速且最热门的学科之一，为基于医学影像的CAD开辟了新的途径和思路，引起了学术界和工业界的高度重视。如何将AI的优势与超声相结合，提高病灶的诊断准确性，更好地为临床提供服务，成为该技术的研究热点。

一项针对2 064例甲状腺结节的研究表明，无论是基于传统超声还是联合实时弹性成像，基于机器学习的随机森林模型在鉴别结节良恶性方面的表现优于经验丰富的超声医生[43]。Park等[44]比较了基于DL的CAD(deep learning-based CAD,d CAD）系统、基于支持向量机的CAD(support vector machine-based CAD,s CAD）系统与超声医师对甲状腺小结节（1～2 cm）的诊断效能，发现d CAD在诊断恶性结节方面与超声医生相当，而s CAD则不如超声医生，可见DL在甲状腺结节的鉴别诊断方面有着不可忽视的发展潜能。此外，有学者将基于DL的S-Detect技术与3位不同经验的超声医师对鉴别甲状腺良恶性结节的效能进行了比较，结果显示，CAD系统在诊断准确性和特异性方面不低于经验较少的医师，但低于经验丰富的医师，说明CAD系统可以为低年资医师提供甲状腺结节诊断决策支持，这在其他研究中也得到了证实[45,46,47]。故CAD系统在甲状腺结节诊断中具有一定的临床价值，尤其对于低年资超声医师而言。

总的来说，超声AI在辅助诊断中发挥着很大作用，但也存在一些挑战和局限性，比如数据依赖性、泛化性限制、伦理和隐私问题等，仍不可完全取代专家，需要在临床实践中慎重应用。

5、小结

CEUS、MVFI、超声弹性成像及AI在甲状腺结节的鉴别诊断中都呈现出一定的优点，然而也各自存在一些限制。在临床实践中，联合应用这些技术，可以弥补它们的不足之处，从而提高甲状腺结节的诊断准确性。相信随着医学超声工程技术的快速进步和不断发展，这些新技术将在甲状腺结节的鉴别诊断中拥有更广泛的应用前景。

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文章来源:张国丽,袁倩,徐晓红.超声新技术在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的研究进展[J].山东第一医科大学(山东省医学科学院)学报,2024,45(06):367-371.