韦璐铧 王嘉鹭 刘蕊*
杭州医学院，杭州，310053
【摘要】本文系统地检索了国内外数据库中有关计算机辅助诊断技术在临床和科研中在诊断甲状腺良恶性结节方面的相关文献，综合整理了目前在国内研究较多的基于纹理分析的方法，主要针对基于纹理分析的甲状腺结节计算机辅助诊断技术在CT图像中的应用做一综述。
【关键词】甲状腺结节 计算机辅助诊断技术 纹理分析 计算机体层摄影
Application of computer-aided diagnosis based on texture analysis in CT image diagnosis of thyroid nodule
Lu HuaWei ，Jialu Wang ，Rui'Liu
Hangzhou Medical College, Hangzhou, 310053
【Abstract】This paper systematically searched the domestic and foreign databases about the application of computer-aided diagnosis technology in clinical and scientific research in the diagnosis of benign and malignant thyroid nodules, and comprehensively sorted out the methods based on texture analysis, which are widely studied in China at present. This paper mainly reviews the application of computer-aided diagnosis technology of thyroid nodules based on texture analysis in CT images.
【Key words】Thyroid nodule； Computer-aided diagnosis technique ；Texture analysis ；Computed tomography
一、计算机辅助诊断在甲状腺结节诊断的发展现状
目前，计算机辅助诊断技术在各类影像检查技术如平片、CT、MRI、US、PET等都得到了较好的应用。[1]近年来，将计算机辅助诊断技术与CT检查影像相结合，进行甲状腺良恶性结节诊断不断应用于科研和临床。纹理分析技术主要通过数学与生物学相结合的方法，提取肉眼难以观察到的组织信息，为放射医师作出诊断提供更过可视化的参考信息。
二、纹理分析技术
纹理分析（Texture analysis）是近年来在医学领域中发展迅速、有广阔应用前景，主要依赖于计算机辅助测量的图像后处理技术，对组织灰度进行客观定量评估，有别于既往基于形态学研究的技术。[2]相比诊断医师主观观察图像形态鉴别病变性质，CT图像的纹理特征分析通过提取病变组织纹理特征参数，客观反映机体的病理改变和定量分析肿瘤的异质性,提供病灶图像上人肉眼无法观察到的信息，使结果更具客观性和普遍性。目前纹理分析已用于脑、肺、乳腺和盆腔等器官的良恶性肿瘤鉴别、分级，有助于肿瘤的疗效和预后预测。平扫图像的纹理分析具有最佳的诊断效能，准确性可达83.02. [3]，诊断效能更优。
纹理参数主要可以分为一阶（基于灰度直方图分析法）、二阶（基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征值测量技术）及高阶统计量。正常甲状腺组织的像素强度及纹理分布相对于良性或恶性结节比较均匀、平滑。胡云婷等[5]收集41例甲状腺结节（恶性结节25例,良性结节16例）的CT增强图像，获取结节内部的纹理特征值,包括熵、偏度、峰度、不均匀度、标准差和平均强度。结果发现熵在甲状腺良恶性结节间差异具有统计学意义(P＜0.05),偏度、峰度、不均匀度、标准差及平均强度在甲状腺良恶性结节间差异均无统计学意义(P＞0.05)。以熵值3.79为鉴别甲状腺良恶性结节的阈值,其ROC曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度分别为0.695、80.0%和68.7%；郭炜等[6]对于增强图像的纹理分析研究也有相同结论，ROC 曲线分析显示，以熵值6.09为鉴别甲状腺结节良恶性的阈值，其ROC曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度分别为 0.733、71.3%和 70.0%。由此得出CT增强图像纹理分析技术对甲状腺良恶性结节鉴别有一定的帮助,。
三、甲状腺结节CT图像的特点
由于甲状腺组织含碘丰富，CT值较高，可与周围组织形成鲜明对比，因此CT图像上能较好地显示甲状腺内结构变化（有无囊变、钙化等），淋巴结转移等征象，清楚地显示颈部淋巴结和胸骨后部病变，对环状钙化和孤立性粗大钙化的显示也较为敏感，故广泛用于甲状腺术前定位及定性检查。甲状腺良性结节多为规则类圆形，在CT上主要表现为边界清晰的类圆形、圆形低密度影，增强扫描可见不同程度均匀强化；恶性结节CT上常表现为边界不清、形态不规则的不均匀低密度影，与周边组织分界不清较模糊，增强后病灶缩小或边缘模糊。由于传统CT图像中甲状腺良恶性结节特征表现有所重叠，仅观察CT图像从形态学的角度进行良恶性鉴别存在一定局限性和困难。
四、目前放射医师诊断的不足
[8]首先，由于工作经验和知识水平的限制和影响，放射科医师对于医学影像检查结果做出的诊断存在主观性；其次，人眼对于发现某些细微改变的能力存在局限性，肉眼难以分辨体积微小或密度差异微弱的病灶，放射医师诊断时容易遗漏细微结节和钙化；再者，不同医师或者同一医师不同时间对于同一组影像的诊断可能存在差异而使得某些疾病被遗漏。而计算机对于纠正这些错误和不足具有巨大优势。计算机辅助诊断技术中，计算机输出的结果是对相关影像资料特点的定量分析，对帮助放射科医师提高诊断准确性及对疾病解释的一致性有积极促进作用。
五、计算机辅助诊断在甲状腺结节诊断中的不足、局限性
计算机辅助诊断仍然处于临床初步应用阶段，同期检测和预测效能较低，也未涉及疾病治疗领域，存在一定的局限性。
图像标准不统一而存在诊断率差异。首先，甲状腺CT扫描检查时，尤其是增强扫描时，放射技师对扫描参数例如管电压等的主观判断决定了图像的最终质量。由于不同技师之间存在视觉感知和知识水平的差异，且缺乏图像特征的定量评价标准，最终我们所获得的图像缺乏统一性。这将最终影响计算机辅助诊断技术的诊断准确性。
诊断标准不统一而存在诊断率差异。计算机辅助诊断（CAD）系统是基于不同指南来对甲状腺良恶性结节做出诊断的。这就要求相关人员做到与时俱进，密切关注国内外对于甲状腺良恶性结节诊断标准的最新研究进展，深入学习并实时地更新计算机辅助诊断系统中的指南标准。诊断医师对于指南的选择和对于所选择指南的主观理解将在一定程度上决定着诊断结果的走向。
六、展望
近年来，随着医疗领域和科学领域中计算机性能的飞速提高，计算机辅助诊断的准确性和高效性及敏感性得到凸显和认可，对于推动计算机辅助诊断在临床的应用起到了积极的推动作用。计算机辅助诊断系统能够为放射医师提供较为客观有效的参考指标，有效避免了由于主观因素导致的诊断误差，提高了诊断的准确性。作为21世纪临床影像诊断研究方向的趋势和热点，该体系的发展将会在人工智能领域产生深刻而长远的影响，为疾病的诊断和治疗开辟新思路。
【参考文献】
【1】于立超，吴长君，结合甲状腺影像报告及数据系统的甲状腺超声CAD的研究进展[J].临床与病理杂志，2018，38，3：628-633
【2】茅枭骁，征锦，CT纹理分析技术在甲状腺结节影像研究中的应用进展[A]，医疗卫生设备，2020，41，12：97-104
【3】中华肿瘤杂志2018年5月第40卷第5期 Chin ＪOncol，May 2018，Vol．40,No.5
【4】许梦苗，郭小燕，王鼎，李月峰，CT平扫图像三维纹理分析对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值[A]，现代肿瘤医学，2020，28，18：3226-3230
【5】一阶CT纹理分析在甲状腺良恶性结节鉴别中的价值[J].临床放射学杂志，2019年38卷3期?422-425页
【6】国际医学放射学杂志 International Journal of Medical Radiology 2017 Jan;40(1):3-5;36
【7】CT纹理分析对甲状腺结节鉴别诊断的研究进展[J].?罕少疾病杂志,2018年8月第25卷第4期 71-72,86页
【8】董伊，计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展，Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术[A].2018.14，15：170-173
[作者简介]
韦璐铧（1999.03-），女，汉，金华东阳人，杭州医学院医学影像学院，2017级医学影像技术专业，本科。
王嘉鹭（1998.06-），女，汉，浙江海宁人，杭州医学院医学影像学院，2017级医学影像技术专业，本科。
[通讯作者] 刘蕊（1980.12-），女，汉，山东临沂人，本科，杭州医学院医学影像学院，讲师，主要研究方向为医学图像处理技术。