杨晓云 王 丹 康 琦 田 野 周 琦

超声是目前筛查甲状腺结节并对其进行恶性风险分层的首选方法，其中超声造影能清晰显示甲状腺结节内微循环的灌注情况，提高了鉴别诊断甲状腺结节良恶性的准确性［1］。但由于甲状腺结节病理变化过程复杂，良恶性结节的常规超声图像和超声造影动态图像存在一定重叠。人工智能辅助系统（artificial intelligence computer aided system，AI-CAD）可协助临床医师鉴别甲状腺结节的良恶性［2］。本研究旨在比较超声造影、AI-CAD及其联合对甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）5类结节的鉴别诊断价值。

资料与方法

一、临床资料

选取2019年6～12月西安交通大学第二附属医院经组织病理学证实的TI-RADS 5类结节患者93例（共141结节），男31例，女62例，年龄21～70岁，平均（46.3±12.3）岁，结节直径3～51 mm，平均（11.3±8.3）mm。其中良性结节54个，包括结节性甲状腺肿39个，腺瘤型甲状腺肿5个，肉芽肿性甲状腺炎4个，甲状腺滤泡性肿瘤3个，滤泡上皮乳头状增生、纤维脂肪组织增生、炎症改变纤维增生各1个；恶性结节87个，包括甲状腺乳头状癌80个，滤泡癌3个，淋巴瘤2个，甲状腺未分化癌和髓样癌各1个。本研究经医院医学伦理委员会批准，所有患者均知情同意。

二、仪器与方法

1.仪器与试剂：使用日立Hi Vision Ascendus彩色多普勒超声诊断仪，15L8W线阵探头，频率8～15 MHz；EUP-L52线阵探头，频率3～7 MHz；造影剂使用意大利博莱科公司生产的SonoVue；AI-CAD为德尚韵兴公司研发的DEMETICS超声甲状腺结节辅助诊断系统。

2.方法：所有患者均先行常规超声检查，储存横切和纵切水平最佳显示切面图像，同步导入AI-CAD系统，系统自动给出结节良恶性评分；……