近年来，甲状腺占位性病变的检出率逐年上升^[1]。由于甲状腺占位性病变种类较多，鉴别诊断较困难^[2]，因此，提高其恶性检出率，是目前无创诊断领域关注的热点。超声作为应用最广泛的无创诊断技术，随着图像识别技术的发展，其诊断的智能化，为临床诊疗提供了更客观、全面的决策支持^[3]。本研究通过病理图像校正，建立超声图像偏倚式干涉技术，对甲状腺占位性病变进行良恶性鉴别，并与超声人工检查对比，以探讨该技术的临床应用价值。

纳入2017年2月至2018年1月我院收治的甲状腺占位性病变患者100例，其中男29例，女71例；年龄21~69岁，平均（44.0±15.0）岁。纳入标准：①甲状腺超声检查发现占位性病变，且经过手术或活检明确病变性质。②患者签署知情同意书。排除标准：①无法配合检查或完成流程者。②甲状腺无其他超声可见的弥漫性或周围组织侵入甲状腺区域的占位性病变。在100例中选定甲状腺占位性病变100个，其中良性25个，恶性75个，分为建模组及验证组。建模组41个，其中良性病变9个（22.0%），恶性32个（78.0%）；验证组59个，其中良性病变15个（25.4%），恶性44个（74.6%）。2组良恶性构成差异无统计学意义（χ²=0.160，P=0.689）。本研究经我院伦理委员会批准。

使用Philips IU Elite、GE Logiq E9、Philips Epiq 5超声诊断仪及线阵探头。建模组图像使用Coral Paint Shop Pro 2019工具，以大体病理标本为本底，灰度化本底图片，以病灶中心为中点，每120°定向等比间距（病灶中心至边缘长度的25%）取点，取点范围涵盖病变边缘^[4-5]。获取每点灰阶数值（图 1，2）。灰阶数值是基于人眼所能识别的16个不同灰度的编码，以图像非感兴趣区（固有区域）采样作为基准，对灰阶数值进行标准化。超声图像的处理与病理图像一致（图 3）^[6-7]。为保证超声图像和病理图像的对应关系，病理切片时须按甲状腺扫查方向切割，以其相对于下颌角（上）、甲状软骨（前）、同侧胸锁关节（侧）位置定位其切割点（图 4）。

图 1

图 1 大体标本图像

图 2

图 2 Paint Shop Pro定点采集，并测量病理图像灰度值示例

图 3

图 3 Paint Shop Pro定点采集，并测量超声图像灰度值

图 4

图 4 线a、b、c分别以甲状软骨（前）、胸锁关节（下）、下颌角（上）相对于甲状腺肿块的位置作为定位标记，确保切片的准确性

对病理、超声图像特征提取数据行偏倚式干涉，并对病理及超声数据行相关性分析，建立回归方程。将该方程引入MATLAB，并对验证组中病灶超声图像行偏倚式干涉分析获取结果。

采用SPSS 22.0统计软件进行数据分析。将超声偏倚式干涉分析结果与人工检查及病理结果行统计学分析。灰阶等计量资料以x±s表示，2组比较行t检验，多组间比较行方差分析；计数资料用相对数表示，组间比较行χ²检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。

建模组病理大体标本获取的图像灰阶数据见表 1。对原始数据行独立样本t检验，中心、25%距离、50%距离、75%距离、边缘图像灰阶数据比较，差异均有统计学意义（均P < 0.001）。

表 1

表 1 建模组病理大体标本获取的图像灰阶数据（x±s）

表 1 建模组病理大体标本获取的图像灰阶数据（x±s） 组别 个数 中心 25%距离 50%距离 75%距离 边缘 良性 9 134±12 158±10 119±6 130±17 112±2 恶性 32 121±24 120± 6 145±7 119±23 140±6 t值 45.156 167.766 111.703 15.353 -142.777 P值 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 注：灰阶及标化后的数值为类似等级的计量资料，本研究中只取整数。

建模组超声图像灰阶数据见表 2。对原始数据行方差分析，中心、25%距离、50%距离、75%距离、边缘超声图像灰阶数据比较，差异均有统计学意义（均P < 0.05）。

表 2

表 2 建模组超声图像灰阶数据（x±s）

表 2 建模组超声图像灰阶数据（x±s） 组别 个数 中心 25%距离 50%距离 75%距离 边缘 良性 9 105±11 119±10 94± 3 79±12 82± 3 恶性 32 92±20 105± 9 122±11 97±14 107±12 t值 2.472 8.020 -12.26 19.807 22.134 P值 0.020 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001

以超声灰度测值为自变量对2组数据行相关性分析，其散点图（图 5）、相关性分析结果（表 3）如下。超声及病理图像的灰阶数据差异无统计学意义（P > 0.05）。散点图提示建模组超声图像及病理图像的灰阶数据存在数量关联趋势，而该趋势呈线性，其中超声与病理图像的中心、75%距离及边缘灰阶呈正相关，25%距离、50%距离灰阶呈负相关。

表 3

表 3 超声及病理图像相关性分析

表 3 超声及病理图像相关性分析 统计值 中心 25%距离 50%距离 75%距离 边缘 Pearson相关系数 0.299 -0.291 -0.25 -0.213 -0.213 P值 0.057 0.065 0.115 0.182 0.182 回归系数 1.007 -1.750 -0.171 1.680 2.330 P值 0.017 0.020 0.014 0.049 0.001

图 5

图 5 建模组超声与病理图像灰阶数据散点图

将超声与病理图像的相关性回归方程导入MATLAB运行，对验证组图像进行分析，符合中心、25%距离、50%距离、75%距离及边缘的图像会被系统自动标识，全部被标识出来的病灶即认为符合恶性病变特征，未完全标识5种特征的图像为良性病变，见表 4。偏倚式干涉的准确率86.4%（51/59），敏感度90.9%（40/44），特异度86.7%（13/15）。超声人工检查与偏倚式干涉检查结果比较，差异无统计学意义（χ²=4.704，P=0.062，表 5）。

表 4

表 4 超声偏倚式干涉结果

表 4 超声偏倚式干涉结果  个 病理 偏倚式干涉 合计 良性 恶性 良性 14 1 15 恶性 5 39 44 合计 19 40 59

表 5

表 5 超声偏倚式干涉与人工检查图像识别结果比较

表 5 超声偏倚式干涉与人工检查图像识别结果比较  个 人工检查 偏倚式干涉 合计 良性 恶性 良性 9 8 17 恶性 10 32 42 合计 19 40 59

超声作为一种快捷简便的医学常用技术已广泛应用于临床。本研究目的是通过超声图像偏倚式干涉技术提高超声诊断效率，并依据相关结果对该技术的临床应用价值进行初步研究。本组建模基于病理大体标本，在超声相应位置基于灰阶图像建立图像干涉，对超声图像进行纠正并建模。

甲状腺占位性病变良恶性的早期诊断直接决定预后。虽甲状腺癌恶性程度较低，其预后与患者年龄、病理分级等因素有关，但早期诊断仍是延长生存时间的最主要因素。本研究发现超声图像与病理图像相关的变化规律，可对甲状腺占位性病变的定性诊断提供有力帮助。病理学图像与超声图像的对应关系呈线性，且病灶中心至边缘区域的图像变化可建立回归方程。病理学大体图像建模的优势在于解剖结构的相似性，利用相对位置的图像特征对超声图像属性进行调整。本研究通过多层次动态扫描获取全容积图像，结合病理学以超声视角进行操作（如切割固定）基础上提取相应部位图像，以保证对应位置的准确性。

图像的特征识别，理论上取点越多越准确。本研究采用的5点是依据病灶大小和图像分辨率制订的。散点图呈沿线性集中的趋势说明超声图像的变化规律与病理相对应。多角度选点可防止背景图像不均质性造成图像干涉的不确定性，以减少对病灶定性的错误。本研究中，超声图像与病理图像的定位点特征差异无统计学意义（P > 0.05），表明通过超声图像特征分析可得出与病理较吻合的诊断。应用该技术所得结果与病理符合率较高，且与超声人工检查差异无统计学意义（P > 0.05），因此该技术是筛查性快速诊断较理想的工具。而对于良恶性的鉴别诊断除了使用中心距离的图像灰阶属性分析外，还可使用区域光点分布密度分析，以增加该技术应用的广度及对更大范围病理分型进行诊断^[8]。

本研究不足：①对甲状腺占位性病变亚型的分类无法用通用公式解决，由于大体标本的获取、切割直接影响诊断的准确性，大量数据对工作平台的性能亦具有一定要求，因此广泛应用于临床仍有困难。②对分辨力要求较高，较小病变仍存在取点困难，病灶大小与肿瘤生物学特性关系的不明确性仍需大样本数据检验。

综上所述，利用图像偏倚式干涉技术对超声图像调整并应用于临床诊断，其与病理结果符合率较高，与人工操作结果相近，有助于甲状腺占位性病变的快速筛查^[9-10]。