📌 期刊名称：Quant Imaging Med Surg. 《定量医学与外科影像学》
📌 影响因子（2023）: 2.9 (2区Q2)
文章标题：39022257-Differentiation of benign and malignant lesions in Bethesda III and IV thyroid nodules via dual-energy computed tomography quantitative parameters and morphologic features
研究机构： Chongqing General Hospital
作者：Xiaofang Ren 1, Zuhua Song 1, Dan Zhang 1, Xiaojiao Li 1, Jie Huang 1, Qian Liu 1, Youjia Wen 1, Jiayan Zhang 1, Dan Zeng 1, Zhuoyue Tang 1
发表日期： 2024
📖 阅读链接：doi: 10.21037/qims-23-1511.
🔍 1.背景：甲状腺结节（Thyroid Nodules, TNs）在普通人群中具有较高的发病率。根据细胞学分类，贝塞斯达系统（Bethesda System）将甲状腺结节分为III类和IV类，分别对应13-30%和23-34%的恶性风险。这两类结节在术前的鉴别诊断中面临显著挑战，导致大量良性结节患者接受了不必要的甲状腺切除术。现有诊断方法的局限性凸显了开发新型诊断工具以减少误诊和过度治疗的迫切需求。
2. 研究目标
本研究旨在评估结合光谱CT定量参数与形态学特征的综合模型在区分贝塞斯达III和IV类甲状腺结节的良恶性方面的有效性，期望为临床提供更为精准的诊断手段，减少不必要的手术干预。
3. 方法
研究纳入了77名计划接受甲状腺手术的患者，所有患者均接受了光谱CT扫描。研究测量的定量参数包括：动脉期（Arterial Phase, AP）和静脉期（Venous Phase, VP）中的标准化碘浓度（Normalized Iodine Concentration, NIC）、光谱曲线斜率（λHU）、以及标准化有效原子序数（Effective Atomic Number, Zeff）。通过对比良性与恶性结节的光谱CT参数及形态学特征，构建多变量预测模型，并利用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）评估模型的诊断性能。
4. 统计方法
本研究采用R软件、SPSS和MedCalc进行统计分析。双侧P值<0.05被认为具有统计学显著性。数据分布通过Shapiro-Wilk检验评估，连续变量根据正态分布情况以均值±标准差或中位数及四分位数范围表示。良恶性结节的光谱CT参数和形态学特征间的差异采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验或卡方检验进行比较。构建最佳预测模型后，利用列线图（Nomogram）进行可视化，并通过校准曲线（Calibration Curve）和决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）评估模型的临床实用性。
5. 结果
研究结果显示，动脉期标准化碘浓度（AP-NIC）在恶性结节中显著低于良性结节（P<0.001）。结合AP-NIC与增强模糊（enhanced blurring）的多变量模型表现出最佳的诊断性能，ROC曲线下面积（AUC）为0.808，敏感性为85.4%，特异性为65.5%。列线图预测值与实际观察值的偏差小于5%，表明模型具有良好的校准性。
6. 讨论
本研究首次展示了结合光谱CT定量参数与形态学特征在鉴别贝塞斯达III和IV类甲状腺结节良恶性方面的优势。特别是AP-NIC作为关键预测因子，其在区分良恶性结节中的显著差异表明了其潜在的临床应用价值。该综合模型不仅提高了诊断的准确性，还为减少良性结节患者的不必要手术提供了有力支持。此外，光谱CT的多参数优势为甲状腺结节的精准诊断提供了新的视角。
7. 结论
结合动脉期标准化碘浓度和增强模糊特征的光谱CT模型在区分Bethesda III/IV类甲状腺结节的良恶性方面表现出可靠的诊断性能，有助于优化甲状腺结节的术前评估和治疗决策。
8. 后续研究建议
未来研究应进一步探讨更多影像学特征与光谱CT定量参数的综合应用，扩大样本量以验证本研究的结论。同时，建议开展多中心研究以提高结果的普适性，并探索光谱CT在其他甲状腺疾病（如甲状腺癌的分期与复发监测）中的应用潜力。此外，结合人工智能和机器学习技术，开发更加智能化的诊断工具也是未来的重要方向。
9. 知识问答
1. 贝塞斯达III和IV类甲状腺结节的恶性风险分别为多少？
A. 5-10%
B. 13-30%
C. 23-34%
D. 40-50%
正确答案：B, C
2. 本研究中使用的主要影像学技术是什么？
A. 常规CT
B. 磁共振成像
C. 光谱CT
D. 超声
正确答案：C
3. 结合哪两个特征的模型表现出最佳的诊断性能？
A. 形态学特征与DECT参数
B. AP-NIC与增强模糊
C. VP-NIC与AP-λHU
D. 以上都不是
正确答案：B
A-C: 假性增强模糊
D: 病理结果为肉芽肿性甲状腺炎
E、I: 40keV图像
F、J: 100keV图像
G、K：碘密度图
H、L：有效原子序数图
M、N：光谱曲线
参考文献(两日内回复文章标题即可获取原文，超过两日请单独回复PMID）：
Ren X, Song Z, Zhang D, Li X, Huang J, Liu Q, Wen Y, Zhang J, Zeng D, Tang Z. Differentiation of benign and malignant lesions in Bethesda III and IV thyroid nodules via dual-energy computed tomography quantitative parameters and morphologic features. Quant Imaging Med Surg. 2024 Jul 1;14(7):4567-4578. doi: 10.21037/qims-23-1511. Epub 2024 Jun 14. PMID: 39022257; PMCID: PMC11250302.
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