📌 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：37284091-Diagnostic accuracy of dual-energy computed tomography-based nomogram for differentiating papillary thyroid microcarcinomas from micronodular goiters
研究机构： Chongqing General Hospital
作者：Qian Li 1, Zuhua Song 1, Dan Zhang 1, Xiaojiao Li 1, Qian Liu 1, Jiayi Yu 1, Youjia Wen 1, Jiayan Zhang 1, Xiaofang Ren 1, Zongwen Li 1, Xiaodi Zhang 2, Zhuoyue Tang 1
发表日期： 2023
📖 阅读链接：doi: 10.21037/qims-22-698.
🔍 1.背景：乳头状甲状腺微腺癌（Papillary Thyroid Microcarcinoma, PTMC）与微结节性甲状腺肿（Micronodular Goiter, MNG）在影像学特征上常存在重叠，导致误诊的风险增加。这种误诊不仅可能引发过度治疗，还会带来不必要的医疗费用。因此，开发一种高精度的早期诊断方法对于临床治疗决策至关重要。
目的
本研究旨在构建并验证一种基于光谱CT的预测模型，以期在手术前准确区分PTMC与MNG，从而优化临床治疗方案。
方法
本研究为回顾性分析，纳入了366例病理确诊的甲状腺微结节患者，分为训练集（256例）和验证集（110例）。通过分析影像学特征及光谱CT定量参数，采用单变量分析和逐步逻辑回归方法筛选出独立预测指标，进而构建光谱CT-影像学预测模型。
统计学
研究采用R软件、MedCalc及SPSS软件进行统计分析。使用Kolmogorov-Smirnov检验评估数据正态性，独立样本t检验及Mann-Whitney U检验比较连续变量，卡方检验用于分析分类变量。通过逐步逻辑回归分析确定独立预测因子，并利用受试者工作特征（ROC）曲线及DeLong检验评估模型的诊断性能。
结果
光谱CT-影像学预测模型在训练集中的曲线下面积（AUC）为0.880，在验证集中的AUC为0.836，显示出良好的诊断性能。该模型的敏感性和特异性均优于传统影像学模型，表明其在区分PTMC与MNG方面具有较高的准确性。
讨论
本研究首次探讨了光谱CT参数在区分PTMC与MNG中的应用，结果显示，碘浓度（IC）和标准化碘浓度（NIC）等量化参数显著提高了诊断精度。临床应用中，基于光谱CT的影像学预测模型作为一种非侵入性且高效的诊断工具，能够辅助医生做出更为准确的临床决策，减少误诊率，避免不必要的手术及治疗。
结论
光谱CT提供了区分PTMC与MNG的重要影像信息，基于光谱CT的影像学预测模型作为一种简便易用的工具，具备辅助临床决策的潜力，能够提高甲状腺微结节的定性准确性。
未来研究建议
建议未来研究进一步探索光谱CT在其他类型甲状腺肿瘤中的应用，并结合其他先进影像学技术以提升诊断的全面性和准确性。同时，应增加样本量，开展多中心研究，以验证所构建模型的普适性和稳定性。
知识问答
1.光谱CT的主要优势是什么？
A. 增加辐射剂量
B. 提高肿瘤的可视化
C. 降低影像分辨率
D. 无法进行定量分析
正确答案：B
2.在本研究中，独立预测因子包括哪些？
A. 形状不规则
B. 碘浓度（IC）
C. 低密度
D. 所有上述
正确答案：D
3.研究中使用的统计方法主要包括？
A. 线性回归
B. 逐步逻辑回归
C. 方差分析
D. 生存分析
正确答案：B
4.光谱CT-影像学预测模型的AUC值在训练集中是多少？
A. 0.661
B. 0.856
C. 0.880
D. 0.701
正确答案：C
A: 常规CT平扫
BF: 有效原子序数图（动、静脉期）
CG: 碘密度图（动、静脉期）
DH: 光谱曲线（动、静脉期）
E：病理切片（PTMC）
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）：
Li Q, Song Z, Zhang D, Li X, Liu Q, Yu J, Wen Y, Zhang J, Ren X, Li Z, Zhang X, Tang Z. Diagnostic accuracy of dual-energy computed tomography-based nomogram for differentiating papillary thyroid microcarcinomas from micronodular goiters. Quant Imaging Med Surg. 2023 Jun 1;13(6):3428-3440. doi: 10.21037/qims-22-698. Epub 2023 Apr 6. PMID: 37284091; PMCID: PMC10239998.
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