【摘要】： 實時超聲造影評價甲狀腺實性結節(jié)性質的臨床應用研究 目的 1.觀察分析甲狀腺實性結節(jié)實時灰階超聲造影的增強方式和特征,初步總結甲狀腺良惡性結節(jié)實時超聲造影增強特征。 2.探討超聲造影在甲狀腺良惡性結節(jié)診斷中的價值。 3.與常規(guī)超聲檢查對照分析,比較兩者在判斷甲狀腺良惡性結節(jié)性質中的應用價值,評價其優(yōu)缺點。 資料與方法 對128例146個甲狀腺病灶(包括85個惡性病灶及61個良性病灶)進行常規(guī)超聲和實時超聲造影檢查,所有病灶均由手術病理證實。使用PHILIPS iU22超聲診斷儀,造影探頭頻率3-9MHz,造影模式儀器設置：機械指數(shù)(MI)0.08-0.10,總增益88%-90%,深度3.5cm,聚焦帶置于病灶深部,開啟Xres、SonoCT,造影劑采用SonoVue,經(jīng)肘靜脈團注1.5ml造影劑混懸液,實時記錄造影過程。 分析比較超聲造影時甲狀腺病灶的增強時間、內部增強強度、內部增強均勻度及邊緣增強情況,總結不同病理類型甲狀腺結節(jié)的造影增強特點和增強模式；分析超聲造影的診斷敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值；并與常規(guī)超聲對比,比較兩種方法在判斷甲狀腺結節(jié)性質中的應用價值。 結果 1.甲狀腺結節(jié)的超聲造影增強特征分析 146個病灶中有145個在造影后出現(xiàn)增強,其中73.7%(45/61)的良性病灶與甲狀腺實質同步或早于甲狀腺實質增強,56.4%(48/85)的惡性病灶晚于甲狀腺實質增強；59.0%(36/61)的良性病灶呈整體均勻增強,74.1%(63/85)的惡性病灶呈區(qū)域增強；68.9%(42/61)的良性病灶增強強度類似或稍高于周圍實質,72.9%(62/85)的惡性病灶增強強度低于周圍實質；54.1%(33/61)的良性病灶出現(xiàn)環(huán)狀增強,98.8%(84/85)的惡性病灶無環(huán)狀增強結構。 2.超聲造影診斷甲狀腺結節(jié)的價值 若以超聲造影時病灶增強晚于甲狀腺實質作為甲狀腺惡性病變的診斷標準,則超聲造影的敏感性為56.4%,特異性為73.8%,陽性預測值為76.2%,陰性預測值為54.9%；若以病灶增強低于甲狀腺實質診斷惡性病變,則敏感性為72.9%,特異性為68.9%,陽性預測值為76.5%,陰性預測值為64.6%；若以病灶不均勻增強診斷惡性病變,的敏感性為91.8%,特異性為59.0%,陽性預測值為75.7%,陰性預測值為83.7%；若以病灶邊緣增強作為甲狀腺良性病變的診斷標準,其敏感性54.1%,特異性98.8%,陽性預測值97.0%,陰性預測值75.6%。 3.超聲造影與常規(guī)超聲診斷甲狀腺結節(jié)的對照研究 單純應用灰階超聲診斷甲狀腺結節(jié)的良惡性,敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為88.2%、88.5%、91.5%和84.4%；單獨應用彩色多普勒超聲診斷甲狀腺結節(jié)能力最差,其敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為84.7%、85.2%、88.9%和80.0%；若單獨應用超聲造影,其診斷能力僅稍優(yōu)于彩色多普勒,敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為85.9%、85.2%、89.0%和81.3%；若將灰階超聲與彩色多普勒結合,則診斷敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為91.7%、91.8%、93.9%和88.9%,優(yōu)于各自單獨應用的價值；灰階、多普勒與超聲造影聯(lián)合應用,其診斷價值最高,敏感性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為94.1%、93.4%、95.2%和91.2%。 結論 1.實時超聲造影顯示甲狀腺良惡性結節(jié)具有不同的增強特征。 2.超聲造影有助于甲狀腺良惡性結節(jié)的鑒別診斷,具有重要的應用價值。 3.超聲造影結合灰階及彩色多普勒診斷甲狀腺結節(jié)的敏感性、特異性均高于灰階、彩超或灰階與彩超相結合。超聲造影能夠提高常規(guī)超聲的診斷效率,為臨床診斷及治療提供了更多的信息,是常規(guī)超聲的必要補充和發(fā)展。
【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：R445.1
【圖文】：

注:ZD:灰階超聲;CDFI:彩色多普勒超聲;CEUS:超聲造影灰階超聲、彩超、灰階結合彩超、常規(guī)超聲結合超聲造影診斷甲狀腺結節(jié)的ROC曲線如圖2一h ROCCU四G SOUrCeOftheCU川e—ZD—CDFI一20+COFI—CEUSZD+CDFI+CEUS— ReferenCeLine+注月汀!﨏.!!!口﨏l一之一材者ssue丹‘nU:nl目U 0.00.20.4習 0.60.81.01一SPeci們city圖

【參考文獻】

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本文編號：2731884