甲状腺结节分割

甲状腺结节分割（共7篇）

甲状腺结节分割 篇1

摘要：超声甲状腺结节分割是发现与识别甲状腺良恶性肿瘤的关键技术之一。针对模糊聚类法无法准确分割超声图像甲状腺结节边缘,而局部拟合(RSF)模型法对手动初始化轮廓敏感的问题,提出一种融合空间约束模糊C均值聚类和局部拟合RSF模型的分割结节方法。用空间约束模糊C均值聚类法(SKFCM)对图像进行聚类并二值化聚类结果作为RSF模型法初始轮廓,克服了RSF模型法对初始轮廓敏感问题,水平集演化参数也将通过聚类结果自动给出,不再需要人为设定。同时改进了RSF模型法拟合项,并利用高斯正则化规则RSF模型水平集,提高了RSF模型演化效率,缩短了收敛时间。仿真实验结果表明,提出的甲状腺结节超声图像分割方法能够快速准确地分割出结节区域。

关键词：甲状腺结节分割,空间约束聚类,局部拟合模型,高斯正则化

甲状腺结节准确分割是甲状腺结节病变诊断的基础。结节指在甲状腺内部的肿块,可随吞咽动作在甲状腺内部上下移动,是临床常见病症,可由多种病因引起。早期结节是一种良性增生性病变,可以累及使甲状腺慢性病变,也可以只波及一叶或一部分,在甲状腺内只形成单结节[1]。不同病变期结节的结构复杂多样,一定程度上增加了鉴别难度[2]。如果能充分认识甲状腺结节的各种超声特点,正确地识别判断,就可以减少误诊机会,提高诊断符合率,使许多病人免予不必要的手术,对指导临床治疗有重要价值。

传统的图像分割大致可以分为区域分割方法和边缘分割方法两种。区域分割方法主要包括:区域合并法、聚类法以及阈值法等。边缘分割方法主要包括:微分算子法、边缘串行检测法等。随着偏微分方程的运用,越来越多的学者从事偏微分方程图像分割研究,轮廓分割方法也逐渐成为图像分割的热门方法。典型的偏微分方程轮廓分割法有:DRLSE模型法[3]、RSF模型法[4]、LIF模型法[5]和CV模型法[6]等。国内外针对超声甲状腺结节分割也在以上三大类方法中展开,最近几年典型甲状腺结节分割方法有:文献[1]改进的蚁群算法,通过目标与背景区域的边缘信息,调节蚁群算法中的阈值分割出感兴趣区域,但该方法速度慢,分割准确度不高。文献[7]结合局部信息改进了CV模型法分割超声图像能力,该方法可以不受灰度不均匀影响,但需要人工给出适当初始轮廓。文献[8]结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型法,该模型法克服了RSF对初始轮廓敏感的问题,但该方法仍然需要人工给出适当初始轮廓,水平集参数需要人工给出。此外文献[9,10],运用各自方法分割出甲状腺结节。

为了克服上述方法的缺陷,本文运用带空间约束SKFCM聚类方法粗分割出结节区域,然后将目标和背景区域分割为二值图像,目标部分被标记为1,背景被标记为0。粗分割结果作为水平集初始轮廓,不再需要人为设定初始轮廓,水平集参数将根据聚类二值图像自动计算给出,不再需要人为根据不同图像特征设定,增加了水平集自适应能力,使水平集完全自动化演化分割图像。同时,在RSF模型拟合项中增加了全局指向性面积能量项,克服了模型会陷入局部极小值问题,实现了甲状腺结节准确分割。

1 空间约束核聚类SKFCM

KFCM算法是为了克服FCM中噪声和奇异值像素点对聚类的影响,在FCM算法引入核函数,得到一个模糊核的聚类方法。模糊核聚类方法就是将输入空间Xk(k=1,2,…)映射到高维空间Φ(Xk)进行聚类。这种映射加大了输入空间样本的特征差别,样本特征被更好地提取、分辨。SKFCM算法[11]在原有的KFCM算法基础上充分考虑了相邻像素间的影响,在KFCM算法的目标函数中加入了局部领域惩罚函数,增加了局部空间约束项,提高了聚类分割的准确度。其定义目标函数为

式中:K(Xk,Vi)为偏差为δ的高斯核函数;uik表示隶属度矩阵,;m>1表示模糊度控制参量;c为类别数;N表示样本空间个数;a>0用来控制空间领域的影响程度;Vi表示第i类的聚类中心;为不包括像素Xk的4或8领域像素点平均值或中间值。

通过迭代更新隶属度矩阵uik和聚类中心Vi,使目标函数JSmΦ最小化粗分割出结节区域。

利用空间约束聚类法分割甲状腺结节时,由于聚类算法固有的缺陷,分割结果不能准确定位到结节边缘,但是可以利用聚类算法获得结节区域的大概位置,作为RSF模型法的初始化轮廓,从而避免了初始化轮廓敏感问题。同时聚类结果二值化后,可以使用二值图像进一步计算出水平集的各项参数,使水平集完全自动演化分割,这大大增加了水平集的自适应分割能力。

2 RSF模型

RSF模型法[4]是一种尺度可控局部区域信息的变分水平集分割模型法。其能量项由两个拟合项函数和曲线能量函数组成,通过合并到水平集公式中,让曲线演化问题转化成能量最小化求解问题。为了避免水平集函数需要反复初始化,RSF模型法中加入了惩罚项。RSF能量函数定义为

式中:f1(x)和f2(x)分别为图像在像素点x处的数值拟合值;λ1,λ2>0为数值拟合项的权系数;K(x-y)是偏差为δ的高斯内核;Ω为整个图像区域,x∈Ω。

水平集表达式为

式中:第一项为水平集能量拟合项,第二项为水平集惩罚项,第三项为长度项;M1(φ(y))=H(φ(y)),M2=1-H(φ(y)),H(φ(y))为亥维赛函数;φ表示水平集;∇表示梯度;μ,υ为正值分别表示第二项与第三项的系数;δε(φ)是偏差为ε的狄拉克函数。

通过梯度流下降法求解得到

RSF模型法能够用来分割不均匀的灰度图像,但是该模型法存在对初始轮廓敏感,初始轮廓的位置、大小、形状直接影响分割结果,水平集参数也需要根据不同图像,手动设置不同的演化参数,自适应能力较差,且该模型法容易陷入局部极小值的分割问题。

3 改进的RSF模型

3.1 自适应水平集参数

传统水平集模型在分割图像时都需根据不同图像特征手动给出演化参数,不具有自适应性,因图像不同,而需要繁琐地调节参数。为了能够让水平集具有自动调节参数的能力,本文在聚类二值化图像给出初始轮廓时,利用初始区域的面积和曲线长度自动计算出需要调节的参数,使水平集演化不在需要人为干涉。定义如下

式中:φ0为聚类二值化后给出的初始轮廓;ζ代表初始轮廓曲线的长度;a代表初始轮廓曲线包围的面积。这里水平集演化需要的参数定义为:τ=a/ζ,λ1=0.1/τ,λ2=0.3/τ,υ=5/τ。

3.2 构造全局指向性面积能量项

RSF模型法具有局部拟合特点,可以较好地分割出弱边缘,但是模型容易受噪声和局部极小值影响,缺乏全局特性。在分割甲状腺结节时,聚类结果给出的初始化轮廓只是粗分割区域,并不能精确到目标边界,所以RSF模型法在分割结节时依然存在陷入局部极小值的可能性。文献[12]提出的改进CV模型法中用了一种全局拟合的水平集函数,该函数计算均匀、噪声较少图像简洁且高效。在此方法基础上,本文构造出了具有全局指向特性的能量项,在避免RSF模型陷入局部极小值时,还可以在图像均匀区域加快模型的演化速度,减少分割的收敛时间。改进CV模型法中的全局拟合水平集函数为

式中:I(x)是原图像;c1和c2分别为轮廓线内外灰度平均值。其主要理论依据为:假设在理想的情况下,目标和背景区域共分为两类区域,目标比背景亮。在目标区域,在背景区域,在狄拉克函数控制作用范围的前提下,使偏微分方程式的演化规则:轮廓在目标之内,曲线向内收缩;轮廓在目标之外,曲线向外膨胀。

本文定义一种可以用来表示轮廓线内部面积项的函数式

为了能够让RSF模型具有全局指向性,将式(9)中的水平集狄拉克函数去掉,同时结合式(10)提出一种具有全局指向性面积能量项,函数表达式为

3.3 高斯正则化规则水平集

RSF模型法中惩罚项的加入虽然能够避免水平集周期初始化起到规则水平集的目的,但是该项不适用于纯偏微分方程驱动的水平集,并且会引起扩散率趋于无穷,导致错分割。文献[5]提出LIF模型法,其为了稳定规则水平集,使用了高斯正则化,其中,G表示偏差为δ的高斯核。高斯正则化在规则水平集同时简化了水平集演化函数项,因此本文使用高斯正则化代替RSF模型法中的惩罚项。

利用高斯正则化后,RSF模型水平集函数表示为

4 本文水平集函数

综合第三节中改进的RSF模型,根据梯度流下降法本文得到新的水平集函数为

式中:γ为两种拟合力占的比重。

本文水平集中,使用聚类后二值化图像中为1的区域作为水平集的初始化轮廓,初始化轮廓不再是人为设置的固定形状、位置及大小,而是根据聚类后二值化图像的位置、大小给出不同的轮廓,并且该轮廓一定包含结节区域,可以避免水平集初始化敏感问题。当水平集处于图像平坦区域或者处于局部极小值区域时,水平集全局指向性面积能量项将起主要控制作用,控制水平集曲线向边界靠近,当水平集曲线处于结节边界时,局部拟合项将起主要作用,控制曲线在边界处停止,使分割结果更加准确。同时,利用了高斯正则化规则水平集,避免了传统RSF模型惩罚项规则水平集引起扩散率趋于无穷的问题。

本文算法流程主要步骤如下:

1)输入甲状腺结节图像,设置聚类总数c,模糊度控制参数m,空间约束系数a,并设定最大迭代次数N;

2)根据式(1)、式(2)、式(3)计算新的目标函数JSmΦ,聚类中心Vi和隶属度矩阵uik;

3)判断式(1)是否达到最小,否则跳转步骤2),是则执行下一步;

4)提取分类结果中包含感兴趣区域的m类粗分割结果和m类的隶属度矩阵uij,根据阈值T对聚类结果二值化,感兴趣部位设置为1,背景部位设置为0;

5)计算改进RSF模型的参数λ1,λ2,τ,υ,将二值化图像设置为1的区域作为初始轮廓;

6)根据式(13)演化水平集方程,并用高斯正则化规则水平集;

7)检查水平集方程是否收敛,是跳转步骤8),否则跳转步骤6);

8)输出分割后的图像。

5 实验结果分析

本文对RSF模型法、CV模型法和本文提出的算法从运行时间、迭代次数及分割效果上作对比实验。实验采用的PC机处理器为pentium(R)Dual-CPU E5500@2.8 GHz,内存为2.0 Gbyte,操作系统为Windows7旗舰版,软件版本为MATLAH 2012a(64位)。限于篇幅限制,文中选取了4组甲状腺结节原超声图像,所选4幅图像分别具有各自的特点,用来表明不同背景下,本文算法都可以较准确地分割出结节部位。为了便于分析和讨论,本文实验在聚类部分均采用相同的参数:c=7,a=5,m=2。本文水平集中全局面积能量项γ=0.3,其他水平集演化参数将根据程序自动计算出,在每幅图说明部分给出计算的具体值。

图像1噪声较少,结节与背景区域对比度较高,结节边缘明显,如图1所示。从实验结果看本文方法和CV模型法都可相对准确地分割出结节区域。RSF模型法在选择合适的人工初始轮廓后存在过分割现象,导致错误分割结节区域。其中本文水平集计算参数τ=2.91,υ=241.4,λ1=4.8,λ2=1.6,聚类后人工阈值选择T=0.7。

图像2结节与背景在部分区域对比度较低,噪声有所增强,如图2所示。从实验结果看本文方法可以准确分割出结节,CV模型法的全局拟合项,对于噪声较强和边缘不清晰的图像分割结果很难准确定位到边缘,存在过分割现象。RSF模型法不具有全局拟合特性,在边缘附近明显存在陷入局部极小值的错误分割问题,分割出的不是结节的真正边缘。其中本文水平集计算参数τ=0.02,υ=230.3,λ1=4.6,λ2=1.5,聚类后人工阈值选择T=0.5。

图像3结节边缘与背景区域对比度较低,背景区域噪声较强,结节内部有少量空洞区域,如图3所示。从实验结果看本文方法可以准确地分割出结节区域。RSF模型法的局部拟合项要明显好于CV模型法的全局拟合项。但是,RSF模型法对初始轮廓较敏感,手动设置的轮廓始终会存在过分割现象。其中本文水平集计算参数τ=0.02,υ=217.3,λ1=4.3,λ2=1.4,聚类后人工阈值选择T=0.7。

图像4结节与背景对比度较低,噪声较大,结节边缘模糊不清(见图4)。从实验结果看本文算法可以准确分割出结节区域,CV模型法已经无法分割结节的弱边界,明显存在过分割现象。RSF模型法在手动给予初始轮廓后,由于边缘模糊度较大,人工设定的轮廓始终存在过分割和陷入局部极小值现象。其中本文水平集计算参数τ=0.03,υ=170.2,λ1=3.40,λ2=1.13,聚类后人工阈值选择T=0.85。

表1和表2为4幅图像采用不同方法的迭代时间和迭代次数对比。从表中可以看出,本文方法的水平集演化时间明显比其他两种方法少,迭代的次数也较少。

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6 结论

针对超声甲状腺结节图像分割,本文提出了一种SKFCM-RSF模型分割法。在分割之前,通过基于空间约束的聚类算法粗分割出感兴趣的部位,并且对聚类后的图像进行二值化。二值化图像标记为1的部分作为改进RSF模型法的初始轮廓,同时改进了传统RSF模型法的函数拟合项。实验表明,本文提出的方法可以准确地分割出甲状腺结节,同时加快了RSF模型的分割速度,缩短了收敛时间。

参考文献

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甲状腺结节分割 篇2

肺癌是最常见的确诊后存活率较低的癌症。临床结果初步证明CT扫描成为肺癌筛检最有效的影像学方法[1,2]。基于肺CT图像的计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)系统,能够协助临床医生检测影像中的可疑病灶,降低漏诊和误诊的概率,成为近十几年来一直研究的热点[3]。肺结节分割是CAD系统的重要环节,准确的分割结果能够更好地反映结节的病理和形态特征,为后续特征提取和分类提供依据。

常见的肺结节分割算法有最大二维熵阈值法[4,5]、活动轮廓[6]、基于模糊C均值聚类[7]、动态规划等。本文选择最大二维熵阈值法(简称阈值法)、基于活动轮廓的C-V模型方法(简称C-V法)、动态规划方法(简称DP法)等3种分割方法,分别实现了对肺结节CT图像的自动分割,并对其分割结果进行比较,得到实验结果。

2 材料和方法

2.1 图像数据

本文所采用的CT图像均来源于解放军117医院2009年至2011年医学影像数据库,选出含有良性结节CT图像75幅,含有恶性结节图像47幅,共122幅CT图像(具体见表1,小结节是指直径大于10 mm且小于20 mm的结节,微结节是指直径小于10 mm的结节)。

每一幅实验图像均对应一副由影像科专家手动分割的金标准图像,用于评价算法的分割效果。实验图像的选取如图1所示,图1(a)为胸部CT原始图像,蓝色标注的区域为影像科医生手动标记的结节区域;图1(b)为手工从原始图像中提取出的感兴趣区域,包含完整的结节及其周围区域;图1(c)为影像科专家手动标注的金标准图像。

2.2 结节增强方法

对原图像进行增强的目的是减少模糊性。首先利用单层次模糊增强来增强结节区域和背景之间的对比度;然后用多层次模糊增强方法实现降噪并增强结节边缘。为减弱多层次模糊增强产生的分层现象,特将图像多层次模糊增强后再进行变换,将该变换结果与原图直方图均衡化图像相乘。由于结节多与其周围支气管或肺内血管等密度高的组织相近,不易分辨,所以还需要利用高斯拟合来掩盖结节周围组织存在的干扰。图2是采用上述方法对结节进行增强的程序流程图。

2.3 肺结节图像的自动分割流程

2.3.1 最大二维熵阈值算法

最大二维熵阈值算法的基本思想是:将由图像中各个像素点的灰度值及其区域灰度均值生成的灰度直方图分成独立的类,计算以每个点的灰度-邻域均值对为阈值的熵判别函数值,然后两两比较,得到最大值,即使得各类的总熵最大的过程。其算法流程如图3所示。

2.3.2 基于活动轮廓的C-V模型算法

基于活动轮廓的C-V模型算法的基本思想是:人为地在图像感兴趣的区域上给出初始轮廓曲线,即初始值,最小化一个能量函数,使轮廓曲线在图像中运动,最终逼近该区域的边界。驱使轮廓运动的机理在于最小化能量函数时,使得满足一致性的区域扩张到最大,即一致性区域的边界[8,9]。

基于活动轮廓的C-V模型算法的能量函数为:

其中,λ1,λ2>0,分别为各项加权系数;第1项是闭合曲线的长度约束,第2项是闭合曲线所包围的面积约束,第3项和第4项为保真项。当闭合曲线位于目标的边界时,这2项的和为最小值。基于活动轮廓的C-V模型算法的流程如图4所示。

2.3.3 动态规划算法

动态规划算法的基本思想是:用动态规划法进行图像边缘提取是一个获得图像最低能量代价阵的过程。适当的局部代价函数是基于动态规划的结节分割的关键,本文结合了结节的边缘、灰度和大小等3个分量构建极坐标下的局部代价函数:

其中,e(r,θ)为边缘分量,g(r,θ)为灰度分量,s(r,θ)为尺寸分量,各分量均被归一化至[0,1]。we、wg和ws分别为对应分量的权值,we+wg+ws=1。

动态规划算法实现的基本过程是:从起始点开始,遍历每点的邻域范围,矩阵中最后一列累积价值最小的像素即为轮廓结束点,然后从结束点沿累积价值减少最快的路径反向跟踪,直至到达起始点,起始点到终止点之间的连线即为所求结节的边缘。其基本流程如图5所示。

2.4 3种算法的分割比较

2.4.1 实验平台

本实验在硬件配置为双核3.0 GHz CPU,2 GB DDR3内存的台式PC上完成,运行算法比较程序的平台为Matlab Version 7.7.0.471(R2008b)。

2.4.2 评价方法

为了评价某算法分割的效果,采用差异实验法(em-pirical discrepancy method),把由专家人工分割得到的图像作为参考图像,也称为金标准(gold standard)[10,11]。使用Dice相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)计算分割结果与真实分类结果的重叠程度。计算公式为:

其中,A表示某算法的分割区域,B表示金标准的真实分割区域,N(*)指区域中像素点的数目。

在Matlab编程环境下,设计了一个用于肺结节CT图像自动分割的程序平台。实验中对52幅良性结节图像及33幅恶性结节图像分别用3种算法分割,得到的结果用DSC系数进行评价。

2.4.3 3种分割算法的不同分割结果

选取分割实验中的含良性肺结节和含恶性肺结节的CT图像进行自动分割,3种分割算法的分割过程和不同的分割结果如图6、7所示,图6是其中一幅良性肺结节图像的实验过程和分割结果比较,图7是其中一幅恶性结节图像的实验分割过程和结果对比。

注:THR表示二维最大熵阈值分割法,CV表示C-V模型分割法,DP表示动态规划法分割法;DSC表示相似性系数,Running Time表示分割耗时,单位为秒

3 结果和讨论

3.1 良性结节的分割结果比较

将75幅含良性肺结节的CT图像经3种分割算法自动分割后,统计实验得到的DSC值和分割耗时值,结果如图8所示。从图8可以看出,对于良性结节的分割,DSC系数的均值:C-V法>DP法>阈值法,方差:DP法<阈值法

注:THR表示二维最大熵阈值分割法,CV表示C-V模型分割法,DP表示动态规划法分割法;DSC表示相似性系数,Running Time表示分割耗时,单位为秒

3.2 恶性结节的分割结果比较

将47幅含恶性肺结节的CT图像经3种分割算法自动分割后,统计实验得到的DSC值和分割耗时值,结果如图9所示。从图9可以看出,对于恶性肺结节的分割,DSC系数的均值:C-V法>DP法>阈值法,方差:C-V法

3.3 算法分析和讨论

阈值法是一种最常见的直接检测区域的分割方法,它利用图像的灰度信息,对于不同结构灰度对比度明显的图像分割尤其有效。阈值方法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息,对噪声敏感,为解决此类问题,本研究采用的二维最大熵阈值法,利用了像素邻域的局部信息,就是通过计算图像的灰度——3×3邻域灰度均值对概率密度函数的二维熵,来寻找阈值,文献[12]报道,采用二维最大熵阈值分割法实现对CT图像的颅内血肿的体积测量。但不可避免的是,阈值法仅对图像的灰度变化敏感,对于结节区域与周围致密组织之间的干扰无能为力。同时,它对于恶性结节的毛刺敏感度低。

C-V模型是一种基于区域的活动轮廓模型。它的优点是可以直接生成闭合的曲线,对噪声和模糊边界具有鲁棒性。与基于边缘的活动轮廓模型(如Snake模型)相比,它的优点是采用水平集方法表示的隐式曲线,能够自动处理曲线的裂变和合并,以及表示区域间复杂的闭合曲线,因此对初始轮廓不敏感,且可以自动检测内部的轮廓。文献[13]报道,采用SUV值和活动轮廓模型结合方法,能准确分割肺部肿瘤。本研究采用该算法分割肺部CT图像,其得到的结节边缘是相对细密及精确的,然而它有一个缺点:分割结果的细小结构较多,得到的组织形态不够精确,耗时也较多。

动态规划算法同时利用基于边缘的信息和关于结节周围感兴趣区的灰阶分布的知识来分割肺结节,文献[14]报道,应用动态规划算法能有效地在肺部CT图像上分割裂纹。基于动态规划的分割方法能够较好地避免周围组织的影响,保证边界清晰的结节分割的准确性。然而动态规划算法的不足性在于:对于增强结果的依赖性强,且由于结节的边界并不十分清晰时,路径搜索过程极易偏离正确的位置,从而出现轮廓偏离的问题,导致分割结果的鲁棒性和准确性不足。

摘要：目的:实现最大二维熵阈值、基于C-V模型的活动轮廓、动态规划等3种分割算法对CT图像的肺结节的自动分割并将分割结果进行比较,找出最优分割方法。方法:以解放军117医院PACS数据库中选取的胸部CT影像为研究对象,首先设计了肺结节增强的流程,然后分别采用最大二维熵阈值、基于C-V模型的活动轮廓、动态规划等3种分割算法实现了肺结节的自动分割。结果:基于影像专家手动分割的金标准图像,采用Dice相似度系数,对3种算法的分割结果进行评价。结论:综合算法的分割速度、鲁棒性以及分割精度等3个方面的因素,结果表明,阈值法虽然分割速度快,但分割精度最差;动态规划算法较前者效果好;C-V模型算法优于其他2种算法。

甲状腺结节分割 篇3

肺结节是肺部常见的病变之一, 对初期肺癌的检测意义重大。而在以前的诊断中, 医生面对的往往是一张一张的二维图像, 对疑似结节没有一个整体直观的三维画面。随着放射成像技术的发展, 计算机断层扫描技术 (computed tomography, CT) 、磁共振成像 (magnetic resonance imaging, MRI) 成为辅助医疗诊断的常用手段。它们可以在计算机上重建出直观的三维图像, 为医疗诊断提供传统诊断方法不能获得的病理信息, 将胸部三维数据场高质量地绘制出来, 并把其中的疑似肺结节突出显示, 对医生进行肺结节诊断有很大帮助。

体绘制中, 传递函数的设计是关键。好的传递函数可以将不同物质的不同结构映射到不同的光学属性来把它们区分开, 使用户能够直观地看出内部物质结构的区别。所以, 很多学者对传递函数的设计展开了深入的研究。Hladuvka等[1]人提出用曲率幅值 (曲面在某一点的最大弯曲和最小弯曲) 作为传递函数的定义域设计二维传递函数, 让用户能够隐藏或突出具有有某某种种形形状状的的物物质质。。YYoosshhiinnaabbuu等等[[22]]人人提提出出根根据据二二阶阶方方向向导数的海森矩阵特征值来进行传递函数设计, 来实现突出具有某些结构特征的物质。Kindlmann等[3]人提出以体数据值、一阶梯度幅值和沿梯度方向的二阶梯度进行传递函数的设计, 之后Kindlmann[4]又提出利用主曲率幅值 (surface principa curvature magnitudes) 来进行传递函数设计。Tzeng等[5]人提出利用采样点空间信息结合神经网络算法来设计高维传递函数。这些高维传递函数比一维、二维传递函数显示效果更为精确, 但是所需要的计算量巨大, 用户每一次修改都需要对高维传递函数重新计算, 设计复杂, 而且函数自由度高, 用户往往不知道需要改变哪一个参数来优化显示效果。

针对这些问题与需求, 本文提出一个基于混合水平集分割的肺部三维重建体绘制传递函数自动设计方法, 并提供了简单直观的用户交互式操作界面, 以方便用户根据效果进行传递函数的调节, 并能够简单便捷地绘制出满足辅助医疗诊断需要的肺部三维重建图像。

1 基于肺结节分割的肺部体绘制传递函数自动设计

本文基于混合水平集分割的传递函数设计方法, 具有将肺部体数据分类、传递函数自动设计的优点, 并设计一种直观且高效的方便用户使用的传递函数交互设计方法, 让用户不需要操作或只需简单调整即可得到理想的绘制效果, 辅助医生进行准确诊断。

1.1 设计方法的总体步骤

该传递函数的设计方法主要分为3个步骤: (1) 肺实质分割; (2) 肺结节分割; (3) 传递函数族设计以及体素合成。算法首先对原始数据场逐帧进行肺实质分割, 获得肺实质区域并标记, 然后进行基于混合水平集的肺结节分割, 获得疑似肺结节区域并标记, 得到标记数据场后结合原始数据场进行传递函数族设计, 并通过GPU光线投射方法绘制出结果。算法框图如图1所示。

1.2 肺部组织分类

在原始胸部CT二维影像中, 画面主要分为2个部分:四周背景与无关的高密度组织, 高密度组织主要由胸腔的骨骼以及肌肉构成;影像中部的2片肺实质, 这是感兴趣区域 (region of interest, ROI) , 支气管和血管以及肺结节都是位于肺实质中。本文对肺部CT影像分为c类 (c=3) , 分别为胸腔无关组织、肺实质以及疑似肺结节。

1.3 肺实质提取

肺实质在CT图片上较其他组织差别比较明显, 因为里面大部分是空气成分, 所以密度较小。在图片上表现为灰度值较周围组织低, 与背景灰度值相当;而从形态上, 肺实质被胸腔肌肉组织完全包围。故本文先采用阈值法将背景去除, 然后采用形态学方法将图像中的胸腔肌肉及气管、食道等组织去除, 再对得到的肺实质进行左右肺叶分离以便于下一步肺结节分割。经过形态学方法将无关组织去除后得到的肺实质可能出现内边缘缺损的情况, 本文采用较为流行的基于闭操作运算的滚雪球算法[6]进行修复处理。具体步骤如下:

(1) 通过自适应阈值对原始胸部CT图像进行目标和背景的分离, 将背景区域去除; (2) 利用形态学重构滤波器将图像中的气管、食道以及其他无关的组织去除; (3) 利用游程编码连通区域标记法对肺实质的左右肺叶是否已经分离进行判断, 若没有分离, 则通过连通游程来定位左右肺中间的鞍点[2], 结合肺区的几何特性进行分离处理; (4) 运用基于闭运算的滚雪球算法, 对左右肺叶因上面的处理而缺损的边缘进行轮廓修复。最后得到标记了肺实质的二维标记图像M (x, y) , 肺实质被标记为1, 其余则标记为0。

1.4 疑似肺结节分割

得到肺实质图像之后, 进行疑似肺结节分割。疑似肺结节的分割属于图像分割的范畴, 图像分割中的水平集方法通过曲面的演化来求解曲线的运动, 在曲线演化过程中总可以得到一个封闭平滑的轮廓曲线, 能够很好地围闭出不规则物体的轮廓, 因而应用于疑似肺结节分割十分合适。Chan-Vese模型[7]以及测地线活动轮廓模型 (geodesie aetive contour, GAC) [8]是较为流行的水平集分割方法。Chan-Vese模型简化了Mumford-Shah函数的优化方法, 使水平集曲线处于同质区域时能量最小, 提高了分割的速度以及稳定性;测地线活动轮廓模型则消除了曲线的自由参数, 使初始曲线向能量泛函的极小值演化。香世杰等[9]人提出了混合水平集方法对肺结节进行分割, 该方法整合了Chan-Vese模型以及GAC模型这2种水平集模型, 对区域信息和边缘梯度信息都有良好表达的优点。

本文采用一种混合水平集方法对肺结节进行分割, 混合水平集方法[9]的表达式为:

其中δ (·) 为狄拉克 (Dirac) 函数, 是Heaviside函数的导数。Heaviside函数的表达式为:

式 (1) 大括号内的3项分别为曲率驱动能量项、边缘驱动能量项和区域驱动能量项, μ、ω和λ分别为它们的权重, 分别控制曲线演化的速度、改善凹陷区域的演化能力以及控制推动曲线朝灰度最小方差方向运动的图像力;c1、c2分别为水平集曲线C中闭合区域内外的灰度均值;g为边缘停止函数, 在图像同质区域趋近于1, 在边缘区域趋近于0。

经过混合水平集分割后, 将分割出的结节在原来的标记矩阵中标记为2, 得到新的标记矩阵。

1.5 传递函数族设计及体素合成

经过上面的提取和分割后, 每一张二维CT图像都得到与之相对应的二维标记矩阵。通过对连续序列的二维标记矩阵进行连续排列, 得到一个三维标记矩阵M (x, y, z) , 根据标记矩阵中的标记数值M∈{0, 1, 2}, 把肺部数据场分成了c类 (c=3) , 得到c个子数据场。分别对子数据场进行灰度统计, 形成各类灰度直方图, 根据灰度分布进行传递函数族设计。传递函数设计步骤如下:

(1) M (x, y, z) =0体素主要包含背景、空气及无关的组织和骨骼。直方图分布一般形态如图2 (a) 所示, 低灰度值体素部分为空气, 高灰度值体素部分为胸腔肌肉组织及骨骼, 而骨骼灰度值比肌肉更高。在这部分体素中, 传递函数设置为2个传递函数梯形[10], 分别代表肌肉和骨骼, 如图2 (a) 所示。

(2) M (x, y, z) =1体素的直方图一般形态如图2 (b) 所示, 只有一个波峰, 拖着长尾。第二类体素是肺实质中的体素, 大部分是空气, 小部分是支气管和血管。支气管、血管和空气在灰度上的分界位于波峰右边10%波峰高度所在位置附近。基于样本多次测试, 传递函数梯形设置于从波峰右边6%波峰高度所在位置开始到波形结束, 显示效果最优, 不透明度为0.015。

(3) M (x, y, z) =2体素的直方图分布一般为单一波峰, 到达峰值后骤降。此类为疑似结节, 最为重要, 传递函数必须包含所有体素。如图2 (c) 所示, 颜色设置为黄色 (RGB值为 (255, 255, 0) ) 高亮, 传递函数梯形设置为下底从波形开始到结束, 上底从左边50%波峰高度位置到右边50%波峰高度位置, 不透明度为0.5。

为每一类子数据场设置若干个梯形后, 根据梯形的位置形状为每一类计算一个传递函数, 分别为f0 (x) 、f1 (x) 和f2 (x) , 计算公式如式 (3) 。将分类的子数据场和这3个传递函数一一对应, 并将这个传递函数族按顺序存放入一个一维纹理中传递给GPU, 在GPU着色器中进行体素合成, 如图3所示。

其中Rk、Gk和Bk分别为第k个传递函数梯形的红色、绿色和蓝色分量, hk (i) 为第k个梯形在i处的高度, Num为该类中的传递函数梯形总数, n∈[1, 2, 3]。

在GPU着色器中, 体数据矩阵和标记矩阵各自以三维纹理的形式传入, 基于光线投射的直接体绘制的颜色合成公式为:

其中Cnow为当前体素的颜色值, αnow为当前体素的不透明度, 这2个值都是根据该点对应的灰度值与标记矩阵对应的值来对一维传递函数纹理进行查询获得。

1.6 传递函数族交互调整界面

本设计方法实现了一种简单高效的交互式传递函数设计界面, 如图4所示。通过左下方的滚动条进行类别切换, 上方的直方图显示了该类别体素的灰度分布, 为传递函数设计提供指导。每一类别的传递函数设计相对独立, 只影响所在类别体素的光学映射。用户只需滑动滚动条设定当前要调整的是哪个类别体素的传递函数, 然后根据该类别的灰度分布, 按照传统的一维传递函数方式调节即可。相对于传统的一维、二维传递函数设计方法而言, 这种方法更加方便、灵活。

2 实验与分析

本文的算法实现基于C++编程语言, 体绘制系统基于Open GL和n VIDIA CG Shader实现。测试平台采用搭载了Windows 7操作系统的台式计算机, CPU型号为Intel Xeon5620, 频率2.4 GHz, 内存大小8 GB, 显卡型号为n VIDIA Quador FX5800。

单帧分割效果如图5所示。图5 (a) 为某一帧胸部CT图像, 经过本文的肺实质分割后得到结果如图5 (b) 所示, 再对图5 (b) 进行疑似肺结节分割后得到结果如图5 (c) 所示, 可以看到本文采用的分割是有效的。

为了验证本文提出的传递函数设计方法的有效性, 通过2组胸腔CT图像, 分别为51张512×512以及30张512×512来对比。实验结果如图6所示, 图6 (a) 为51张512×512胸腔CT绘制图像, 图6 (b) 为通过传递函数设计界面调整传递函数去除肌肉骨骼后的肺实质绘制结果, 图6 (c) 为30张512×512胸腔CT绘制图像, 图6 (d) 为对应去除肌肉骨骼后的肺实质绘制结果, 图中圆圈内为血管粘连结节。可以看出, 采用本文提出的方法能够得到很好的绘制效果, 并且对于疑似结节区域使用黄色高亮显示[11,12]。

各测试组渲染速度见表1, 可以看出, 基于GPU体绘制方法渲染速度能够达到实时性要求。

3 结语

甲状腺结节的超声诊断 篇4

1 资料与方法

1.1 一般资料

本组136例为2009年11月—2013年12月经超声检查诊断为甲状腺结节并经术后病检确诊患者，男89例，女47例，年龄18岁～72岁。结节位于一侧的54例，双侧82例；单发38例，多发98例；有临床症状的35例，无临床症状的101例。临床症状主要表现为：自觉颈部憋胀，短期内突然发生结节增大，伴或不伴疼痛。

1.2 方法

使用日立彩色多普勒超声诊断仪，探头频率为10 MHz。对甲状腺进行全面检查，重点明确结节的大小、形态、边缘及内部结构、回声特点、血流、颈部淋巴结等情况。将所有资料备存，并与手术及病检结果进行对照。

2 结果

136例中，实性结节53例，囊性结节25例，混合性结节58例。(1)实性结节：超声图像表现为回声不等的团块，结节大小不等，形态边界清晰或模糊，可伴有弧形或颗粒状钙化，后方回声不等，血供程度不等。(2)囊性结节：超声图像表现为类圆形无回声区，边界清晰或模糊，与周围腺体组织间无低回声晕，后方回声不等，液性暗区内有时可有数条细光带，血供程度不一。(3)混合性结节：超声图像表现为实性结节内见不规则或蜂窝状无回声区、钙化灶或浓缩胶质，后方回声不等，血供程度不一。所有病例颈部淋巴结未见明显增大，个别有散在的增大，无明显临床意义。所有病例经外科治疗后均行手术治疗，并行病理检查。对于结果我们进行了跟踪比对，其中良性病变112例，恶性病变24例，经病理诊断良性病变符合率90.1%(101/112），其中有11例术后病理确诊为恶性病变，术前超声提示恶性病变24例全部符合。

3 讨论

甲状腺结节十分常见，各种甲状腺疾病都可并存甲状腺结节，女性多见。甲状腺结节多为良性，恶性结节仅占5%～10%[1]，是否所有甲状腺结节都应该手术切除成为临床医师需要解决的问题。甲状腺超声检查是评估和随访甲状腺结节在临床应用中最有价值的检查方法，其具有简单、无创的特点，不仅用于判断甲状腺结节的性质、大小和范围，同时也可用于甲状腺细针穿刺细胞学检查（FNA）的定位。甲状腺结节主要表现为：多发，单发较少，结节内部回声差异较大，有时由于结节内发生出血、囊性变或纤维组织增生、钙化、内部坏死等情况，在超声图像上可表现为囊实性、囊性并存的特征。有时腺上皮增生还可形成乳头状结构[2]。由于病变发展的时期不同以及结节增生或退缩的不均等，使得甲状腺结节在超声图像中的表现复杂多样，所以超声科医师需要更高的诊断水平来辅助临床医师给患者提供最佳的个体化治疗方案。

3.1 甲状腺结节与甲状腺腺瘤

甲状腺腺瘤多为单发，呈圆形或椭圆形结节，一般边缘清晰整齐，大部分有完整的包膜，内部回声一般为等回声或高回声，较均匀，结节周边有比较规整的晕环，大多数瘤体内有丰富的血流信号，有的可见网状或彩球状血流信号，周边常见较完整的血管环。甲状腺结节为多发，形态不规整，一般没有包膜，无晕环或不完整，内部回声不等，周边血流信号较少或没有。

3.2 结节性甲状腺肿与甲状腺瘤囊性变

结节性甲状腺肿最易发生囊性变，约占51%，腺瘤次之，约占36%[3]。甲状腺腺瘤合并囊性变表现为内部不规则的无回声区，有时可见钙化灶或浓缩胶质（强回声后方伴彗尾征）。甲状腺囊性结节与甲状腺腺瘤囊性变在无回声区所占比例中的鉴别上无显著差别。甲状腺结节是否多发、病灶有无包膜以及囊性结节内壁上有无乳头状突起，是鉴别甲状腺腺瘤囊性变和甲状腺结节的主要指标[4]。

3.3 甲状腺结节与甲状腺癌

甲状腺癌超声表现复杂，如果有下列情况，应高度怀疑恶性可能[1]:(1)边缘不光滑，呈毛刺状或分叶状；(2)实性结节中出现细小沙砾样钙化；(3)结节的前后径/横径比≥1;(4)结节内血流图像紊乱。但在实际临床工作中，对于甲状腺结节性质的判定超声的敏感性较低，一旦同时存在两种或以上特征时，提示恶性病变的敏感性就会大大提高。

总之，超声检查是评估和随访甲状腺结节最有价值的检查手段，在临床医师对病变性质的判断及治疗方案中起着不可替代的作用。但其受仪器、个人技术水平以及新技术推广程度的制约，在一定程度上仍有很多缺陷，但随着超声技术的快速发展，其诊断水平会进一步提高，避免漏诊、误诊，同时进一步规范甲状腺结节的评估和随访，为临床医师提供更有力的证据，也为患者的规范合理的个体化治疗提供切实可靠的依据。

参考文献

[1]王深明,李梓伦.重视甲状腺结节的正确评估和随访[J].中国实用外科杂志,2010,30(增刊1):1-3.

[2]冯蕾,温建萍,舒虹.结节性甲状腺的超声图像与病理对照分析[J].中国超声诊断杂志,2005,6(8):569-570.

[3]吴茂林.甲状腺囊性病变声像图与大体病理对照分析[J].中国超声医学杂志,1999,15(2):118-120.

甲状腺结节外科手术疗效观察 篇5

关键词：甲状腺结节,外科手术,疗效

甲状腺结节是普通外科临床常见的疾病之一, 成人中约4%可发生甲状腺结节, 以中年女性较多见。甲状腺结节有良性与恶性之分。良性甲状腺结节主要包括结节性甲状腺肿, 甲状腺腺瘤等, 以结节性甲状腺肿多见;恶性的甲状腺结节则以甲状腺癌为主, 另外还包括甲状腺淋巴瘤、转移瘤等[1]。结节可以单发, 也可多发。甲状腺结节虽然多数为良性, 但其具有压迫且易发生恶化, 因此应对生长快、质地硬、不活动的结节施以手术治疗[2]。而手术中的意外损伤, 常导致患者声音嘶哑, 不可逆呼吸功能障碍, 严重影响了患者的生活质量, 为探讨手术治疗甲状腺结节的临床疗效, 该研究对该院从2009年2月—2011年2月行手术治疗的180例甲状腺结节患者的病例资料进行回顾性分析, 现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

对该院180例甲状腺结节患者的病例资料进行回顾性分析。其中男65例。女115例, 年龄19～71岁, 平均42.5岁。病程1个月～15年。术前均行触诊检查, 查血化验T3、T4、TSH, B超等确诊为甲状腺结节。单发结节82例, 多发结节98例。临床表现:颈部肿块53例, 颈前压迫不适或咽部不适98例, 声音嘶哑18例, 呼吸或吞咽困难12例。

1.2 方法

手术方法:对上述180例患者均行手术治疗, 其中单纯肿物摘除54例, 患侧甲状腺部分切除术45例, 患侧甲状腺次全切除术69例, 患侧甲状腺叶+峡部+对侧大部分切除12例。术后患者均经冰冻切片及病理检查进行诊断。

该院相关人员对上述患者随访1年。

1.3 疗效标准

痊愈:冰冻切片及病理检查正常, 实验室检查指标恢复正常, 症状体征消失;好转:症状体征减轻, 实验室检查指标基本正常, 但甲状腺球蛋白抗体>30%, 甲状腺微粒体抗体>15%;无效:B超检查, 实验室检查指标无好转。症状体征未减轻, 疾病复发[3]。

1.4 统计方法

应用SPSS 14.0统计软件对数据进行处理分析。

2 结果

2.1 治疗结果

手术治疗甲状腺结节的总有效率 (总有效率=痊愈有效率+好转有效率) 高达94.5%, 其结果表明其手术治疗甲状腺结节效果明显, 见表1。

2.2 手术治疗甲状腺结节并发症及复发率情况

所有患者均无无切口感染, 大出血, 窒息及气管切开等并发症发生。其中暂时性声音嘶哑者1例, 甲状腺功能低下者2例;随访1年后, 有4例患者发生复发。结果表明手术治疗甲状腺结节并发症少, 复发率低。

3 讨论

据临床资料表明:在我国甲状腺癌的发病数每年每百万人中有39例, 特别是在中年女性中较多见。在我国以结节性甲状腺肿、甲状腺腺瘤及甲状腺癌, 其他种类因比较少见。结节性甲状腺肿是甲状腺结节中最常见的一种良性病变, 一般表现为甲状腺腺体内不均质的增生结节, 一般是多发, 也可以单发。后期可发生囊性变并在局部形成纤维化、钙化等;多由弥漫性甲状腺肿演变而成, 初期弥漫性肿大, 两侧常对称;后期形成结节时, 双侧常不对称[4]。甲状腺腺瘤是甲状腺良性肿瘤中最常见的种类, 可分为滤泡状和乳头状腺瘤两种。多数为单发结节, 包膜完整;肿瘤组织结构与周围甲状腺组织显然不同, 肿瘤内部结构具有相对一致性;周围组织有受压现象[5]。甲状腺癌是最常见的甲状腺恶性肿瘤, 约占全身恶性肿瘤的1%。以乳头状癌和滤泡状癌及未分化癌多见, 前期多无症状, 随着病情进展, 肿块逐渐增大, 质硬, 吞咽时肿块移动度减低。未分化癌上述症状发展迅速, 并侵犯周围组织。晚期可产生声音嘶哑、呼吸困难、吞咽困难[6]。

由于手术过程中易发生意外, 造成喉返神经损伤, 引起声音嘶哑等并发症, 因此手术中应避免喉返神经损伤, 当肿块与周围组织粘连严重时, 应首先分离神经, 将其牵拉于身体垂直的位置, 避免手术切割时造成损伤。一旦发现喉返神经损伤, 应及时修复治疗;因此这需要手术医生熟悉颈部解剖及熟练规范的操作方法。从而减少并发症的发生和复发, 使患者得到满意的治疗效果。

参考文献

[1]卢崇亮, 张显岚.甲状腺结节的诊治进展[J].中国普通外科杂志, 2006, 15 (4) :282-285.

[2]苏伟, 黄美雄, 王在同, 等.各临床因素对甲状腺癌的筛选意义[J].中国实用外科杂志, 2010, 16 (3) :148.

[3]张美蕊.细针抽吸活检对甲状腺结节的诊断[J].中华外科杂志, 2011 (11) :641.

[4]刘胜新, 罗金波, 欧阳和平.甲状腺手术中显露和不显露喉返神经的体会 (附414例报告) [J].临床外科杂志, 2009, 17 (1) :62.

[5]吴孟超, 吴在德.黄家驷外科学[M].7版.北京:人民卫生出版社, 2008:1138.

甲状腺结节的手术治疗分析 篇6

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取该院普外科收治的214例甲状腺结节患者, 其中男性36例, 女性178例, 男女比例为1∶5, 年龄18~72岁, 平均45岁。术前均予以彩超及行体格检查明确诊断, 大部分患者FT3、FT4及TSH均无异常 (仅甲亢及甲减患者有异常) 。其中无痛性肿块者为172例, 咽部不适者为37例, 呼吸困难者仅5例。

1.2 手术方法

该组214例患者中, 行甲状腺+峡部切除术193例, 双侧次全切除术21例, 其中术后追行颈淋巴结清扫术者3例。术后放置皮瓣或引流管, 1~3 d内拔除。

2 结果

术后214例患者均无手术感染、术后大出血、喉头水肿及呼吸道分泌物阻塞、死亡病例, 其中甲减患者12例, 喉返神经损伤者8例, 喉上神经损伤者4例, 但均在术后6个月内恢复。甲减患者常规服用甲状腺干制剂替代治疗, 并检测其TSH水平, 且在众多患者中, 无一例手术后发生甲状腺危象者。

3 讨论

3.1 甲状腺结节的诊断

许多病人无自觉症状, 是在查体时发现有甲状腺结节, 甲状腺瘤为颈前肿块, 生长缓慢, 自己无明显不适感觉。有的病人有症状, 以前存在的甲状腺结节, 近期无痛性、迅速地增大、变硬, 甲状腺癌可能性较大。近日内突然出现的甲状腺结节增大, 或伴有疼痛, 则多为结节性甲状腺肿囊内初学所致。另外, 儿童时期出现的甲状腺结节50%为恶性, 青年男性单发的甲状腺结节也应当重视。甲状腺髓样癌为自主显性遗传型, 也应重视。临床上可以通过体格检查来了解结节的大小、数目、形态、质地、活动度以及有无颈部淋巴结肿大等情况。甲状腺瘤多为单发, 圆形或卵圆形, 也有多发腺瘤。表面光滑, 质地较韧, 边界清楚, 可随吞咽上下移动, 与皮肤无粘连。约80%[3]分化型甲状腺癌及70%未分化癌临床表现为单一结节, 质地较硬, 表面不光滑, 有的甲状腺癌为多发结节, 肿瘤较晚期时, 结节活动度差。通过彩超的检查可以替我们区分结节的性质, 区别其是囊性、实性, 抑或是结节性, 除此之外, 还可显示其是单发的还是多发的。其次, 还可通过针吸涂片细胞学和病理学检查来明确其性质。用粗针取出的标本, 也可行病理学检查, 且诊断意义更大。但鉴于此举风险较大, 且容易伤及气管, 故临床暂未普遍使用。

3.2 甲状腺结节的手术适应症

对于多发结节而言, 在彩超广泛运用于甲状腺检查以来, 亚临床的甲状腺结节十分常见, 尤其是多发的、数毫米以下的低回声或无回声结节, 临床往往不能触及。一般认为, 多发结节很少恶变, 如影像学检查无明显恶病质表现, 可与患者充分沟通的情况下, 定期进行随访和超声检测, 并给予甲状腺素治疗, 如果结节缩小, 则可避免手术治疗。但结节性甲状腺肿伴微小癌的发生率可达10%左右, 因此, 临床辅助检查不能排除恶性病变或有呼吸困难的患者, 建议其手术治疗明确诊断。甲状腺癌在甲状腺单发结节中的发生率较高, 文献报告中10%~30%[4]不等, 加之目前的辅助检查等均无法为甲状腺结节明确定性, 甲状腺细针穿刺细胞学检查不排除假阴性结果的可能性, 因此, 对此类患者临床主张积极的手术干预, 如术前临床、影像学、细胞学检查均提示恶性病变或术中快速切片发现癌变, 则按甲状腺癌处理;如无术中快速切片条件而临床医师高度怀疑恶性病变时, 应行患侧腺叶加椎体叶、峡部全切除术。儿童型甲状腺结节, 青年男性单发的甲状腺结节, 有甲状腺癌家族史的患者发生的甲状腺结节, 要考虑手术治疗。以前存在的甲状腺结节, 近期无痛性、迅速地增大、变硬, 甲状腺癌可能性较大, 则应手术治疗。当发现肿瘤较大, 已向两侧浸润, 侵犯气管、食管、喉返神经及周围的颈前肌群, 侵犯颈内静脉, 形成静脉内瘤栓, 颈部肿大淋巴结融合、固定等情况, 要全面权衡, 慎重手术。颈部淋巴结清扫术[5], 目前多数不主张做预防性清扫。一般对低危组甲状腺癌病人, 术中未触及肿大淋巴结, 可不做颈部淋巴结清扫。发现有肿大淋巴结, 应切除后做快速病理检查, 证实肿瘤转移者, 可做中央区颈淋巴结清扫或改良颈淋巴结清扫。针对高危组病人, 建议其做改良颈淋巴结清扫, 那种进入晚期, 且受侵犯较广泛者, 应做传统颈淋巴结清扫。

3.3 常见并发症及其防治

甲状腺结节手术的常见并发症有喉返神经损伤、喉非返神经损伤、喉上神经损伤、呼吸困难、甲状腺危象等。而喉返神经损伤是甲状腺手术最严重的并发症之一, 可导致声音嘶哑等, 可分为暂时性和永久性损伤。暂时性损伤多由水肿、血肿压迫神经引起, 一般6个月内声带活动可恢复, 如若6个月内不能恢复者则为永久性损伤。究其原因有喉返神经本身解剖不恒定、术中盲目止血、术者经验不足等。有时术者拼命追求小伤口, 术野暴露不佳, 术中粗暴操作等均可损伤该神经。该院的8例喉返神经损伤者, 均表现为声音嘶哑, 这就要求手术动作一定要轻柔、细致、缝合前做到确实有效的止血, 所以应努力提高自身的技术。如若操作者不清楚喉上神经解剖、术中过分牵拉甲状腺上级也可造成喉上神经损伤。该院术后患者中喉上神经损伤者4例, 均表现为进食流质时发生剧烈呛咳, 且后仰时症状明显, 前倾时症状消失。呼吸困难甚至窒息是甲状腺术后严重且危急的并发症, 如若发生, 应立即在床边拆除伤口缝线, 解除压迫, 缓解呼吸困难, 然后再将病人送往手术室在全麻下行血肿清除术, 严密止血后再缝合伤口。该研究214例患者术后均无呼吸困难, 为避免该现象的发生, 术中要仔细止血, 切不可盲目止血, 要牢固结扎, 特别是甲状腺上、下动脉等血管, 应双重结扎;耐心、细致、反复创面止血, 渗血不易控制处可使用止血纱布、血凝酶等止血;术后早起适当使用止血药物, 必要时予以止吐、止咳等对症处理。如若发生甲状腺危象, 可积极吸氧, 降温, 镇静, 纠正水、电解质及酸碱失衡, 预防或控制感染, 防止休克, 加强支持、对症治疗, 保护心、肺、肾等重要脏器功能, 同时要控制诱发甲状腺危象的因素, 如感染、精神紧张、酮症酸中毒等。

摘要：目的 探析甲状腺结节的诊断方法、手术方式及疗效。方法 分析来该院手术治疗的214例甲状腺患者的临床资料, 其中行甲状腺+峡部切除术193例, 双侧次全切除术21例。结果 214例患者术后均治愈, 无伤口感染、术后大出血及气管切开病例, 其中甲减者12例, 喉返神经损伤者8例。结论 甲状腺结节手术疗效明确, 可以广泛使用。

关键词：甲状腺结节,手术治疗,疗效

参考文献

[1]施秉银.美国甲状腺学会“甲状腺结节和分化型甲状腺癌的诊断治疗指南”评介[J].中国实用内科学杂志, 2007 (17) :1345-1351.

[2]刘超, 唐伟.甲状腺结节和甲状腺癌的病因学和流行病学[J].中国实用内科学杂志, 2007 (17) :1331-1333.

[3]刘永峰, 张浩.分化型甲状腺癌的临床诊断[J].中国实用内科学杂志, 2007 (17) :1342-1343.

[4]梁碧森.甲亢危象预防和治疗的体会[J].现代临床普通外科, 2000 (1) :39.

甲状腺结节的临床诊治分析 篇7

关键词：甲状腺结节,超声,甲状腺癌

甲状腺结节是甲状腺疾病中的常见病, 起病隐匿, 常没有临床表现, 通过体检发现。 触诊发现一般人群的患病率为4%~8%;随着B超的普及, 检出率可达20%~67%[1], 其发病率随着近年医疗水平的提高, 呈现不断增长趋势[2], 非必要的甲状腺结节的手术率也显著升高[3], 因此探寻无创准确的诊断方法显得更为重要。 该研究整群选取该院2013 年1 月—2015 年1 月收治的行甲状腺肿瘤切除术患者87 例进行回顾性分析, 旨在探讨超声检查、实验室检查 (FT3、FT4、TSH) 的临床作用, 现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

整群选取该院2013 年1 月—2015 年1 月期间手术病理证实甲状腺结节患者共87 例, 其中男性42 例, 女性45 例, 年龄范围27~62 岁, 平均年龄为 (43.2±4.6) 岁, 其中良性病变52 例, 其中结节性甲状腺肿最多见33 例 (占37.93%) , 甲状腺腺瘤14 例 (占16.09%) , 甲状腺囊实性结节3 例 (占3.44%) , 甲状腺囊性结节2 例 (占2.2%) ;恶性病变35 例, 其中最常见为乳头状癌34例 (占41.3%) , 髓样癌1 例 (占1.14%) 。

1.2 方法

根据术后病理切片结果分为良性组和恶性组, 所有患者均在术前超声检查, 术后经手术病理证实。 以结节的良恶性病理诊断为分组依据, 分析临床基本资料、超声影像资料 (内部回声、钙化、结节边界) 、激素水平 (促甲状腺激素TSH) 。

1.3 统计方法

收集患者临床资料。 包括患者甲状腺功能检测、超声、病理结果, 进行比较分析。 应用SPSS17. 0 统计学软件进行统计分析, 组间均数比较采用独立样本t检验;计数资料的组间比较采用 χ2检验, 以P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 甲状腺结节超声影像特点比较

在该组甲状腺结节的病例中, 将甲状腺二维超声影像图的特点进行总结, 经卡方检验发现结节内是否可见钙化、结节边界是否清晰, 其差异对鉴别结节的良恶性没有统计学意义 (P>0.05) 。而结节内是否可见低回声, 其差异对鉴别甲状腺结节良恶性差异有统计学意义 (P<0.05) 。 见表1。

2.2 甲状腺激素水平

将该组患者的促甲状腺激素 (TSH) 进行分析, 结果如下, 差异有统计学意义。 见表2。

3 讨论

该研究中良性结节占绝大多数, 以结节性甲状腺肿居多, 恶性结节中以乳头状癌最常见, 与文献[4]一致。

甲状腺超声检查是甲状腺结节诊断的首选检查, 由于其无创、快捷、敏感性高等优点。Moon等[5]研究结果显示实性结节内出现微小钙化时诊断恶性的特异性高达91.3%~96.3%, 极低回声、微钙化和粗大钙化都增加恶性风险。 该组统计资料显示, 结节内可见低回声P值为0.036 (P<0.05) , 提示恶性风险高, 显示出良好的预测作用, 可作为临床鉴别良恶性结节的参考指标。 而结节内可见钙化、结节边界是否清晰 (P>0.05) , 其差异对鉴别结节的良恶性没有显著差异, 与上述研究略见不同, 可能与样本量、人文地域、医技师操作等因素有关, 需结合临床表现、 甲状腺功能检测及细针穿刺活检等进行综合评估。

TSH表达水平同样是结节的评估指标。 有研究[6]证实低水平的TSH提示甲状腺结节患者患乳头状癌的风险低。 Haymart等[7]报道TSH是分化型甲状腺癌的独立危险因素。 一些甲状腺癌细胞的体外研究及动物模型研究发现血清TSH可以促进甲状腺癌细胞的生长、浸润及新生血管的形成。 该研究统计资料显示, TSH升高癌症的风险性越高 (P<0.05) 差异有统计学意义, 与文献基本一致。

超声检查能通过特定的超声表现鉴别甲状腺结节的良恶性, 尤其是几种超声特征结合能进一步提高诊断准确性[8], 为疾病的治疗提供重要的依据。

参考文献

[1]Polyzos SA, Kita M, Avramidis A.Thyroid nodules-stepwise diagnosis and management[J].Hormones, 2007, 6 (2) :101-119.

[2]Siegel Rebecca, Naishadham Deepa, Jemal Ahmedin.Cancer statistics for hispanics/latinos, 2012[J].CA:A Cancer Journal for Clinicians, 2012, 62 (5) :283-298.

[3]高明.2012年甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊治指南[J].中国肿瘤临床, 2012, 39 (17) :1249-1272.

[5]Moon W J, Jung S L, Lee J H, et al.Benign and malignant thyroid nodules:US differentiation-multicenter retrospective study[J].Radiology, 2014, 247 (3) :762-770.