Проблемы в распознавании образов: навигация в оценке характеристик щитовидной железы и субъективность интерпретации ультразвука

Сонографический паттерн

Особенности УЗИ

Предполагаемый риск злокачественного новообразования, %

FNA, полученная для определения предельного размера (наибольшего измерения)

Высокая подозрительность

Твердый гипоэхогенный узел или твердый гипоэхогенный компонент частично кистозного узла с одним или несколькими из следующих признаков: неправильные края (инфильтративные, микроглобулистые), микрокальцификации, форма выше ширины, кальцификации по краю с небольшим экструзивным компонентом мягких тканей, признаки экстратиреоидного расширения.

>70–90

Рекомендуется FNA на уровне ≥ 1 см

Промежуточное подозрение

Гипоэхогенный твердый узел щитовидной железы с ровными краями без микрокальцинатов, высокой или большей, чем широкая, формы

10–20

Рекомендуется FNA на уровне ≥ 1 см

Низкие подозрения

Изоэхогенный или гиперэхогенный твердый узелок или частично кистозный узелок с эксцентричными твердыми участками, без микрокальцификации, неправильных границ или ETE, или формы выше, чем в ширину

5–10

Рекомендуется FNA на уровне ≥ 1,5 см

Очень низкие подозрения

Губчатые или частично кистозные узлы щитовидной железы без каких-либо сонографических признаков, описанных при низких, промежуточных или высоких подозрениях

<3

Учитывайте FNA на расстоянии ≥ 2 см

Наблюдение без ФНО также является разумным вариантом

Доброкачественные

Чисто кистозные узлы щитовидной железы (без твердого компонента)

<1

Без биопсии

Адаптировано из Руководства ATA 2015, таблица 6 (Ссылка [5])

Рис. 15.1

Узловая опухоль щитовидной железы с нормальным или повышенным уровнем ТТГ

15.2 Проблема № 1: широкий спектр практикующих врачей, выполняющих УЗИ щитовидной железы

Практикующие врачи, которые выполняют и интерпретируют ультразвуковое исследование щитовидной железы, варьируются от радиологов до хирургов и эндокринологов. Каждый из этих специалистов привносит свои знания и опыт в интерпретацию изображений и может выполнять ультразвук по разным причинам. Эти причины включают диагностику узлов щитовидной железы, локализацию для биопсии или оценку характеристик, помогающих в планировании операции (например, близость к возвратному гортанному нерву или злокачественное поражение лимфатических узлов). Кроме того, некоторые практикующие врачи могут интерпретировать изображения в режиме реального времени, в то время как другие ретроспективно просматривают сохраненные киноизображения, полученные техническим специалистом. Эта неоднородность влечет за собой проблемы в стандартизированной оценке узлов щитовидной железы. Уровень адекватности обучения ординаторов-радиологов ультразвуковому исследованию рассматривался в многочисленных исследованиях. Одной из основных проблем для рентгенолога, по-видимому, является отсутствие подробных анатомических знаний и общая неспособность идентифицировать ключевые анатомические ориентиры [7].

Большинство клиницистов, использующих ультразвук в своей практике, но не являющихся радиологами, овладеют достаточными навыками ультразвукового исследования, чтобы быть в состоянии проводить тщательную и систематическую оценку щитовидной железы и окружающих структур в своей повседневной практике. Именно потому, что они не радиологи, они обладают уникальными дополнительными навыками, которые помогают в уходе за пациентом. Для эндокринолога это дополнительная ценность включает знание основ эндокринных заболеваний, которые влияют на щитовидную железу любого конкретного пациента, часто включая продольные отношения с пациентом и их давний эндокринный анамнез, а также лабораторные показатели и биомаркеры. Хирурги, использующие ультразвук, имеют дополнительное преимущество в том, что могут сопоставлять результаты ультразвука с интраоперационными данными, которые со временем становятся впечатляющим инструментом обучения для сопоставления патологии, анатомии и ультразвуковых изображений. Конечно, подготовка, которую проходят эти клиницисты, не может заменить длительную и кропотливую подготовку, которой подвергается рентгенолог, но при достаточных временных затратах клиницисты, не являющиеся радиологами, могут научиться распознавать наиболее важные паттерны при ультразвуковом исследовании щитовидной железы, которые обычно наблюдаются у их пациентов.

К сожалению, обучение специалистов, не являющихся радиологами, ультразвуковому исследованию в настоящее время не является неотъемлемым процессом обучения общей хирургии, хирургии головы и шеи или медицинским специальностям, таким как эндокринология. Другие ординатуры, такие как акушерство и гинекология, уже более десяти лет успешно интегрируют обучение ультразвуку в свои программы. Продолжаются усилия по включению обучения ультразвуку в хирургическую ординатуру или стипендию. Курсы ультразвукового исследования щитовидной железы для аспирантов доступны в нескольких организациях в Соединенных Штатах: примеры включают Американскую ассоциацию клинических эндокринологов, Американский колледж хирургов и Американскую академию отоларингологии, хирургии головы и шеи. Большинство этих организаций предлагают 1-2-дневные курсы, включающие дидактику и практические занятия. Кроме того, некоторые из этих организаций совместно с Американским институтом ультразвука в медицине разработали программы добровольного рецензирования, после которого выдается первоначальная аккредитация сроком на 3 года.

На эффективность работы врача по распознаванию образов при ультразвуковом исследовании, несомненно, влияют различные факторы, такие как усталость, эмоции, время считывания, окружающая среда и предыдущие предубеждения. Эти факторы недостаточно изучены у нерадиологов, выполняющих ультразвуковое исследование, но клиницисты должны стараться свести к минимуму усталость и отвлекающие факторы, которые могут повлиять на их способность преобразовывать сложные изображения в четкие схемы.

15.3 Задача № 2: обучение распознаванию образов

На практике предлагаемые базовые курсы УЗИ не дают большого опыта в распознавании распространенных результатов УЗИ щитовидной железы. Хотя нет единого мнения о том, сколько обследований требуется для достижения приемлемого уровня компетентности при проведении УЗИ головы и шеи, в нескольких исследованиях, посвященных кривой обучения при ультразвуковых обследованиях, установлено, что для достижения более чем 90% соответствия интерпретации того же исследования рентгенологом требуется примерно 25-50 целенаправленных обследований [7, 8]. Недавно в одной статье рассматривался вопрос об опыте наблюдателя при оценке злокачественных новообразований щитовидной железы и метастазов в лимфатические узлы. Мун и др. проанализировано использование ультразвука клиницистами с опытом работы менее 2 лет по сравнению с опытом работы более 7 лет при проведении предоперационного ультразвукового исследования у 1421 пациента. Предоперационное этапное ультразвуковое исследование включало оценку экстратиреоидного расширения и ультразвуковых признаков метастазирования в лимфатические узлы, включая форму, эхогенность, микрокальцификации, кистозные изменения и сосудистость. Их данные показали, что две группы отличались только своей способностью оценивать поражение боковых лимфатических узлов шейного отдела: более опытная группа показала 64 % способности правильно диагностировать поражение боковых узлов по сравнению с 39 % в менее опытной группе [9]. Сложность, возникающая при объединении этих отдельных факторов в различные клинические возможности, требует от практикующего врача хорошо разбираться в распознавании множества паттернов патологии, что требует обширной практики и опыта.

Для характеристики целей ультразвука используется ряд методов, включая распознавание образов, простые системы подсчета очков и сложные системы классификации, некоторые из которых используют математические модели. Некоторые из этих моделей были подробно рассмотрены в предыдущей главе, посвященной стратегиям стратификации риска. Технологическая возможность получения все более высокого разрешения и, следовательно, возможности надежной и воспроизводимой визуализации анатомических структур меньшего размера появилась за счет увеличения количества изображений на пациента, которые необходимо интерпретировать и мысленно анализировать. Обучение людей распознаванию образов происходит со временем и развивается от поиска закономерностей в конкретном узле до изучения закономерностей в ходе всего обследования. Пример объединения отдельных признаков для получения “рисунка злокачественного узла” показан на рис. 15.2. Пример объединения отдельных характеристик всего ультразвукового исследования щитовидной железы для распознавания “паттерна агрессивной злокачественности” показан на рис. 15.3.

Рис. 15.2

Распознавание образов: сочетание индивидуальных признаков помогает распознать узел щитовидной железы как злокачественный

Рис. 15.3

Распознавание образов: сочетание индивидуальных признаков помогает распознать агрессивную злокачественную опухоль с экстратиреоидным расширением и вовлечением боковых узлов

Кроме того, действия после ультразвукового исследования, такие как анализ общих и патологических образцов и сравнение их с ультразвуковыми изображениями, со временем приведут к значительному улучшению клинической оценки (см. Рис. 15.3 и 15.4, например, о том, как такого рода корреляция помогает клиницистам).

Рис. 15.4

Распознавание образов: сравнение индивидуальных особенностей помогает распознать узелок щитовидной железы как лимфому

15.4 Задача № 3: распознавание структуры доброкачественных узлов

Комбинирование ультразвуковых характеристик для прогнозирования доброкачественности включено во все последние рекомендации по выявлению узлов щитовидной железы, поскольку они обеспечивают наибольшую экономию средств при применении в больших группах населения [5]. Например, у группы пациентов с распространенностью рака щитовидной железы, установленной на уровне 10 %, потребовалась бы биопсия 1000 узелков, лишенных будущих признаков гипоэхогенности, формы выше, чем в ширину, кальцификата и неправильных границ, чтобы обнаружить десять видов рака. Чистые кисты, небольшие кистозные узелки размером менее 1 см, заполненные коллоидом, “белые рыцари” (диффузный гиперэхогенный узелок при синдроме Хашимото) и губчатые узелки соответствуют этим критериям в многочисленных исследованиях, и, таким образом, в большинстве руководств общества сообщается, что вероятность злокачественного развития этих узелков настолько низка, что большинство из них не рекомендуют ФНА, если нет других факторов, вызывающих необходимость аспирации [4, 5, 10, 11]. Узелок с диффузными внутренними кистами, описываемый как губчатый (или ячеистый), или изображение, описываемое как “рисунок из слоеного теста”, внешне похожий на многослойное слоеное тесто, по-видимому, характерен для доброкачественных коллоидных узлов или зоба [2, 3]. При строгом и надежном применении этих критериев можно избежать многих FNA при доброкачественных узлах. Чтобы распознать доброкачественные паттерны, клиницисты должны быть знакомы с их обоснованностью в своих местных схемах направления и оценить собственную уверенность в распознавании этих паттернов.

15.5 Задача № 4: распознавание образов при воспалительных состояниях

Поскольку у 10 % населения США и примерно у 25 % женщин старше 65 лет обнаруживаются антитела к тиреопероксидазе, важно быть знакомым с измененными сонографическими паттернами при тиреоидите Хашимото . Такие методы, как соноэластография, использовались для того, чтобы помочь отличить настоящие узлы от псевдоножек ; однако исследование узла путем его визуализации в нескольких плоскостях, вероятно, более надежно. Участки щитовидной железы с лимфоцитарным инфильтратом В-клеток и цитотоксическими Т-клетками демонстрируют сниженную эхогенность, в то время как передача звука через участки оставшихся интактных фолликулов сохраняется. Как правило, степень гипоэхогенности, наблюдаемая при болезни Хашимото, очень изменчива и зависит от стадии заболевания у пациента и степени лимфоцитарной инфильтрации. По мере прогрессирования лимфоцитарной инфильтрации эхогенность щитовидной железы снижается, приближаясь к эхогенности окружающих мышц щитовидной железы, а в некоторых случаях даже превышая эхогенность мышц щитовидной железы.

Иногда участки очага лимфоцитарного тиреоидита могут быть интерпретированы как подозрительные с точки зрения сонографии при тиреоидите Хашимото . Когда области воспаления более дискретны, гипоэхогенный паттерн выглядит более очаговым, образуя локализованные гипоэхогенные области или псевдоножки . Эти псевдоножки могут быть маленькими или крупными, и более крупные псевдоножки часто ошибочно принимают за настоящие крупные узлы. Иногда псевдоножки могут быть разделены волокнистыми полосами. Гиперэхогенные полосы могут указывать на периферическую кальцификацию, но не создают характерного глубокого затемнения сзади, наблюдаемого при периферической кальцификации. Бонавита и соавт. назвали гиперэхогенный узел на фоне гетерогенной гипоэхогенности “белым рыцарем”. [3] и считается , что представляет собой доброкачественный регенеративный узелок .

Следует учитывать возможность сосуществования злокачественных новообразований, если в отдельной области имеются подозрительные особенности. Сонографический вид папиллярного рака щитовидной железы (ПТК) при тиреоидите Хашимото не отличается от ПТК, обнаруживаемого при нормальной в остальном щитовидной железе [12–14]. Следовательно, те же критерии, которые обсуждались в главе об узлах, должны применяться для оценки узелков, обнаруженных при тиреоидите Хашимото.

Существуют две типичные модели лимфомы щитовидной железы, которые могут развиться в железе, связанной с тиреоидитом Хашимото . В обоих случаях часто наблюдается псевдокистозный вид из-за отличной передачи звука и последующего усиления звука сзади [15]. Эти два паттерна: (1) Диффузное увеличение и зоб, похожие на глубоко гипоэхогенный паттерн. В этом случае паренхима щитовидной железы почти полностью замещена лимфоцитами. В отличие от отдельных зародышевых центров, результирующий ультразвуковой вид однороден и глубоко гипоэхогенен, равен прилегающей мышечной ткани или темнее ее. Эти диффузные изменения могут быть неотличимы от гетерогенной гипоэхогенности, обычно наблюдаемой при тиреоидите Хашимото. Следовательно, если диффузно гипоэхогенная железа демонстрирует быстрый рост, следует выполнить биопсию с использованием проточной цитометрии. (2) Узловая лимфома с четкими границами между опухолью и окружающей паренхимой щитовидной железы. Следовательно, если гипоэхогенный узел с псевдокистозным рисунком демонстрирует быстрый рост при болезни Хашимото, оправдано проведение биопсии с использованием проточной цитометрии (рис. 15.4) для исключения лимфомы.

При болезни Грейвса также наблюдается лимфоидная инфильтрация, но поскольку лимфоидные клетки находятся в строме без прямого разрушения самих фолликулов, ультразвуковая картина железы демонстрирует меньшую неоднородность, чем при тиреоидите Хашимото . Узловые образования при болезни Грейвса часто легко заметить, и их структура не меняется в результате обсуждения выше. В некоторых случаях допплерография может показать снижение интенсивности кровотока в узелке, что позволяет легко отделить его от самой гиперваскулярной части железы [6].

15.6 Задача № 5: распознавание анатомических, структурных и ментальных ошибок при распознавании образов

Ряд структур, окружающих щитовидную железу, могут затруднять идентификацию узлов щитовидной железы. Паращитовидные железы расположены чуть глубже щитовидной железы, и хотя они обычно не видны, увеличенные или кальцинированные паращитовидные железы иногда можно ошибочно принять за аномальные узлы щитовидной железы. У пациентов с более крупной шеей плечевые мышцы, а иногда и подкожные ткани, могут значительно ослаблять ультразвуковые лучи, что приводит к ухудшению разрешения изображения более глубоких поражений щитовидной железы. Этот эффект можно уменьшить, увеличив давление датчика на шею и отрегулировав усиление, и это подчеркивает важность правильной техники ультразвукового исследования. Выраженные поперечные отростки шейки матки, паратрахеальные воздушные кисты, дивертикул глотки и пищевода, сильно кальцифицированные лимфатические узлы и даже опухоли тела сонной артерии могут имитировать патологию щитовидной железы и приводить к ошибочному диагнозу. Распознавание того, как эти структуры выглядят при ультразвуковом исследовании, важно для предотвращения ненужных биопсий и вмешательств. Наконец, шея — это область с высоким содержанием сосудов, и иногда кровеносные сосуды могут быть ошибочно приняты за патологические поражения. Использование цветной допплерографии и градуированной компрессии может помочь отличить эти кровеносные сосуды от истинных поражений. Однако важно иметь в виду, что некоторые патологические поражения могут иметь выраженную внутреннюю гиперваскуляризацию, которая может привести к искажению доплеровского изображения.

Артефакты изображения, такие как затенение и усиление, предоставляют полезную информацию, а не просто мешают созданию четкого изображения. Со временем шаблоны, связанные с артефактами изображения, станут очень полезными для клинициста. Одним из полезных примеров артефакта является артефакт реверберации, известный как “хвост кометы”, который виден из-за присутствия маленьких пятнышек коллоида [16]. Крошечные кристаллы захваченного коллоида приводят к отражению звуковых волн, и этот типичный “вид кометного хвоста” может помочь отличить типично доброкачественные уплотнения, обнаруживаемые в коллоидном узелке, от весьма подозрительных микрокальцинатов. Хотя артефакты типа «хвост кометы» чаще всего возникают в доброкачественных коллоидных узелках , их очень редко можно увидеть и при папиллярной карциноме.

Субъективность интерпретации ультразвука усиливается явлением в радиологии, называемым “удовлетворенностью поиском”, при котором некоторые поражения остаются необнаруженными после обнаружения других поражений. Такое недооценка результатов исследований приводит к ложноотрицательным результатам и особенно это верно при ультразвуковом исследовании щитовидной железы, где часто выявляется наличие множественных узловых образований. Подход с контрольным списком, обеспечивающий обследование всей щитовидной железы, полезен для сведения к минимуму вероятности ошибок при поиске.

15.7 Задача № 6: идти в ногу с достижениями в области распознавания образов

Сегодня математические модели регулярно используются в радиологии и являются важным компонентом всех инструментов визуализации. Есть надежда, что дальнейшая точная настройка этих математических моделей позволит напрямую внедрять программное обеспечение и компьютерные приложения в диагностические или терапевтические системы. В настоящее время предложены различные методы автоматического обнаружения и исследования узлов щитовидной железы с помощью ультразвука, и пока что они в основном включают компьютерные подходы к определению границ узлов. Это особенно важно при ультразвуковом исследовании, которое больше всего страдает от субъективной интерпретации. Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут изучать сложные взаимосвязи или закономерности на основе предоставленных эмпирических данных и принимать точные решения. Это все более сложная область с переменными компонентами, заимствованными из искусственного интеллекта, распознавания образов, статистики, интеллектуального анализа данных и оптимизации [17]. Некоторые исследователи сосредотачиваются на распознавании злокачественных новообразований на основе статистического и компьютерного анализа, хотя проблемой остается поиск минимально оптимальной комбинации, которая позволяет идентифицировать, дифференцировать или классифицировать конкретный узел как злокачественный. Это связано со значительным совпадением ультразвуковых характеристик злокачественных и доброкачественных узлов [18, 19]. Такие особенности ультразвука высокого разрешения, как микрокальцификации, выраженная гипоэхогенность, отсутствие нарушенного ореола, более высокий, чем широкий, и неровные границы, очень полезны, но во многих случаях остаются подводные камни при интерпретации. Автоматизированные системы поддержки диагностики — еще одна область интенсивных исследований; эти системы предназначены для того, чтобы в конечном итоге перенести обработку изображений с умственной задачи клинициста на компьютер, что может быть более экономичным. Большинство этих автоматизированных систем содержат этап выделения признаков, который включает в себя извлечение текстурных признаков, которые затем загружаются в различные алгоритмы и классификаторы [20]. В настоящее время эти компьютерные медицинские системы все еще рассматриваются как “вспомогательное средство”, и большинство считает, что человеческие решения по-прежнему имеют первостепенное значение в настоящее время. Однако по мере совершенствования алгоритмов клиницистам придется признать, что машинное обучение станет важнейшим компонентом передовых программных систем ультразвукового исследования и может иметь явные преимущества при анализе ультразвуковых изображений щитовидной железы, что, вероятно, приведет к значительно более широкому применению в будущем.