目前，甲状腺结节良恶性的诊断往往是影像医生根据相关指南做出个人判断，因此具有主观性，韩国的Nam学者试图将直方图分析应用于甲状腺结节超声图像的解读过程，从而使甲状腺结节性质判断变得可定量，以更具有客观性，并研究了这一方法的诊断效能，结果发表于年第4期JUltrasoundMed杂志上。

作者回顾性分析了年7月至10月在该中心接受甲状腺细针穿刺抽吸活检的病例，共名患者的个结节。入选标准为：结节大于5mm；细胞学结果可判断结节的良恶性；同时具有结节的横断面和纵断面声像图。所有结节中，有3个结节因为只有横断面超声图像，而被排除，另外还有个结节因为小于5mm或者没有能够判断结节良恶性的细胞学结果而被排除，最终共纳入名患者的个结节。

患者超声检查时均使用5～12MHz的线阵探头，超声聚焦点位于甲状腺结节深度，用最小的调整将时间增益补偿和动态范围设置在相近的数值，所有甲状腺结节探查时均使用了空间复合成像技术，未使用组织谐波成像技术。

超声报告记录结节的内部成分、回声特征、边界、钙化、外形和检查者最终对结节性质的判断。若结节存在以下一项或多项时特征时，检查者将判断为恶性结节：显著低回声（回声低于周围肌肉组织）；小分叶或边界不清；形态不规则。若结节不具有上述特征，则判断为良性结节。

甲状腺细针穿刺抽吸活检使用23G针头和一次性的2ml注射器在超声引导下徒手操作，每个病灶至少抽吸2次，送细胞病理检查，并已检查结果作为此项研究中判断结节良恶性的最终标准。

甲状腺结节的横断面和纵断面超声图像均为8位位图格式，所有图像均由同一位影像科医生在电脑的画图程序中打开，并画出结节的边界确定为感兴趣区域，然后使用借助MATLAB自我研发的程序，进行甲状腺结节超声图像的灰度值直方图分析。

软件将自动计算感兴趣区域的像素亮度值，范围在0～之间（0代表黑色，代表白色），并根据图像自动得出绘制直方图需要的5个参数，包括均值、偏度、峰度、标准差和熵。软件需要分析结节的横断面和纵断面图像，从而得出各指标的平均值，进行下一步分析（图1）。

图1简单概述如何由超声图像得出直方图的5个参数：图A为原始的图像；图B为结节的边界（白色线条）；图C为提取出的感兴趣部分；图D为使用MATLAB程序进行直方图分析；图E为由横断面和纵断面图像分别得出的直方图5个参数；图F为横断面和纵断面超声图像所得各参数的平均值

为了减少数据集的维数，作者使用主成份分析得出5个参数最好的线性组合，并从中选出了固有值大于或等于1的两个主成份。作者还利用固有值、主成份等计算了一个功能评分，称为灰度值主成份分析指数。

根据细胞学结果，良性结节有个，恶性结节有个。恶性结节患者年龄显著高于良性结节患者，而良性结节大小显著高于恶性结节。另外，恶性结节患者男女比例也显著高于良性结节患者。良、恶性结节在结节的内部成分、回声特征、边界、钙化、外形、血流情况和检查者最终对结节性质的判断等各方面均具有显著性差异。

对于直方图的5个参数，恶性结节的标准差和峰度均显著高于良性结节，而熵则显著低于良性结节。虽然恶性结节的均值和偏度均低于良性结节，但不具有统计学意义。恶性结节的主成份分析指数显著低于良性结节。

作者根据数据分析认为，在直方图分析的各参数中，标准差具有最佳的诊断效能。然而，该参数效能仍低于影像医生主观评估结节良恶性所能达到的诊断效能，因此对于辨别甲状腺结节良恶性来说，虽然灰度值直方图分析是一个非常简单的工具，但诊断效能仍有待提高，需要进一步地研究去提高客观评估手段的诊断效能。

编辑：高瑞秋