AI辅助自由手三维超声与二维超声在甲状腺体积测量中的临床对比研究：精准度与可重复性验证

（编辑推荐）本研究通过前瞻性临床试验证实，AI辅助自由手三维超声(3D US)较传统二维超声(2D US)显著提升甲状腺体积测量精度（中位差异1.7 mL vs 3.6 mL，p=0.02），其组间可靠性系数达0.986（p<0.001）。该技术通过光学追踪系统与AI分割算法，克服了机械3D探头视野限制，为甲状腺疾病诊断及放射性碘治疗规划提供更精准的容积评估工具。

　　

引言

高分辨率超声作为甲状腺疾病诊断的首选影像学手段，具有无辐射、低成本及高分辨率优势。然而传统二维超声(2D US)依赖操作者经验，采用椭球体模型（体积=长×宽×深×校正因子c）计算体积存在局限性，尤其当甲状腺形态偏离标准椭球体时误差显著。自由手三维超声(3D US)结合AI分割技术有望突破这一局限，但其临床准确性尚需验证。

研究方法

14例拟行全甲状腺切除术患者纳入研究。术前分别采用2D US（椭球体法）和配备光学追踪系统（NDI Polaris Vicra）的自由手3D US（PIUR tUS软件AI分割）测量体积，术后以水置换法体积为金标准。两名经验丰富的甲状腺外科医师对3D图像进行盲法重复分割，评估组内/组间可靠性及耗时。

关键发现

• 精度对比：术后甲状腺中位体积14.8 mL（IQR 8.8–20.2），3D US测量差异中位数1.7 mL（IQR 1.2–3.3）显著优于2D US的3.6 mL（IQR 2.3–6.6）（p=0.02）。

• 可重复性：3D US组间可靠性系数达0.986（p<0.001），组内可靠性分别为0.988和0.96。

• 离体验证：离体3D US仍保持优势（差异1.6 mL vs 2.2 mL，p=0.04）。

• 效率成本：3D分割耗时中位数8分钟，虽长于文献报道的2D测量（2–6分钟），但AI自动化有望改善。

技术突破

研究采用创新性自由手扫描方案：标准线性探头（BK5000，18–5 MHz）结合光学定位标记，通过PIUR系统实时重建三维容积。AI辅助半自动分割（软件界面显示横、矢、冠状面）允许医师手动修正甲状腺边界（蓝色标记腺体内，红色标记外），规避了机械3D探头视野狭窄的缺陷。

临床意义

该技术尤其适用于：

1. 放射性碘治疗剂量计算（误差降低53%）

2. 甲状腺癌主动监测（微小体积变化捕捉）

3. 射频消融术后评估

   需权衡当前技术成本与精度收益，未来全自动AI分割可进一步优化流程。

局限性

样本量较小（n=14），57.1%为恶性病例；3D图像质量评分中位数3.23（IQR 2.9–3.7）提示需优化采集协议。离体测量发现残余误差可能源于深部组织对比度不足。

结论

自由手3D US凭借其亚毫升级精度和优异可重复性，为甲状腺容积评估树立新标准，其临床转化将推动精准甲状腺疾病管理。