ACR TI-RADS  -  это система (алгоритм) оценки узлов и других образований щитовидной железы, которая была предложена American College of Radiology (ACR) в 2017 г.

Сравнительные исследования показали, что TI-RADS имеет чувствительность в диапазоне 75-97% и специфичность 53-67%.

Основная цель оценки TI-RADS заключается в предоставлении рекомендаций, позволяющих определить, когда следует:

1. применять тонкоигольную аспирационную биопсию (ТИБ, FNA)

2. достаточно только уз-наблюдения за подозрительными узлами

3. нет необходимости проводить регулярный мониторинг, если узел/образование доброкачественное (НЕподозрительное).

Общая сумма баллов  TI-RADS складывается на основании оценки уз-изображений по пяти критериям.

Чем выше общая сумма баллов, тем выше уровень TR (TI-RADS) и вероятность того, что образование злокачественное.

Что делать, если узлов много? Если в ЩЖ присутствуют несколько узлов, только 4 с наивысшей оценкой TI-RADS необходимо тщательно оценивать и описывать. Эти узлы не обязательно являются самыми большими по размерам.

Кисты и губчатые структуры ЩЖ чаще всего доброкачественны и приравниваются к TR1.

TR1:  ТИБ не нужна

TR2:  ТИБ не нужна

TR3:  ≥1.5 см - наблюдение, ≥2.5 cм – ТИБ. Наблюдение через 1, 3 и 5 лет

TR4: ≥1.0 cм наблюдение, ≥1.5 cм. ТИБ Наблюдение через 1, 2, 3 и 5 лет

TR5:  ≥0.5 cм наблюдение,  ≥1.0 cм ТИБ. Ежегодное наблюдение на протяжении 5-ти лет

TR6 - это гистологически подтвержденный злокачественный узел

ТИБ необходима для подозрительных образований уровней TR3-TR5 в соответствии с описанными критериями.

Увеличение размеров узла при последующем уз-исследовании считается значительным, если он увеличивается на 20% и 2 мм в 2-х измерениях ИЛИ на 50% в объеме.

Прогнозирумый риск злокачественности был описан в 2017 году на основании анализа 3433 узлов с их последующим гистологическим анализом. Анализ данных показал, что уровень злокачественности образования составляет для TR1: 0.3%, TR2: 1.5%, TR3: 4.8%, TR4: 9.1%, TR5: 35%

 

Источник: https://radiopaedia.org/articles/acr-thyroid-imaging-reporting-and-data-system-acr-ti-rads?lang=gb

Текст перевела с английского и адаптировала Дубковская М.В.

Изменения в оценке образований ЩЖ AI TI-RADS 2019:

Artificial Intelligence Thyroid Imaging Reporting and Data System – система анализа данных отчетов исследования ЩЖ с помощью искусственного интеллекта.

С помощью AI TI-RADS 2019 года были внесены коррективы в категоризацию узлов/образований ЩЖ по уже известной системе TI-RADS 2017 года.

Как это было сделано?

AI TI-RADS использовала данные от 1325 узлов с УЖЕ известными результатами цитологии с целью оптимизации оценки узлов и присвоения им наиболее корректной оценки в баллах. Затем система была применена экспертами и специалистами НЕ радиологами и сравнивалась с известной системой оценки ACR TI-RADS 2017 г.

Изменения в оценке образований ЩЖ следующие:

СТРУКТУРА – только солидным (плотным) узлам присваиваются баллы.

Кистам и образованиям с «губчатой» структурой присваивается 0 баллов.

AI TI-RADS считает, что этого вполне достаточно для определения доброкачественности узла независимо от результатов оценки по другим категориям.

смешанные (признаки кисты и солидной структуры) узлы – 0 баллов вместо 1

солидные или почти солидные узлы – 3 балла вместо 2

ЭХОГЕННОСТЬ – только ГИПОэхогенные узлы получают баллы

Изо/ГИПЕРэхогенные и неклассифицируемые – 0 баллов вместо 1

ФОРМА - скорее длинный, чем широкий (или выше, чем шире) – 1 балл вместо 3 (при поперечном сканировании вертикально ориентированный узел)

Оценка КРАЯ – начисление баллов без изменения

ЭХОГЕННЫЙ ФОКУС - мАкрокальцификаты – 0 баллов вместо 1

Таким образом, баллы присуждались за солидные (плотные), ГИПОэхогенные, более длинные (нежели широкие), с нерегулярным краем узлы с мИкрокальцификатами (НЕ мАкро!, за мАкро - 0).

Количество баллов для каждой TR категории и рекомендации для ТИАБ в зависимости от размера узла остались прежними.

Сравнение с ACR TI-RADS

При тестировании данных по 100 узлам, чувствительность AI TI-RADS и TI-RADS была одинакова – 93%.

Специфичность была увеличена для AI TI-RADS до 65% с 47% одним экспертом, а также повышена до 55% с 47% группой специалистов НЕ радиологов.

Источник: https://radiopaedia.org/articles/artificial-intelligence-ai-ti-rads?lang=gb

Текст перевела с английского и адаптировала Дубковская М.В.

УЗИ ЩЖ.  Описание образований по классификации TI-RADS (2017) (pdf)

УЗИ ЩЖ.  Описание образований по классификации TI-RADS (с изменениями 2019) (pdf)