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目的:初步探讨甲状腺囊实性结节（partially cystic thyroid nodules,PCTNs）的超声造影（contrast-enhanced ultrasound,CEUS）增强模式,通过建立CEUS增强模式评分标准评价其对PCTNs的诊断效能;研究基于ACR TI-RADS分类的AI（Artificial Intelligence,AI）软件对PCTNs的诊断效能,并探讨AI软件辅助医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS对PCTNs的诊断效能。方法:收集本院2013年3月～2020年12月PCTNs患者106例,共115个结节,所有患者均经手术或穿刺活检病理证实,依据病理结果将患者分为良性组及恶性组。所有患者术前均行常规超声及CEUS检查。1、通过查阅相关文献及观察总结PCTNs的CEUS增强模式,建立CEUS增强模式评分标准,分析其对PCTNs的诊断效能。2、测试AI软件基于ACR TI-RADS分类对PCTNs的诊断效能,并与AI软件辅助医师前后应用ACR TI-RADS分类对PCTNs的诊断效能对比,观察联合诊断效能。3、将CEUS增强模式评分标准与医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS增强模式评分标准前后对PCTNs的诊断效能作对比,观察联合诊断效能。4、探讨AI软件辅助医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS增强模式评分标准对PCTNs的诊断效能。结果:1、良恶性PCTNs的CEUS增强模式存在差异。其中,增强环（P<0.001）、岛样增强（P=0.016）、增强后结节边界是否清晰（P<0.001）、增强后实性部分大小改变（P<0.001）、稀疏低/无增强（P<0.001）、实性部分增强时间（P=0.010）及消退时间（P=0.004）在两组中存在差异。2、CEUS增强模式评分诊断PCTNs的AUC、敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV分别为0.849、75.4%、81.0%、78.3%、79.6%、77.0%。3、AI软件诊断PCTNs的AUC、敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV分别为0.755、82.5%、67.2%、74.8%、71.2%、79.6%。4、医师应用ACR TI-RADS分类诊断PCTNs的AUC、敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV分别为0.880、84.2%、82.8%、83.5%、82.8%、84.2%。5、AI软件辅助医师后诊断PCTNs的AUC、敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV分别为0.929、91.2%、86.2%、88.7%、86.7%、90.9%。对比AI软件与医师应用ACR TI-RADS分类对PCTNs的诊断效能,AI软件诊断PCTNs的敏感性与医师相当,差异无统计学意义（P=1.000）;AI软件诊断PCTNs的特异性与AUC低于医师,差异有统计学意义（P=0.012;P=0.002）。AI软件辅助医师后,医师应用ACR TI-RADS分类诊断PCTNs的各指标均有不同程度提高,其中与AI软件单独诊断PCTNs的特异性相比,差异有统计学意义（P=0.003）;与二者单独诊断PCTNs的AUC相比,差异均有统计学意义（P<0.001;P=0.045）。6、医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS诊断PCTNs的AUC、敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV分别为0.914、91.2%、84.5%、88.7%、85.2%、90.7%。对比CEUS与医师应用ACR TI-RADS分类对PCTNs的诊断效能,两者对PCTNs的诊断效能相当,各指标差异均无统计学意义（P>0.05）。医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS后,诊断PCTNs的各指标均有不同程度提高,其中与CEUS单独诊断PCTNs的敏感性相比,差异有统计学意义（P=0.004）;与二者单独诊断的AUC相比,差异均有统计学意义（P=0.009;P=0.036）。7、AI软件辅助医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS后,对PCTNs的诊断效能最佳,其中与AI软件及CEUS单独诊断PCTNs的敏感性相比,差异均有统计学意义（P=0.031;P=0.001）;与AI软件单独诊断PCTNs的特异性相比,差异有统计学意义（P=0.002）;与三者单独诊断PCTNs的AUC相比,差异均有统计学意义（P<0.001;P=0.004;P=0.006）。结论:1、良恶性PCTNs的CEUS增强模式存在差异,CEUS增强模式评分标准可有效诊断PCTNs,诊断效能与医师应用ACR TI-RADS分类基本相当。医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS可有效提高对PCTNs的诊断效能,联合后较二者单独诊断的AUC均提高,较CEUS单独诊断的敏感性提高。2、AI软件可有效诊断PCTNs;AI软件辅助医师后可有效提高对PCTNs的诊断效能,同时也弥补了AI软件特异性较低的缺点,避免过度诊断,且联合后较二者单独诊断的AUC均提高。3、医师应用ACR TI-RADS分类可有效诊断PCTNs;AI软件辅助医师应用ACR TI-RADS分类联合CEUS诊断效能最佳,其中联合后较AI软件单独诊断的敏感性、特异性、AUC均提高,较CEUS单独诊断的敏感性及AUC均提高,较医师应用ACR TI-RADS单独诊断的AUC提高,三者联合有望实现对PCTNs的精准诊断。