背景甲状腺癌的发病率居高不下,超声目前作为甲状腺结节筛查的首选检查手段,但由于部分良恶性结节声像图特征之间存在着交叉重叠,人眼识别能力有限,容易出现诊断效能低下,近年来发展起来的人工智能和弹性成像技术进一步拓展了常规超声诊断的空间,目前国内外关于常规超声联合人工智能及弹性成像技术对甲状腺良恶性结节诊断效能的研究较少,还需要大量的临床研究来做进一步的探讨。目的探讨常规超声联合S-detect及弹性成像技术对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值。方法选取2021年3月-2022年3月在河南省肿瘤医院进行超声检查并符合纳入和排除标准的320例甲状腺结节作为研究对象。所有患者均行常规超声、弹性成像（ultrasound elastography,UE）、S-detect检查,其中常规超声根据中国甲状腺影像报告和数据系统（Chinese-Thyroid Imaging Reporting and Data system,C-TIRADS）进行分类,弹性成像诊断采用改良5分评分法进行评估,S-detect根据人工智能分析系统对图像进行分析,分析后给出“可能良性”或“可能恶性”的诊断。根据病理结果对甲状腺结节进行分组,分析良恶性结节间形态、边缘、成分、方位、纵横比、内部回声、后方回声、钙化、弹性评分等超声特征。以手术病理结果为金标准,计算常规超声C-TIRADS分类、超声弹性成像、S-detect计算机辅助系统及联合诊断甲状腺结节的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值,采用Kappa值对比不同诊断方法与病理结果的一致性。结果（1）手术术后病理结果显示,320例结节中恶性结节138例,良性结节182例,甲状腺恶性结节形态、边缘、成分、方位、纵横比、内部回声、后方回声、钙化、弹性评分与良性结节比较差异有统计学意义（P≤0.001）。（2）以手术病理结果为金标准,常规超声C-TIRADS、超声弹性成像、S-detect、常规超声C-TIRADS+弹性成像、常规超声C-TIRADS+S-detect及三者联合应用时诊断甲状腺良恶性结节的敏感度分别70.29%、80.43%、88.41%、89.85%、92.03%、94.20%;特异度分别为70.33%、79.12%、86.26%、85.16%、88.46%、91.21%;准确度分别为70.31%、79.69%、87.19%、87.19%、90.00%、92.50%,阳性预测值分别为64.24%、74.50%、82.99%、82.12%、85.81%、89.04%,阴性预测值分别为75.74%、84.21%、90.75%、91.72%、93.60%、95.40%。常规超声C-TIRADS+S-detect+超声弹性成像、常规超声C-TIRADS+S-detect诊断Kappa值＞0.75,一致性较好;常规超声C-TIRADS、超声弹性成像、S-detect、C-TIRADS+超声弹性成像诊断Kappa值在0.4-0.75之间,一致性中等。结论（1）常规超声、弹性成像、S-detect均为诊断良恶性甲状腺结节的有效方法;（2）与常规超声C-TIRADS分类单独诊断相比,S-detect单独诊断效能更高;（3）联合诊断能明显提高甲状腺结节良恶性诊断效能,其中常规超声C-TIRADS、S-detect计算机辅助系统、超声弹性成像联合诊断效能最高,可为临床提供具有价值的诊断依据,有效减少非必要手术或穿刺活检。