基于超声征象多因素Logistic回归β值积分法的甲状腺癌诊断模型

发布时间：2021-10-11 08:22

　　目的 筛选甲状腺癌的超声征象独立危险因素,以超声征象多因素Logistic回归β值为基础建立权重评分法的甲状腺癌诊断模型,评估、验证其在临床工作中的应用价值,并建立基于此评分体系的TI-RADS分级标准。方法 选取2015年1月至2018年8月,于华北理工大学附属医院行超声检查并最终取得病理结果的甲状腺结节作为实验集,1749位患者的共计1988例甲状腺结节纳入实验集范畴,回顾分析实验集中各结节超声报告、影像及病理资料,超声征象包括结节的组成成分、回声、形态、边界、纵横比、被膜侵犯、钙化情况,用单因素分析法筛选甲状腺癌的独立危险因素,将其纳入多因素Logistic回归方程,为偏回归系数β值最小的征象赋值1分,其它各征象的偏回归系数β值与之比值为其它各征象赋分,以10倍赋分值作为各征象的最后权重评分,以结节的总积分建立甲状腺癌诊断模型,并以ROC曲线对此模型的工作效能进行评价。将2018年9月至2018年12月于华北理工大学附属医院进行检查并有病理结果的甲状腺结节作为验证集,共计150例甲状腺结节纳入验证集范畴,分析各结节超声征象:结节的组成成分、回声、形态、边界、纵横比、被膜侵犯、钙化... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

甲状腺癌的危险因素评分体系ROC曲线

图 2 验证数据中此模型对甲状腺结节良恶性预测能力的 ROC 曲ig.2 Roc curve of the model’s ability to predict benign and malignant thyroid

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3430147