超声多参数诊断甲状腺微小乳头状癌的Logistic回归分析

发布时间：2020-12-16 13:14

　　目的:筛选出甲状腺微小乳头状癌的超声独立恶性征象,评价其对甲状腺微小乳头状癌诊断的应用价值。方法:回顾性分析经手术病理或细针穿刺病理证实的145个甲状腺微小结节(其中良性结节70个,恶性结节75个)的灰阶超声、彩色多普勒及剪切波杨氏模量,通过Logistic回归分析筛出甲状腺微小结节的独立恶性征象,建立Logistic回归模型,并评价模型预测能力及制作ROC曲线。结果:最后选入Logistic回归模型的超声征象是强回声类型、内部回声、结节成分、边界及纵横比。Logistic回归模型如果以预测概率P=0.5为诊断阈值,其预测准确率达95.2%,预测概率ROC曲线下面积为0.981。结论:点状强回声、极低回声、实性、边界不规则及纵横比≥1是甲状腺微小乳头状癌的超声独立恶性指标,其建立的Logistic回归模型有助于甲状腺微小乳头状癌的超声诊断。 

【文章来源】：济宁医学院山东省

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

甲状腺右叶纵切面内见实性、极低回声

济宁医学院硕士专业学位论文32图4Logistic回归模型对145个结节拟合散点图，以预测概率P=0.5为阈值时，准确率为92.4%。图5Logistic回归模型ROC曲线。图1甲状腺右叶纵切面内见实性、极低回声、边界不规则、点状强回声，病理证实为PTMC。图2甲状腺左叶纵切见面内见实性、低回声、边界不规则、点状强回声，病理证实为PTMC。图3甲状腺左叶纵切面内见实性、极低回声、光滑、纵横比＞1，病理证实为PTMC。

济宁医学院硕士专业学位论文32图4Logistic回归模型对145个结节拟合散点图，以预测概率P=0.5为阈值时，准确率为92.4%。图5Logistic回归模型ROC曲线。图1甲状腺右叶纵切面内见实性、极低回声、边界不规则、点状强回声，病理证实为PTMC。图2甲状腺左叶纵切见面内见实性、低回声、边界不规则、点状强回声，病理证实为PTMC。图3甲状腺左叶纵切面内见实性、极低回声、光滑、纵横比＞1，病理证实为PTMC。

【参考文献】：
期刊论文
[1]双能量CT联合超声鉴别甲状腺良恶性结节的价值[J]. 刘妮,王淑霞,谢元亮,黄增发,王翔.  放射学实践. 2019(11)
[2]超声对甲状腺微小乳头状癌的诊断价值[J]. 杨长峰.  中华老年医学杂志. 2019 (06)
[3]剪切波弹性成像技术对甲状腺微小乳头状癌的诊断价值[J]. 李拓,刘玉森,李夏,武中林.  山东医药. 2018(13)
[4]灰阶超声诊断甲状腺微小乳头状癌的Logistic回归分析[J]. 李裕生,薛恩生,梁荣喜,林文金.  中国医学影像技术. 2015(01)
[5]甲状腺微小癌灰阶超声诊断的Logistic回归模型[J]. 张一休,李建初,欧阳云淑,孟华,张波,戴晴,姜玉新.  中国超声医学杂志. 2011 (12)



本文编号：2920219