灰阶超声诊断甲状腺微小乳头状癌的Logistic回归分析

发布时间：2018-07-22 12:39

【摘要】：目的探讨甲状腺微小乳头状癌的灰阶超声恶性征象,评价其应用价值。方法回顾性分析经过手术病理证实的378个甲状腺微小结节(其中良性137个,恶性241个)的灰阶超声表现,通过Logistc回归分析筛选微小结节的恶性征象,并建立Logistic回归模型。结果 Logistic回归分析显示最后进入回归模型的是微小结节的纵横比、内部结构、形态、边界、与甲状腺被膜关系、声晕及钙化类型。Logistic模型以预测概率P=0.50作为阈值,准确率达84.40%,ROC曲线下面积为0.91。结论以甲状腺微小结节的纵横比、内部结构、形态、边界、与甲状腺被膜关系、声晕及钙化类型7个诊断参数变量建立的Logistic回归模型有助于甲状腺微小乳头状癌的鉴别诊断。
[Abstract]:Objective to investigate the malignant features of thyroid micropapillary carcinoma by gray-scale ultrasound and to evaluate its application value. Methods the gray scale ultrasound findings of 378 thyroid micronodules (137 benign and 241 malignant) confirmed by surgery and pathology were analyzed retrospectively. The malignant signs of these nodules were screened by Logistc regression analysis and logistic regression models were established. Results Logistic regression analysis showed that the aspect ratio, internal structure, shape, boundary, relationship with thyroid capsule, corona and calcification type of micronodule were the threshold of predicting probability P0. 50. Logistic regression analysis showed that the final entry was the aspect ratio, internal structure, shape, boundary, relationship with thyroid envelope, corona and calcification type. The area under the ROC curve was 0.91. Conclusion the Logistic regression model based on seven diagnostic parameters, including aspect ratio, internal structure, shape, boundary, relationship with thyroid capsule, corona and calcification type, is helpful for differential diagnosis of thyroid micropapillary carcinoma.
【作者单位】： 福建医科大学附属协和医院超声科;
【基金】：甲状腺肿瘤(结节)的超声分级诊断系统(TI-RADA)与临床对策(2014Y0026)
【分类号】：R736.1;R445.1

【共引文献】

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本文编号：2137493