2013版超声BI-RADS联合多因素Logistic回归分析在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用

发布时间：2017-08-14 03:21

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【摘要】：目的应用Logistic回归模型探讨2013版超声乳腺影像报告数据系统(BI-RADS-US)中列举的超声特征及相关临床资料在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法对367例患者共430个乳腺肿块行灰阶超声、彩色多普勒超声、弹性成像等检查,根据2013版BI-RADS-US记录其超声特征和临床资料,结合手术或穿刺活检病理,先行单因素分析,具有统计学意义的指标再运用Binary Logistic回归分析Enter法进行分析,建立预测模型,并分析其诊断意义。结果恶性肿块170个,良性肿块260个。共有7个特征变量进入回归方程:年龄≥40岁、方位(不平行)、边缘成角、边缘微小分叶状、边缘毛刺状、肿块内细钙化、腋窝淋巴结肿大。结论乳腺肿块良恶性鉴别Logistic回归分析能筛选出对有意义的特征变量,BI-RADS-US在乳腺肿块良恶性鉴别中具有较高的实用价值。
【作者单位】： 安徽医科大学第二附属医院超声诊断科;
【关键词】： 乳腺肿瘤 超声检查 Logistic回归模型 BI-RADS
【基金】：安徽医科大学校临床科学研究项目(No.2015xkj122)
【分类号】：R445.1;R737.9
【正文快照】： 美国放射学会(american　college　of　radiology,ACR)于2003年首次增加了超声乳腺影像报告数据系统(breast　imag　ing　reporting　and　data　system,BI-RADS),从形态、方位、边缘、边界、内部回声、后方回声、钙化、特殊征象等方面,规范了常规超声对乳腺病变的报告和分类[

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本文编号：670506