基于超声指标建立卵巢肿瘤性质的Fisher判别模型

发布时间：2022-02-12 08:23

　　目的:利用超声指标构建卵巢肿瘤性质Fisher判别模型,以实现良性、交界性与恶性卵巢肿瘤的客观、准确鉴别。方法:共纳入经病理证实的良性卵巢肿瘤116个、交界性肿瘤23个、恶性肿瘤75个,观察彩色多普勒超声影像表现,并建立Fisher判别模型,回代法验证。结果:（1）单因素分析显示,良性、交界性和恶性卵巢肿瘤在超声显示的形态、最大径、物理性质、内壁分隔光滑度、乳头状突起数、腹水和血流信号方面的差异有统计学意义（P<0.05）。（2）Fisher逐步判别得到判别函数:Function 1=0.956形态+0.269最大径+0.305物理性质+1.279内壁分隔光滑度+1.172乳头状突起数+0.886腹水+0.541血流信号-3.589;Function 2=0.103形态+0.241最大径-0.136物理性质-0.410内壁分隔光滑度-0.051乳头状突起数+1.207腹水-0.770血流信号-0.105。（3）良性、交界性和恶性卵巢肿瘤在二维坐标图中的散点投影位置具有聚类性,但也存在部分交叉重叠。（4）模型诊断良性、交界性和恶性卵巢肿瘤的敏感度分别是86.21%（100/116）... 

【文章来源】：医学理论与实践. 2020,33(18)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

良性(116个)、交界性(23个)和恶性(75个)卵巢肿瘤二维投影散点图

良性、交界性和恶性卵巢肿瘤领域分布图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3621376