基于超声声像图构建数学模型对实性为主甲状腺结节良恶性判别研究

发布时间：2021-12-24 18:43

　　目的:探讨基于超声检查声像图构建数学模型在以实性为主的甲状腺结节良恶性判别诊断中的应用。方法:回顾并分析2018年1月—2019年7月于南京医科大学第一附属医院行超声检查时发现的实性为主的甲状腺结节,并经手术或穿刺标本病理学检查证实的97例患者,共97个结节,其中良性结节40个,恶性结节57个。整理分析结节的二维及彩色多普勒血流显像特征,比较两组结节基本特征差异,然后基于偏最小二乘-判别分析法（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）和logistic回归分析方法建立结节良恶性判别模型。结果:利用Spearman相关性分析及逐步回归分析方法（Stepwise）对以实性为主的甲状腺结节特征变量进行分析,发现年龄、囊性是否偏心、强回声、边缘、形态、纵横比、甲状腺整体回声以及囊性成分分布等8个特征变量与以实性为主甲状腺结节良恶性显著相关。基于这8个特征变量构建数学模型,PLS-DA的真阳性预测值和真阴性预测值分别是92.9%和96.6%,logistic回归分析的真阳性预测值和真阴性预测值分别是92.0%和88.8%。此外,基于P... 

【文章来源】：肿瘤影像学. 2020,29(06)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

以实性为主的甲状腺结节超声声像图

为了验证方法的准确性及稳定性，利用蒙特卡罗模拟随机运行1 000次，PLS-DA结果如表2所示，训练集的真阳性、真阴性准确度平均值分别是97.2%和99.8%，而2.8%的癌症结节和0.2%的非癌症结节被错误判定，即存在假阳性和假阴性。预测集中PLS-DA的真阳性和真阴性预测率平均值分别是92.9%和96.6%，此时，AUC均值为0.947,95%CI为0.932～0.963。图3 基于PLS-DA和logistic回归分析的ROC曲线

基于PLS-DA和logistic回归分析的ROC曲线

【参考文献】：
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本文编号：3551000