应用logistic回归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征

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1、同等学力人员硕士学位论文论文题目应用Logistic回归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征研究生姓名王晓屹指导教师姓名王跃涛专业名称影像医学与核医学研究方向甲状腺超声诊断论文提交日期2013年3月应用Logistic回归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征中文摘要应用Logistic回归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征中文摘要目的：以超声声像图特征及患者性别、年龄作为甲状腺结节良、恶性鉴别诊断的自变量，建立Logistic回归模型，比较超声声像图特征及患者性别、年龄等因素在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。材料与方法：收集经手术切除后病理证实的28

2、6例甲状腺结节，其中良性结节183例作为对照组，恶性结节103例作为病例组。收集两组患者的年龄、性别资料以及甲状腺结节的超声声像图特征，包括结节的数目、最大直径、形态、纵横比、边界、边缘特征、回声水平、内部质地、有无声晕、钙化情况、后方回声有无衰减和血流情2况。两组之间年龄因素使用t检验，其余两组间参数采用两独立样本比较的χ检验，比较两组的参数有无统计学差异。将有统计学差异的参数作为自变量，以甲状腺结节良恶性作为应变量，分别进行赋值，向前逐步法测定恶性结节的超声特征，最后建立Logistic回归模型，P＜0.05有统计学意义。2结果：两组病例之间年

3、龄经t检验，其余变量经χ检验。两组病例之间结节的数目无统计学差异（P=0.718），其余两组之间参数均有统计学差异。经过最大似然估计前进法逐步回归，筛选出边缘特征、钙化情况、年龄、有无侵犯包膜、回声水平这五个最有价值的参数，其中边缘毛刺（OR＝20.830，r＝2.970）、微钙化（OR＝14.540，r＝1.796）、年龄（OR＝16.359，r＝-0.074）、有侵犯包膜（OR＝6.890，r＝1.351）、极低回声（OR＝9.747，r＝2.553）作为自变量进入Logistic回归模型。建立模型为：Logit（P）=0.719+2.970×

4、边缘（2）+1.796×钙化（3）－0.074×年龄+1.351×包膜2（1）+2.553×回声（4）。该模型经似然比检验有统计学意义（χ=170.571，P=0.000），以该模型预报286例甲状腺结节，如果P>0.5时预报为恶性结节，P≤0.5时预报为良性结节，预报正确率达85.3%。结论：1.甲状腺结节的单、多发对良恶性的鉴别没有意义。2.Logistic回归模型筛选出5个对甲状腺结节恶性鉴别有意义的特征变量：患者的年龄、甲状腺结节的边缘特征、钙化情况、有无侵犯包膜、回声水平。3.患者的年龄与甲状腺结节的恶性呈I中文摘要应用Logistic回

5、归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征负相关，年龄越小，其甲状腺结节的恶性可能性越大。4.边缘毛刺、微钙化、有侵犯包膜、极低回声与甲状腺结节的恶性呈正相关，这四个特征出现越多，其甲状腺结节的恶性可能性越大。5.进入方程的变量对方程重要程度：边缘毛刺＞年龄＞微钙化＞极低回声＞侵犯包膜。6.以超声声像图特征及患者的年龄等多个因素建立Logistic的回归模型有助于甲状腺结节的良、恶性鉴别。关键词：甲状腺结节；超声；Logistic回归分析作者：王晓屹指导老师：王跃涛II应用Logistic回归模型分析甲状腺良恶性结节的超声特征英文摘要UsingLogis

6、ticregressionanalysismodeltoevaluatetheUltrasoundcharacteristicsofthebenignandmalignantthyroidnodulesAbstractPurpose:Sonographicfeatures,patient'sgenderandageastheindependentvariablestoindentifythebenignandmalignantofthyroidnodule,establishalogisticregressionmodel,abenignthyro

7、idnodule.Comparethevaluesofsonographiccharacteristics,thepatient'sgender,ageandotherfactorsinthedifferentialdiagnosisofbenignandmalignantthyroidnodulesthe.Materialsandmethods:Aretrospectiveanalysisoftwohundredandeightysixcasesofthyroidnodulesconfirmedbypathologyafteroperatione

8、xcision,onehundredandeightythreenoduleswerebenignascontrolgro