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时间:2018-11-20
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1、Logistic回归分析在超声多参数鉴别乳腺良、恶性肿块中的应用论文倪卫星,张炽敏,庞晓东,李嘉,李岭,苏俊【摘要】目的:研究高频超声多参数鉴别乳腺良、恶性肿块的价值。方法:记录145个乳腺肿块二维灰阶声像图参数和彩色多普勒血流参数,获取各肿块病理确诊结果,Logistic回归统计分析多参数综合鉴别诊断乳腺肿块良恶性的价值。结果:单独二维灰阶声像图参数的Logistic回归模型综合鉴别乳腺肿块性质的准确率为82.1%,二维灰阶声像图结合彩色多普勒多参数的Logistic回归模型综合鉴别诊断乳腺良恶性肿块的准确率为93.3%。结论:应用二维灰阶声像图结合
2、彩色多普勒多参数的Logistic回归分析能提高乳腺良、恶性肿块鉴别的准确性。【关键词】Logistic回归;超声成像;乳腺肿块;诊断二维灰阶超声单参数和彩色多普勒超声单参数鉴别乳腺肿块良恶性的准确性较低.freel,平均(2.5±1.0)cm。1.2仪器GELOGIQ500MR3plus彩色多普勒超声诊断仪,探头频率11MHz。1.3检查方法患者取仰卧位,对乳腺肿块进行多切面连续扫查,记录肿块的二维灰阶声像图特征,如肿块的位置、大小、形态、边缘、内部回声、有无微钙化、后方回声及双侧有无腋下淋巴结肿大等,然后在此基础上进行病灶周边及内部的彩色多普勒显像
3、(colorDopplerfloaging,CDFI),并按Adler的半定量方法1,将肿块内血流信号的丰富程度分为0、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ4个等级。再选取肿块内峰值流速最高的血流信号进行多普勒频谱分析,记录参数包括阻力指数(RI)、搏动指数(PI)、最大流速(Vmax),所记录的数据取3次测值的平均值。1.4统计学处理单因素分析中,定量资料以x-±s表示,两组比较采用t检验或u检验,定性资料以例数或百分数表示,两组或两组以上比较采用χ2检验,两组率的比较采用u检验,多因素分析用二值Logistic逐步回归前向逐步法,定义X1为形态(Logistic回归赋值不规
4、则为1,规则为2),X2为边界(不清晰为1,清晰为0),X3为回声(不均匀为1,均匀为0),X4为微钙化(有为1,无为2),X5为后方回声(有为1,无为2),XA为侧方声影,XB为腋窝淋巴结肿大,X6为肿块纵横比,X7为Adler分级(Ⅱ~Ⅲ级为1,0~Ⅰ级为0),X8为Vmax,X9为RI,X10为PI。其中定量参数X6、X8、X9、X10的Logistic回归赋值为其数值本身。全部数据分析采用SPSS100统计软件进行,P0.05为有统计学意义。2结果2.1单因素分析乳腺良恶性肿块灰阶声像图特征及其与病理类型的关系见表1。彩色血流信号Adler分
5、级情况:76例病理恶性肿块中,0~Ⅰ级25例(0级9例),Ⅱ~Ⅲ级51例;69例病理良性肿块中0~Ⅰ级44例(0级16例),Ⅱ~Ⅲ级25例;良恶性两组差别有统计学意义(χ2=13.8,.freelax≥16cm·s-1诊断乳腺癌,其敏感性和特异性最高,其准确率分别为65%、71.7%、60.0%、67.5%。2.2多因素Logistic回归分析分别以二维灰阶声像多参数Logistic回归模型(结果见表3)、二维灰阶和彩色多普勒超声联合多参数Logistic回归模型(结果见表4)鉴别乳腺肿块的良恶性,其综合诊断乳腺肿块为恶性的概率模型分别为LOGITP=
6、-9134+1724X1+1681X2+1026X3+1263X4+1769X5+7074X6、LOGITP=-39307+2643X1+0345X3+1854X4+2008X5+10972X6+1335X7+0352X8+18966X9+3552X10(其中X2由于被Logistic回归分析过程认为不是主要影响因素被剔除),其正确分辨乳腺肿块良恶性的准确率分别为821%和933%。表1乳腺肿块二维灰阶声像图像参数与病理类型的关系(略)1)该数值为χ2值;2)该数值为u值表2乳腺良、恶性肿块的多普勒血流参数的平均值
7、(略)表3二维灰阶信息诊断恶性乳腺肿块概率模型的统计结果(略)表4二维灰阶联合多普勒信息诊断恶性乳腺肿块概率模型的统计结果(略)2.3两种多因素Logistic回归分析结果比较二维灰阶声像图多参数Logistic回归分析综合诊断准确率(82.1%)与二维灰阶声像图联合彩色多普勒多参数Logistic回归分析综合诊断准确率(93.3%)比较,其u值为2.69,P0.05。3讨论根据文献报道,二维及彩色多普勒超声鉴别诊断乳腺肿块各有其局限性23,不同性质的乳腺肿块声像图特点存在一定的交叉,二维灰阶声像图及彩色多普勒单参数鉴别乳腺肿块良恶性临床价值较低,临
8、床应利用多参数综合诊断45。为提高超声鉴别诊断乳腺良、恶性肿块的准确性,本研究结合乳腺肿块的
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