logistic回归模型评价声触诊组织成像和定量技术在甲状腺结节鉴别诊断中的价值

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1、Logistic回归模型评价声触诊组织成像和定量技术在甲状腺结节鉴别诊断中的价值詹嘉裘之瑛刁雪红陈悦上海市复旦大学附属华东医院超声科摘要:目的建立以甲状腺结节超声诊断特征为变量的回归模型,评价甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)中的5项超声特征及声触诊组织成像和定量技术(VTIQ)反映的结节硬度在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。方法对95例甲状腺结节患者的120个结节行常规超声及VTIQ检查,以病理诊断为金标准建立Logistic回归模型。评价Logistic回归模型的预报能力,计算各变量的似然比,评价弹性与常规超声各项超声特征在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值,然后将原分

2、类系统中预测能力最差的一项由弹性特征替代,绘制R0C曲线,比较校正前后R0C曲线下面积。结果运用Logistic回归分析,筛选出对良恶性鉴别诊断屮有统计学意义的甲状腺结节超声特征,包括微钙化、边缘不清及结节质地硬。Logistic回归模型对甲状腺结节良恶性预报的准确率为80.83%(97/120),敏感度为75.93%(41/54),特异度为84.85%(56/66)。弹性替代实质结节重新评估甲状腺结节分类的R0C曲线下面积分别为0.700和0.797,P〈0.05。结论VTTQ反映的弹性特征较常规超声中的实质结节特征更有助于甲状腺结节良恶性的鉴别诊断。关键词:声触诊组织成像和定量

3、技术;Logistic回归分析;R0C曲线;甲状腺结节;作者简介:陈悦,Email:ultrasound_drchen@163.com收稿日期:2017-03-27基金:上海市科委医学引导类科技项目(14411970400)EvaluationofvirtualtouchtissueimagingquantificationtechnologyindifferentialdiagnosisofthyroidnoduleZHANJiaQIUZhi-yingDIAOXue-hongCHENYueDepartmentofUltrasound,HuadongHospitalofFudanU

4、niversity;Abstract:ObjectiveToassessthevalueofthyroidimagingreportinganddatasystem(TI-RADS)andvirtualtouchtissueimagingquantification(VTIQ)inthedifferentialdiagnosisofthyroidnodulebyapplyingthebinarylogisticregressionmodel.MethodsConventionalultrasoundandVTIQof120thyroidnodulesconfirmedbysurgi

5、calpathologyin95patientswereretrospectivelyanalyzed.AbinarylogisticregressionmodelwasobtainedbasedonthestiffnessandthefivefeaturesofTI-RADS.TheoddsratiosofultrasonographicmalignantfeatureswerecalculatedandthevalueofstiffnessandTI-RADSfeaturesfordifferentiatingbenignandmalignantnoduleswascompar

6、ed.ThelessusefulTI-RADSfeaturewasreplacedbythestiffnessandreceiveroperatingcharacteristic(ROC)curvesweredrawntocomparethecorrection.ResultsStiffnessandTI-RADSfeaturesofmicrocalcificationandirregularmarginwereincludedintothelogisticmodel.Theaccuracy,sensitivityandspecificitywere80.83%,75.93%and

7、84.85%,respectively.TheareasundertheROCcurvesincreasedsignificantly(P<0.05)whenTI-RADSfeaturesofmicrocalcification(0.700)andirregularmargin(0.797)werereplacedbystiffness.ConclusionVTTQismoreusefulthanTI-RADSfeaturesinthedifferentialdiag

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