甲状腺内微小乳头状癌灰阶超声诊断的多因素分析.pdf

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1、世界最新医学信息文摘2014年第14卷第25期189·医学影像·甲状腺内微小乳头状癌灰阶超声诊断的多因素分析张松美(福建宁德市医院，福建宁德352100)摘要：目的探讨甲状腺微小癌的恶性征象，评价灰阶超声对其诊断价值。方法回顾性分析经过手术病理证实的376个甲状腺微小结节的灰阶超声表现，通过Logistc回归分析筛选微小结节的恶性征象。结果甲状腺微小乳头状癌主要表现为低回声的实性结节，纵横比1，形态不规则，边界清晰，后方回声无明显变化。Logistic回归分析显示入选回归模型的是纵横比、内部结构、边界及钙化类型。结论以纵横比、内部结构、边界及钙化类型4个

2、诊断参数变量建立的Logistic回归模型有助于甲状腺微小癌的鉴别诊断。关键词：甲状腺内微小乳头状癌；灰阶超声诊断；多因素分析中图分类号：R445文献标识码：BDOI：10．39698．issn．1671—3141．2014．25．1460引言清晰和模糊两类。结节周边声晕分为无声晕和有声晕两类，1998年，WHO关于甲状腺癌的组织学分类标准中规定，若声晕完整且厚度均匀则定义为规则声晕，否则为不规则声晕】。结节内钙化分为三种类型：(1)无钙化；(2)细钙病灶最大直径小于或等于1．0era的乳头状癌为甲状腺微小化(散在或成簇分布的针尖样强回声且≤2．0mm)

3、；(3)粗癌，2004年WHO对此标准作出了适当修正，提出甲状腺钙化：≥2．0ram，斑片状、条状或不规则形强回声，另外结微小癌是因良性疾病而手术切除的甲状腺标本中偶然发现节周边的蛋壳样钙化也定义为粗钙化。的直径在1．0cm以下的乳头状癌⋯。国内外有关甲状腺内微1．3统计学处理小乳头状癌超声征象的报道多为单因素分析，而二维灰阶使用SPSS19．0统计软件，计量资料以平均值±标准超声许多征象常与良性结节相互重叠，本文旨在通过分析差表示，2组间的计量资料，用两独立样本的f检验，计数手术病理证实的结节声像图表现，并通过Logistic二项回归资料采用卡方检验。

4、以手术病理结果作为诊断金标准，将分析方法，从而筛选出与微小乳头状癌有关的超声二维灰病理良、恶性作为因变量，将表1中超声特征作为自变量，阶声像特征，以提高其诊断的准确性。采用前向逐步法进行Logistic二项回归分析。对回归参数1资料与方法采用Waldz检验，对整个模型行似然比检验及Hosmer—1．1研究对象Lemeshow检验，以P<0．05为差异有统计学意义。回顾性分析2012年1月至2013年1月在我院接受手2结果术治疗的甲状腺结节患者348例，共376个结节，其中乳2．1病理结果头状癌241个，良性结节135个。患者男性68例(19．5％)，恶性

5、组241个乳头状癌，良性组135个结节，其中5个女性280例f80．5％)；患者年龄20～94岁，平均年龄为腺瘤，130个为单纯性结节性甲状腺肿。(51．98±11．12)岁。2．2结节灰阶声像图特征1．2仪器与方法结节最大径0．2era～1．0cm，平均(0．78±0．20)cm，仪器使用PhilipIU22，GEE9，Acusonsequoia512彩色超其中恶性组最大径为(0．74±0．20)cm，良性组最大径声仪，探头频率为10．0～14．0MHz。由两位具有5年以上为(0．69±0．25)cm。其中微小乳头状癌主要表现为低回甲状腺超声检查经验的

6、医师共同回顾性分析每个结节的回声(61．8％)或等回声(30．7％)，实性(97％)，纵横比声水平、回声类型、形态、纵横比、边界、声晕、后方回≥1f54．3％)，形态不规则(79．6％)，边界清晰(65．4％)，后声和钙化等。其中结节回声水平分为4级：(1)极低回声；方回声无明显变化(87．9％)，部分恶性结节可见极低回声(2)低回声；(3)等回声；(4)高回声或强回声。结节内部结(7．4％)，声晕样回声(13．6％)和微小钙化灶(14．1％)。构依据结节内囊性成分特点分为实性和囊实性。结节形态良性结节主要表现为低回声(49．6％)或等回声(49．6％)

7、，分为规整和不规整两类。计算纵横比(A／T)，将横断面的实性(83．7％)，纵横比<1(88．4％)、形态不规则(67．4％)，内外径与纵断面的上下径规定为横径，而将前后径规定为边界清晰(53．3％)，后方回声无明显变化(87．4％)。纵径，超声测值纵径大于或等于横径的都定于为≥1，否则2．3单因素分析结果为<1。结节边界依据其与周围正常甲状腺组织的关系分为结果见表1。表1甲状腺结节的灰阶超声图像比较190世界最新医学信息文摘2014年第l4卷第25期1．4Logistic回归分析结果论一一结节内出现囊性成分是保护因子，而非危险因子一一将上述的灰阶超声特

8、征导人SPSS19．0行二元Logistic相似。回归分析，最后入选回归模型的是