乳腺小结节超声鉴别诊断的Logistic回归分析

摘要：

目的 通过对最大径线≤15 mm的乳腺内小结节彩色多普勒超声图像的分析,探讨其声像图特征性表现,运用Logistic回归分析筛选鉴别小乳癌敏感声像图特征,并对其危险度进行排序,以提高超声诊断小乳癌的准确率.方法 收集经手术病理证实的166个最大径线≤15 mm乳腺小结节病例,进行回顾性分析,对其声像图特征进行统计学赋值,并进行二分类Logistic回归分析,建立Logistic回归模型,依据OR值对各特征的危险度进行排序.结果 二分类Logistic回归分析显示9个超声特征引入Logistic回归模型方程,分别为:Cooper韧带、浅筋膜和腺体模糊中断(9.182)、结节周边成角、呈锯齿样改变(7.675)、含有砂粒状微小钙化(7.471)、纵横比大于1(4.776)、毛刺(3.982)、无侧方回声失落(2.277)、后方回声有衰减(1.861)、内部回声不均匀(1.640)、形态不规则(1.097).结论 以超声特征诊断乳腺恶性病变的Logistic回归模型有助于鉴别乳腺内良恶性小结节病变,在小乳癌的诊断中具有较大的鉴别意义.

关键词：超声、乳腺小结节、小乳癌、Logistic模型

所属期刊栏目：31

分类号：R445.1(诊断学)

在线出版日期：2011-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：60-65