应用ROC曲线及Logistic回归模型评价改良超声弹性评分标准在乳腺肿瘤中的诊断价值

摘要：

目的 用ROC曲线及Logistic回归模型综合评价改良弹性评分在乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断中的价值.方法 对151个乳腺病灶的超声弹性成像(UE)图依据旧评分标准及改良评分标准进行评分,弹性成像评分4分以上为恶性,3分及以下为良性,追踪手术病理结果作为诊断金标准,分别绘制2种评分方法的ROC曲线并比较曲线下面积,并通过二分类Logistic回归模型探讨其在良恶性鉴别诊断中的价值.结果 采用旧评分标准UE诊断乳腺良恶性病灶的敏感性、特异性和准确性分别为60.8%、95.0%和83.4%;采用新评分标准UE诊断乳腺良、恶性病灶的敏感性、特异性和准确性分别为88.2%、94.0%和92.1%.改良弹性评分的曲线下面积为0.947 3,原弹性评分的曲线下面积为0.876 5,两者的差异有统计学意义(Z=0.025 6,P=0.042 3).二分类Logistic回归分析显示,改良弹性评分经前进法逐步回归后首先引入方程,在模型中对良恶性判断有明显的影响(改良评分的偏回归系数为1.281±0.452,X2值为8.044,P值为0.005,优势比为3.599).结论 改良超声弹性成像评分标准使用更为简便、准确,有助于乳腺肿块的良恶性鉴别.

关键词：乳腺、弹性成像、受试者工作特征曲线、二分类Logistic回归

所属期刊栏目：24

分类号：R73;R4

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：704-706