超声检查结合数学模型对TI-RADS 3～4类甲状腺结节良恶性的诊断

摘要：

目的 探讨超声影像结合数学模型在甲状腺结节良恶性判别诊断中的应用.方法 回顾性分析2016年8月 ～12月在南京医科大学第一附属医院行超声检查发现的甲状腺结节,并均有手术或穿刺活检病理证实的患者共128例,纳入分析结节共170个.整理分析结节的超声图像特征信息,利用偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)和Logistic回归分析方法建立甲状腺结节良恶性风险预估模型并对其预测分析,然后采用逐步回归分析方法筛选出有统计学意义的特征变量,再次建模预测分析.结果 在未删减自变量前,PLS-DA真阳性预测值(96.95％)、真阴性预测值(97.73％)较Logistic(89.86％、93.12％)高(P<0.05).利用Stepwise方法筛选出重要变量包括甲状腺内部整体回声、形态、边缘、内部结构、强回声、纵横比和血管模式,再次建模后,PLS-DA真阳性预测率(98.12％)、真阴性预测率(98.49％)和Logistic真阳性预测率(95.09％)、真阴性预测率(95.31％)较筛选变量之前都有所提高(P<0.05),而且,PLS-DA真阳性预测率和真阴性预测率均明显高于Logistic(P<0.05).结论 PLS-DA和Logistic方法均可以构建甲状腺癌诊断模型,基于Stepwise筛选变量可以使诊断模型更加稳健,PLS-DA模型准确率结果要优于Logistic.

关键词：甲状腺结节、超声影像、数学模型、偏最小二乘-判别分析法、Logistic回归分析

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在线出版日期：2019-01-07（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：773-778