星形细胞瘤病理分级与MRI影像表现的有序回归模型研究
A study of ordinal regression models in evaluating the pathological grading of astrocytoma with MR image characteristics
目的:探讨星形细胞瘤病理分级与MRI影像学特征参数的有序回归模型的价值和意义.方法:回顾分析我院2009年7月至2011年7月符合本研究纳入标准和排除标准的星形细胞瘤患者与四川大学华西医院2010年3月至2011年7月符合本研究纳入排出标准的星形细胞瘤患者共163例,使用x2检验(蒙特卡罗法)或Fisher确切概率法对其8项影像学参数进行统计学分析,将筛选出与病理分级有关的MRI特征参数纳入有序回归模型并分析,最终建立有序回归模型并使用ROC(receiver operating characteristic)曲线对模型的预测准确性进行分析.结果:星形细胞瘤MRI增强情况和水肿程度与病理分级关系最密切;建立的有序回归模型预测准确性为73.56%.结论:有序回归模型对星形细胞瘤病理分级和MRI影像学表现的研究有意义,可为临床提供参考.
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