换一批生长方位量化联合S-Detect技术对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值
Predictive value of growth orientation quantification combined with S-Detect technique for axillary lymph node metastasis in breast cancer
摘要目的 探讨乳腺肿块生长方位量化联合S-Detect技术对预测乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的价值.方法 收集2023年3月至2024年10月于医院住院的163例乳腺癌患者资料,依据ALN病理结果分为转移组(n=62)与未转移组(n=101).所有患者术前行常规超声及S-Detect检查.采用单因素和多因素回归分析各观察指标与ALN转移的相关性,筛选出有意义的指标并建立logistic回归预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价该模型的预测价值.结果 单因素分析显示,肿块的最大径、边界、边缘、钙化、方位角、血流在两组间的差异有统计学意义(P<0.05).多因素分析结果显示钙化、边界、方位角、边缘、最大径是预测ALN状态的独立危险因素(P<0.05).依此构建的logistic回归预测模型:Y=-7.995+2.299×最大径+1.171×边界+2.137×边缘+1.397×钙化+0.034×方位角.该联合预测模型的AUC为0.869,均大于各独立影响因素的AUC(P<0.05),联合预测模型与病理结果的一致性良好(Kappa=0.701,P<0.05).结论 量化乳腺肿块的方位角有助于预测ALN转移,并增强对非平行取向的解释和应用.乳腺肿块生长方位量化联合S-Detect技术对乳腺癌ALN转移具有较好的预测价值,可以给个性化治疗提供参考依据.
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关键词
常规超声S-Detect技术乳腺癌乳腺癌腋窝淋巴结生长方位量化ultrasoundS-Detect techniquebreast cancerALNgrowth orientationquantifi-cation
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-5725.2025.01.017
发布时间
2025-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82060318）
国家自然科学基金（82460353）
国家自然科学基金（82260105）
2023TSYCTD0020:天山英才科技创新团队:中亚地区高发疾病防治应用研究创新团队
兵团科技攻关项目（2022CB002-04）
石河子大学第一附属医院青年基金项目（QN202126）
石河子大学第一附属医院青年基金项目（QN202107）
石河子大学科研项目（ZZZC2023040）
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