换一批甲状腺微小癌灰阶超声诊断的Logistic回归模型
A Logistic Regression Model for Predicting Thyroid Microcarcinoma with Gray-scale Ultrasound
摘要目的 筛选甲状腺微小癌的独立恶性征象,评价灰阶超声对其诊断价值.方法 回顾性分析手术病理证实的145个甲状腺微小结节(良性结节73个,微小癌72个)的灰阶超声表现,通过Logistic回归分析筛选独立诊断指标,建立Logistic模型,并进一步评价其预报能力.结果 最后进入Logistic模型的5个特征分别为:钙化类型、回声水平、周边声晕、内部回声和结节形态.Logistic模型的ROC曲线下面积为0.929.如果以预报概率P=0.5作为阈值,则预测准确率高达86.2％.结论 微小钙化、极低回声、不规则声晕、实性、形态不规整是甲状腺微小癌的独立特征指标.灰阶超声特征的Logistic回归模型有助于甲状腺微小癌的鉴别诊断.
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医学主题词
甲状腺(Thyroid Gland)癌(Carcinoma)超声检查(Ultrasonography)诊断, 鉴别(Diagnosis, Differential)诊断(Diagnosis)
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-0101.2011.12.005
发布时间
2012-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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