目的 篩選甲狀腺癌的超聲征象獨立危險因素,以超聲征象多因素Logistic回歸β值為基礎(chǔ)建立權(quán)重評分法的甲狀腺癌診斷模型,評估、驗證其在臨床工作中的應(yīng)用價值,并建立基于此評分體系的TI-RADS分級標(biāo)準(zhǔn)。方法 選取2015年1月至2018年8月,于華北理工大學(xué)附屬醫(yī)院行超聲檢查并最終取得病理結(jié)果的甲狀腺結(jié)節(jié)作為實驗集,1749位患者的共計1988例甲狀腺結(jié)節(jié)納入實驗集范疇,回顧分析實驗集中各結(jié)節(jié)超聲報告、影像及病理資料,超聲征象包括結(jié)節(jié)的組成成分、回聲、形態(tài)、邊界、縱橫比、被膜侵犯、鈣化情況,用單因素分析法篩選甲狀腺癌的獨立危險因素,將其納入多因素Logistic回歸方程,為偏回歸系數(shù)β值最小的征象賦值1分,其它各征象的偏回歸系數(shù)β值與之比值為其它各征象賦分,以10倍賦分值作為各征象的最后權(quán)重評分,以結(jié)節(jié)的總積分建立甲狀腺癌診斷模型,并以ROC曲線對此模型的工作效能進(jìn)行評價。將2018年9月至2018年12月于華北理工大學(xué)附屬醫(yī)院進(jìn)行檢查并有病理結(jié)果的甲狀腺結(jié)節(jié)作為驗證集,共計150例甲狀腺結(jié)節(jié)納入驗證集范疇,分析各結(jié)節(jié)超聲征象:結(jié)節(jié)的組成成分、回聲、形態(tài)、邊界、縱橫比、被膜侵犯、鈣化... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

甲狀腺癌的危險因素評分體系ROC曲線

圖 2 驗證數(shù)據(jù)中此模型對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測能力的 ROC 曲ig.2 Roc curve of the model’s ability to predict benign and malignant thyroid

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3430147