【摘要】：目的通過建立Logistic回歸模型研究對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)鑒別診斷有意義的超聲特征。方法 173個甲狀腺結(jié)節(jié)經(jīng)手術(shù)病理證實,術(shù)前均記錄灰階和血流超聲特征并對其進行評分;利用Logistic逐步回歸分析篩選出甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的獨立特征指標(biāo);繪制ROC曲線,評價Logistic回歸模型的預(yù)報能力。結(jié)果 1運用二分類Logistic回歸分析,形狀、內(nèi)部回聲、縱橫比、周邊暈、鈣化進入回歸模型,并建立回歸方程式,該回歸模型對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)預(yù)報的準(zhǔn)確率為90.7%。2惡性可能性=1/1+e-Z,Z=bo+b1x1+……+bpxp(e值為2.718)。3ROC曲線下面積為0.822(P0.001),說明該模型的擬合效果較好。結(jié)論二分類Logistic回歸分析能夠篩選出對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷有意義的特征變量,有助于判斷甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性。
[Abstract]:Objective to establish a Logistic regression model for the differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules. Methods 173 thyroid nodules confirmed by operation and pathology were recorded and graded with gray scale and blood flow ultrasound before operation, and the independent characteristic indexes of differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules were screened by Logistic stepwise regression analysis. The ROC curve is drawn to evaluate the prediction ability of Logistic regression model. Results 1 the regression model was established by using two-classification Logistic regression analysis, shape, internal echo, aspect ratio, peripheral halo and calcification, and the regression equation was established. The accuracy of the regression model for the prediction of benign and malignant thyroid nodules is 90.7.2 the probability of malignancy = 1 / 1 e-ZZN bo b1x1. Bpxp (e value is 2.718). The area under the 3ROC curve is 0.822 (P0.001), which shows that the fitting effect of the model is good. Conclusion the two classification Logistic regression analysis can screen out the characteristic variables which have significance in the differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules, which is helpful to judge the benign and malignant thyroid nodules.
【作者單位】： 山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院超聲科;
【基金】：山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(2014-073) 山西省高校131領(lǐng)軍人才工程優(yōu)秀拔尖人才支持基金資助項目(2013-404)
【分類號】：R445.1;R581

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本文編號：2290415