本文關鍵詞：2013版超聲BI-RADS聯(lián)合多因素Logistic回歸分析在乳腺腫塊良惡性鑒別中的應用

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【摘要】：目的應用Logistic回歸模型探討2013版超聲乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS-US)中列舉的超聲特征及相關臨床資料在乳腺腫塊良惡性鑒別中的應用價值。方法對367例患者共430個乳腺腫塊行灰階超聲、彩色多普勒超聲、彈性成像等檢查,根據(jù)2013版BI-RADS-US記錄其超聲特征和臨床資料,結合手術或穿刺活檢病理,先行單因素分析,具有統(tǒng)計學意義的指標再運用Binary Logistic回歸分析Enter法進行分析,建立預測模型,并分析其診斷意義。結果惡性腫塊170個,良性腫塊260個。共有7個特征變量進入回歸方程:年齡≥40歲、方位(不平行)、邊緣成角、邊緣微小分葉狀、邊緣毛刺狀、腫塊內細鈣化、腋窩淋巴結腫大。結論乳腺腫塊良惡性鑒別Logistic回歸分析能篩選出對有意義的特征變量,BI-RADS-US在乳腺腫塊良惡性鑒別中具有較高的實用價值。
【作者單位】： 安徽醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院超聲診斷科;
【關鍵詞】： 乳腺腫瘤 超聲檢查 Logistic回歸模型 BI-RADS
【基金】：安徽醫(yī)科大學校臨床科學研究項目(No.2015xkj122)
【分類號】：R445.1;R737.9
【正文快照】： 美國放射學會(american　college　of　radiology,ACR)于2003年首次增加了超聲乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast　imag　ing　reporting　and　data　system,BI-RADS),從形態(tài)、方位、邊緣、邊界、內部回聲、后方回聲、鈣化、特殊征象等方面,規(guī)范了常規(guī)超聲對乳腺病變的報告和分類[

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