目的:探討基于超聲檢查聲像圖構(gòu)建數(shù)學(xué)模型在以實(shí)性為主的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性判別診斷中的應(yīng)用。方法:回顧并分析2018年1月—2019年7月于南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院行超聲檢查時(shí)發(fā)現(xiàn)的實(shí)性為主的甲狀腺結(jié)節(jié),并經(jīng)手術(shù)或穿刺標(biāo)本病理學(xué)檢查證實(shí)的97例患者,共97個(gè)結(jié)節(jié),其中良性結(jié)節(jié)40個(gè),惡性結(jié)節(jié)57個(gè)。整理分析結(jié)節(jié)的二維及彩色多普勒血流顯像特征,比較兩組結(jié)節(jié)基本特征差異,然后基于偏最小二乘-判別分析法（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）和logistic回歸分析方法建立結(jié)節(jié)良惡性判別模型。結(jié)果:利用Spearman相關(guān)性分析及逐步回歸分析方法（Stepwise）對(duì)以實(shí)性為主的甲狀腺結(jié)節(jié)特征變量進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)年齡、囊性是否偏心、強(qiáng)回聲、邊緣、形態(tài)、縱橫比、甲狀腺整體回聲以及囊性成分分布等8個(gè)特征變量與以實(shí)性為主甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性顯著相關(guān)�；谶@8個(gè)特征變量構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,PLS-DA的真陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和真陰性預(yù)測(cè)值分別是92.9%和96.6%,logistic回歸分析的真陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和真陰性預(yù)測(cè)值分別是92.0%和88.8%。此外,基于P... 

【文章來(lái)源】：腫瘤影像學(xué). 2020,29(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

以實(shí)性為主的甲狀腺結(jié)節(jié)超聲聲像圖

為了驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性，利用蒙特卡羅模擬隨機(jī)運(yùn)行1 000次，PLS-DA結(jié)果如表2所示，訓(xùn)練集的真陽(yáng)性、真陰性準(zhǔn)確度平均值分別是97.2%和99.8%，而2.8%的癌癥結(jié)節(jié)和0.2%的非癌癥結(jié)節(jié)被錯(cuò)誤判定，即存在假陽(yáng)性和假陰性。預(yù)測(cè)集中PLS-DA的真陽(yáng)性和真陰性預(yù)測(cè)率平均值分別是92.9%和96.6%，此時(shí)，AUC均值為0.947,95%CI為0.932～0.963。圖3 基于PLS-DA和logistic回歸分析的ROC曲線

基于PLS-DA和logistic回歸分析的ROC曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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