【摘要】：目的:探討孤立性肺結(jié)節(jié)患者影像學結(jié)合腫瘤標記物在孤立性肺結(jié)節(jié)(solitary pulmonary nodules,SPN)良惡性診斷中的價值,并通過單因素和多因素分析建立SPN良惡性數(shù)學預測模型。方法:回顧性分析桂林醫(yī)學院附屬醫(yī)院胸外科2015年1月至2016年12月高分辨CT行胸部增強掃描證實為孤立性肺結(jié)節(jié),行胸腔鏡手術(shù)治療并經(jīng)術(shù)后病理證實為良性或惡性的97例孤立性肺結(jié)節(jié)病例,收集整理患者臨床及影像特征,包括:年齡、性別、吸煙史、腫瘤家族史、腫瘤既往史、結(jié)節(jié)直徑、位置、邊界情況、分葉征、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征、空洞、鈣化、CEA、NSE、Cyfra21-1、SCCA等相關(guān)數(shù)據(jù),通過單因素和多因素分析其與SPN病變性質(zhì)的關(guān)系,并建立數(shù)學預測模型。結(jié)果:單因素分析顯示,良性與惡性SPN患者在年齡、吸煙史、結(jié)節(jié)直徑、邊界、分葉、毛刺、胸膜凹陷征、CEA、NSE、Cyfra21-1、SCCA上均有統(tǒng)計學意義(p0.05),多因素logistic回歸分析顯示:結(jié)節(jié)最大直徑、毛刺、邊界、血清Cyfra21-1、CEA等5項因素在良惡性SPN之間的差異有統(tǒng)計學意義(P0.05),是判斷SPN性質(zhì)的獨立危險因素。通過多因素logistic回歸分析建立數(shù)學預測模型P=e~x/(1+e~x),其中X=-17.230+(3.175×直徑)+(2.575×邊界)+(3.556×毛刺)+(1.593×CEA)+(1.577×Cyfra21-1),e為自然對數(shù)。根據(jù)預測模型預測P值為檢驗指標,以病理診斷為金標準進行對比,顯示預測模型受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)下面積為0.989(0.974,1.000),診斷準確性高。結(jié)論:本研究將高分辨CT影像學資料與腫瘤標記物結(jié)合,可提高孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性判斷準確率,本研究建立的數(shù)學預測模型對于SPN良惡性判斷具有較高的靈敏性和特異性。
【學位授予單位】：桂林醫(yī)學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R734.2

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王小杰;劉佳麗;許崇安;;血清CYFRA21-1、CEA及NSE對非小細胞肺癌診斷價值的Meta分析[J];臨床腫瘤學雜志;2011年12期

2 沈非;;血管集中征對周圍型肺癌的診斷價值[J];中國實用醫(yī)藥;2008年21期

3 方振劍;佘暉;董芳;黃明朝;柳德靈;賴國祥;;孤立性肺結(jié)節(jié)的臨床評估[J];中國醫(yī)師進修雜志;2013年07期

相關(guān)會議論文 前1條

1 廖俊雄;洪翔嬋;王昕s，

本文編號：2626769