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目的:通过对最大径线≤15mm的乳腺内小结节彩色多普勒超声图像的分析,探讨其声像图特征性表现,运用Logistic回归分析筛选鉴别小乳癌敏感声像图特征,并对其危险度进行排序,以提高超声诊断小乳癌的准确率。方法:收集经病理确诊的166个最大径线≤15mm乳腺小结节病例,进行回顾性分析,对其声像图特征进行统计学赋值,并进行二分类Logistic回归分析,建立Logistic回归模型,依据OR值对各特征的危险度进行排序。结果:（1）.二分类Logistic回归分析显示9个超声特征引入Logistic回归模型方程,Logist（P）=-3.798+0.923X1+2.038X3+1.382X5+0.495X8+0.621X10+0.823X11+2.011X12+2.217X13+1.564X15。其回归系数如下:Cooper韧带、浅筋膜和腺体模糊中断为2.217;结节周边成角、呈锯齿样改变为2.038;含有砂粒状微小钙化为2.011;纵横比≥1为1.564;毛刺为1.382、无侧方回声失落为0.823、后方回声有衰减为0.621、内部回声不均匀为0.495、形态不规则为0.923。（2）.9个引入模型的超声特征依据OR值进行危险度排序:Cooper韧带浅筋膜和腺体模糊中断（9.182）＞结节周边成角、呈锯齿样改变（7.675）＞含有砂粒状微小钙化（7.471）＞纵横比大于1（4.776）＞毛刺（3.982）＞无侧方回声失落（2.277）＞后方回声有衰减（1.861）＞内部回声不均匀（1.640）＞形态不规则（1.097）。（3）.该Logistic回归方程模型具有较高的预报准确率,为89.2%。结论:以Cooper韧带、浅筋膜和腺体模糊中断、结节周边成角、锯齿样改变、含有砂粒状微小钙化、纵横比≥1、毛刺征、无侧方回声失落、后方回声衰减、内部回声不均匀、形态不规则9个声像图特征诊断最大径线≤15mm小乳癌的Logistic回归模型有助于鉴别乳腺内良恶性小结节病变。在小乳癌的诊断中具有较大的鉴别意义。