【摘 要】
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目的:尝试纳入不同指标、区分大小,采用Logistic回归与决策树建立不同模式的甲状腺结节超声分类方法,验证其诊断效能并比较分析。方法:回顾性分析2012年12月至2017年6月在我院行超声检查并手术或穿刺的1906个甲状腺结节的超声声像图特征;根据结节的大小、是否纳入血流及弹性指标,将结节分为12组;经单因素和多因素分析,分别筛选出每组与甲状腺结节恶性风险相关的超声指标并比较,建立Logisti
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目的:尝试纳入不同指标、区分大小,采用Logistic回归与决策树建立不同模式的甲状腺结节超声分类方法,验证其诊断效能并比较分析。方法:回顾性分析2012年12月至2017年6月在我院行超声检查并手术或穿刺的1906个甲状腺结节的超声声像图特征;根据结节的大小、是否纳入血流及弹性指标,将结节分为12组;经单因素和多因素分析,分别筛选出每组与甲状腺结节恶性风险相关的超声指标并比较,建立Logistic回归分析方程,并得出良恶性鉴别最佳截断值;采用决策树对12组结节进行分类,构建甲状腺结节诊断流程;对新建立的诊断模型进行验证,比较其诊断效能。结果:低回声、边缘不规则、微钙化等超声特征无论是否区分大小都与甲状腺恶性结节相关,实性为主为大结节良恶性鉴别的重要指标,纵横比为小结节良恶性鉴别的重要指标。结节质硬可作为甲状腺结节良恶性鉴别的重要指标纳入预测模型。回归模型进行概率预测时的诊断效能较好,最佳预测模型为模型7,但进行二分类预测时明显减低。决策树虽能提供较为简单的诊断流程,但诊断效能较低,且低于回归模型。结论:低回声、边缘不规则和微钙化是最有价值的恶性甲状腺结节预测指标。纳入不同模态指标、区分结节大小,可针对不同情况构建相适应的甲状腺结节良恶性预测模型。
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