孤立性肺结节64排螺旋CT征象良恶性鉴别诊断的Logistic回归分析

• 作者: 慕建成 胡瑞霞 齐晨晖
• 来源期刊: 影像诊断与介入放射学
• 关键词: 肺结节 体层摄影术,X线计算机 鉴别诊断 Logistic回归分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 18-22
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/issn.1005-8001.2013.01.005

摘要

目的运用Logistic回归分析与孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)良恶性相关的重要CT征象,以提高对SPN的鉴别诊断能力.方法收集经手术或穿刺病理证实的SPN 186例(原发性肺癌125例,良性结节61例),采用随机法从中选择100例作为训练样本,分为良恶性两组,回顾分析SPN的CT表现包括(部位、大小、形态边缘、内部结构、结节与周围血管及胸膜的关系等),运用χ2检验分析两组间CT征象的差别,然后再进行Logistic回归分析,运用SPSS16.0统计软件对数据进行分析.结果100例SPN中恶性72例,良性28例,经χ2检验良恶性SPN的分布部位、大小、支气管征、空泡征及血管集束征差异无统计学意义;Logistic回归分析提示毛刺征、胸膜凹陷征是鉴别恶性SPN的较重要CT征象,诊断恶性的优势比及95%可信区间分别为38.529(6.677~222.336)、11.963(1.904~75.183);回归判别的诊断准确率、敏感度及特异度分别为:95%、95.8%、92.9%.结论通过Logistic回归分析,CT征象:毛刺征、胸膜凹陷征是提示恶性SPN的重要征象.