超声检查结合数学模型对TI-RADS 3～4类甲状腺结节良恶性的诊断

• 作者: 叶新华 周娟 李勇 李璐 杭菁 邓红艳 马雯婷
• 来源期刊: 中华医学超声杂志（电子版）
• 关键词: 甲状腺结节 超声影像 数学模型 偏最小二乘-判别分析法 Logistic回归分析
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 浅表器官超声影像学
• 页码范围: 773-778
• 页数: 6页
• 字数: 4350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2018.10.009

摘要

目的 探讨超声影像结合数学模型在甲状腺结节良恶性判别诊断中的应用.方法 回顾性分析2016年8月 ～12月在南京医科大学第一附属医院行超声检查发现的甲状腺结节,并均有手术或穿刺活检病理证实的患者共128例,纳入分析结节共170个.整理分析结节的超声图像特征信息,利用偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)和Logistic回归分析方法建立甲状腺结节良恶性风险预估模型并对其预测分析,然后采用逐步回归分析方法筛选出有统计学意义的特征变量,再次建模预测分析.结果 在未删减自变量前,PLS-DA真阳性预测值(96.95％)、真阴性预测值(97.73％)较Logistic(89.86％、93.12％)高(P<0.05).利用Stepwise方法筛选出重要变量包括甲状腺内部整体回声、形态、边缘、内部结构、强回声、纵横比和血管模式,再次建模后,PLS-DA真阳性预测率(98.12％)、真阴性预测率(98.49％)和Logistic真阳性预测率(95.09％)、真阴性预测率(95.31％)较筛选变量之前都有所提高(P<0.05),而且,PLS-DA真阳性预测率和真阴性预测率均明显高于Logistic(P<0.05).结论 PLS-DA和Logistic方法均可以构建甲状腺癌诊断模型,基于Stepwise筛选变量可以使诊断模型更加稳健,PLS-DA模型准确率结果要优于Logistic.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶新华	南京医科大学第一附属医院超声医学科	108	529	11.0	15.0
2	李璐	南京医科大学第一附属医院超声医学科	27	67	5.0	6.0
3	杭菁	南京医科大学第一附属医院超声医学科	19	48	4.0	6.0
4	周娟	南京医科大学第一附属医院超声医学科	7	63	6.0	7.0
5	李勇	江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所	4	1	1.0	1.0
6	马雯婷	南京医科大学第一附属医院超声医学科	5	19	3.0	4.0
7	邓红艳	南京医科大学第一附属医院超声医学科	4	16	3.0	4.0