TitleACR TI-RADS结合Logistic 回归分析预测甲状腺结节恶性风险
Other TitlesPrediction of Malignancy Risk for Thyroid Nodules By Combining ACR TI-RADS with Logistic Regression Analysis
Authors刘晶华
陈路增
梁振威
孙秀明
邵玉红
Affiliation北京大学第一医院超声医学科
Keywords甲状腺影像与报告系统
Logistic回归
甲状腺结节
恶性
TI-RADS
Logistic regression
Thyroid nodule
Malignant
Issue Date25-Jan-2021
Publisher中国超声医学杂志
Abstract目的基于2017版ACR TI-RADS,通过二元Logistic回归分析,预测最大径≥1 cm甲状腺结节的恶性风险。方法回顾性分析1 226例患者(1 334个结节)的超声图像。以粗针穿刺活检病理为金标准,对纳入病例依据2017版ACR TI-RADS对结节的结构、回声、形态、边缘、强回声灶等超声特征的评分进行Logistic回归分析。根据回归模型绘制ROC曲线,计算预测概率判定甲状腺结节为恶性的诊断界值。结果 Logistic回归显示回声、形态、边缘和强回声灶等四种特征的评分为判定甲状腺恶性结节的独立影响因素。ROC曲线下面积为0.744。预测概率判定甲状腺结节为恶性的诊断界值为56.4%。结论基于2017版ACR TI-RADS建立的Logistic回归模型能够很好的预测最大径≥1 cm甲状腺结节的恶性风险。
目的基于2017版ACR TI-RADS,通过二元Logistic回归分析,预测最大径≥1 cm甲状腺结节的恶性风险。方法回顾性分析1 226例患者(1 334个结节)的超声图像。以粗针穿刺活检病理为金标准,对纳入病例依据2017版ACR TI-RADS对结节的结构、回声、形态、边缘、强回声灶等超声特征的评分进行Logistic回归分析。根据回归模型绘制ROC曲线,计算预测概率判定甲状腺结节为恶性的诊断界值。结果 Logistic回归显示回声、形态、边缘和强回声灶等四种特征的评分为判定甲状腺恶性结节的独立影响因素。ROC曲线下面积为0.744。预测概率判定甲状腺结节为恶性的诊断界值为56.4%。结论基于2017版ACR TI-RADS建立的Logistic回归模型能够很好的预测最大径≥1 cm甲状腺结节的恶性风险。
URIhttp://hdl.handle.net/20.500.11897/602435
ISSN1002-0101
Indexed中文核心期刊要目总览(PKU)
中国科学引文数据库(CSCD)
Appears in Collections:第一医院

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