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目的 筛选对甲状腺单发结节良恶性鉴别诊断有统计学意义的超声特征变量,建立以甲状腺单发结节超声特征为变量的Logistic回归模型.方法 194例经手术病理证实的单发甲状腺结节患者术前均接受二维超声成像,根据结节的超声特征,将Logistic回归模型引入对甲状腺单发结节良恶性判断中,建立Logistic回归模型.绘制ROC曲线,评价Logistic回归模型的预报能力.结果 经过二分类Logistic回归分析,结节形态、钙化及回声评分三个特征变量进入Logistic回归模型.二分类Logistic回归模型对甲状腺单发结节良恶性预报的准确率为91.75

作者:冯占武;丛淑珍;李康;吴丽桑;陈青;甘科红

来源:中国医学影像技术 2010 年 26卷 1期

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作者:
冯占武;丛淑珍;李康;吴丽桑;陈青;甘科红
来源:
中国医学影像技术 2010 年 26卷 1期
标签:
甲状腺结节 超声检查 Logistic模型 Thyroid nodule Ultrasonography Logistic regression
目的 筛选对甲状腺单发结节良恶性鉴别诊断有统计学意义的超声特征变量,建立以甲状腺单发结节超声特征为变量的Logistic回归模型.方法 194例经手术病理证实的单发甲状腺结节患者术前均接受二维超声成像,根据结节的超声特征,将Logistic回归模型引入对甲状腺单发结节良恶性判断中,建立Logistic回归模型.绘制ROC曲线,评价Logistic回归模型的预报能力.结果 经过二分类Logistic回归分析,结节形态、钙化及回声评分三个特征变量进入Logistic回归模型.二分类Logistic回归模型对甲状腺单发结节良恶性预报的准确率为91.75