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目的 研究孤立性肺结节(SPN)的临床和CT影像学特征与其病理诊断结果的关联,建立SPN良恶性预测的数学模型.方法 选取372例经手术切除并获取明确病理诊断的肺结节病例,分析患者的临床特征(性别、年龄、吸烟史、肿瘤史、病理结果)和CT影像学特征(结节位置、是否为磨玻璃结节、结节长径、钙化征、血管集束征、气管充气征、空泡征、胸膜凹陷征、毛刺征、分叶征).将病例分为建模组(268例)和验证组(104例).利用建模组患者的资料,进行多因素Logistic回归分析,构建预测结节良恶性的模型.将验证组的数据代入该模型进行验证,并和经典模型(Mayo模型、VA模型、李运模型)进行比较,绘制受试者工作特征曲线(ROC),评估预测价值.结果 建模组268例肺结节中,良性112例(41.8

作者:王欣;徐跃华;杜紫燕;钱亚娟;徐中华;陈锐;施敏骅

来源:中华肿瘤杂志 2018 年 40卷 2期

知识库介绍

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作者:
王欣;徐跃华;杜紫燕;钱亚娟;徐中华;陈锐;施敏骅
来源:
中华肿瘤杂志 2018 年 40卷 2期
标签:
孤立性肺结节 肺肿瘤 计算机断层扫描 预测模型 Solitary pulmonary nodule Lung neoplasms Computed tomography Prediction model
目的 研究孤立性肺结节(SPN)的临床和CT影像学特征与其病理诊断结果的关联,建立SPN良恶性预测的数学模型.方法 选取372例经手术切除并获取明确病理诊断的肺结节病例,分析患者的临床特征(性别、年龄、吸烟史、肿瘤史、病理结果)和CT影像学特征(结节位置、是否为磨玻璃结节、结节长径、钙化征、血管集束征、气管充气征、空泡征、胸膜凹陷征、毛刺征、分叶征).将病例分为建模组(268例)和验证组(104例).利用建模组患者的资料,进行多因素Logistic回归分析,构建预测结节良恶性的模型.将验证组的数据代入该模型进行验证,并和经典模型(Mayo模型、VA模型、李运模型)进行比较,绘制受试者工作特征曲线(ROC),评估预测价值.结果 建模组268例肺结节中,良性112例(41.8