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目的:探讨单独基于CT征象的Logistic回归模型对卵巢肿块恶性风险的预测,以获得有效且无创的卵巢肿块术前定性诊断方法。方法:收集四川大学华西第二医院2011年1月1日至2016年4月30日经病理证实为卵巢恶性肿块的患者305例,并随机收集2015年1月1日至2016年4月30日经病理证实为卵巢良性病变的患者100例作为对照。按照时间顺序划分恶性病例及随机方式均分良性病例,将所有病例分为实验组与验证组,并对所有病例的CT及超声征象进行分析评估,通过对实验组卵巢肿块CT征象的提取,以病理诊断为金标准建立Logistic回归模型(LR-CT),并用验证组数据对该模型进行检验。同时,参照基于超声征象的恶性风险指数3(RMI3)及RMI4系统设计了一种基于CT征象的RMI模型(RMI3-CT及RMI4-CT)。利用受试者工作特征(ROC)曲线评价LR-CT、RMI3、RMI4、RMI3-CT及RMI4-CT五种模型的诊断效能。结果:1、LR-CT模型主要与实性成分、分隔、坏死、网膜和或肠系膜转移、强化程度有关。2、CT对卵巢肿块诊断的敏感性较超声高,其对病灶的分期与临床分期一致性高(K=0.827)。3、基于CT征象的RMI3及RMI4诊断效能并不绝对优于基于超声征象的RMI3及RMI4,且基于CT和超声征象的RMI4系统也并不绝对优于R MI3系统,但CT增强表现的卵巢血管蒂征(OVPS)对于鉴别盆腹腔巨大肿块的起源及判断卵巢病灶单侧或双侧来源有很大的帮助。4、通过绘制ROC曲线,LR-CT恶性风险预测模型阈值为0.8153(81.53%)。五种模型中LR-CT曲线下面积(AUC)最大(0.947),各模型间比较均没有统计学差异(p>0.05),即基于CT征象的LRCT、RMI3-CT、RMI4-CT模型与基于超声征象的RMI3、RMI4模型一样可有效用于卵巢肿块的定性诊断,且LR-CT的诊断效能最佳。5、LR-CT相对于其他模型来说其诊断效能相对温和,但假阳性率和对早期病灶诊断的漏、误诊率仍相对较高。结论:基于CT征象的Logistic回归模型(LR-CT)是一种有效的卵巢肿块术前定性预测方法,或许可成为一种临床前瞻性诊断方法。