【摘 要】
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目的用logistic回归与受试者工作曲线(ROC曲线)分析评价CT三维重建图像对恶性孤立性肺结节(SPN)的诊断价值,得出三维图像中有利于判断结节良恶性的征象,建立多因素回归模型预
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目的用logistic回归与受试者工作曲线(ROC曲线)分析评价CT三维重建图像对恶性孤立性肺结节(SPN)的诊断价值,得出三维图像中有利于判断结节良恶性的征象,建立多因素回归模型预测SPN的良恶性,使三维重建技术在SPN方面更好地服务于临床。方法对98例SPN患者进行多平面重建、最大密度投影、曲面重建和容积再现等方法重建后,分析三维重建图像,并与病理随访结果对照进行统计学处理。采用单因素和多因素回归分析探求各征象对SPN恶性度的辨识能力,并绘制ROC曲线来检验回归曲线的诊断效能。结果单因素分析显示,毛刺征者60例(61.2%)、深分叶征者64例(65.3)、支气管截断征46例(46.9%)、胸膜凹陷征66例(67.3%)、血管集束征67例(68.4%),以上5种征象为恶性SPN相关因素(P<0.05)。多因素分析显示,分叶征、毛刺征、血管集束征、支气管截断征为恶性SPN的征象。上述征象ROC曲线下面积分别为0.726、0.665、0.717、0.638、0.878。结论毛刺征、分叶征、血管集束征和气管截断征对恶性SPN有一定的诊断意义,多参数回归模型对诊断恶性SPN较有一定的临床价值。
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