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题名卵巢上皮性肿瘤超声鉴别特征及预测模型
被引量:7
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作者
甘雅端
吕国荣
杨舒萍
沈小玲
郑新颖
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机构
福建医科大学附属漳州市医院超声医学科
泉州医学高等专科学校临床医学院
福建医科大学附属第二医院超声科
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出处
《中华超声影像学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第6期534-539,共6页
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基金
福建省自然科学基金项目(2016J01649)。
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文摘
目的探讨卵巢上皮性肿瘤的超声鉴别特征,并建立预测模型。方法按照国际卵巢协作组的超声术语规范,回顾性分析2015年1月至2019年7月427例卵巢上皮性肿瘤声像图表现,通过单因素分析得出有鉴别意义的超声征象,纳入多元Logistic回归分析,得出交界性、良性、恶性超声鉴别重要指标,并建立预测模型。结果单因素及多元Logistic回归分析结果显示微囊征是交界性肿瘤与良性、恶性肿瘤鉴别的特征性指标(OR值分别为10.97、19.22)。同时恶性肿瘤与良性肿瘤鉴别的重要指标以不规则、厚分隔、实性为主、富血供、腹水为主,其中不规则意义最大。恶性肿瘤与交界性肿瘤鉴别的重要指标还包括不规则、大乳头、厚分隔、实性为主、富血供。不规则在鉴别交界性肿瘤与良性肿瘤也具有相当的作用。本研究建立模型总的符合率72.4%,其中预测交界性模型的符合率为57.2%,良性为78.6%,恶性为80.7%。结论微囊征是交界性肿瘤的特异性超声表现。卵巢肿瘤是否规则、是否以实性为主、血供是否丰富及有无腹水在鉴别卵巢上皮性肿瘤中意义较大。本研究建立的卵巢肿瘤良性、恶性和交界性预测模型有较高诊断效能。
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关键词
超声检查
卵巢交界性肿瘤
微囊征
多元LOGISTIC回归分析
预测模型
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Keywords
Ultrasonography
Borderline ovarian tumors
Microcystic pattern
Multiple classification regression analysis
Prediction model
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分类号
R737.31
[医药卫生—肿瘤]
R445.1
[医药卫生—影像医学与核医学]
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