基于MRI列线图模型对乳腺良恶性结节的预测价值研究

采用多因素Logistic回归分析构建乳腺结节的MRI多参数诊断预测模型,并验证该模型的诊断效能。回顾性分析乳腺病变患者共205个病灶,其中恶性病灶113个,良性病灶92个。观察良恶性病灶的形态学及动力学特征。以恶性组为实验组,以良性组为对照组,将205例病灶随机分为训练集样本(174例)和外部验证测试集样本(31例)。通过统计学分析筛选指标,用训练集数据构建预测模型并绘制其列线图;采用外部验证测试集样本验证模型诊断的一致性;绘制受试者操作特征(ROC)曲线并通过计算曲线下面积(AUC)来验证模型的区分度,以预测模型在乳腺良恶性结节鉴别诊断中的敏感度、特异度及准确度来评价其诊断效能。经过筛选后纳入预测模型的独立危险因素为患者年龄以及病灶的ADC值、TIC曲线、病灶大小及强化特征5项指标。经研究,预测模型在此次样本中对乳腺良恶性结节预测准确率达92.2%。因此,基于Logistic回归分析法构建的乳腺多参数MRI预测模型,其列线图对乳腺良恶性结节的预测具有较高的参考价值。