PET／C T 数学预测模型对孤立性肺结节诊断价值的 ROC曲线分析
目的：利用ROC曲线分析评价 PET／CT 数学预测模型对孤立性肺结节的诊断价值。方法回顾性分析2011年9月～2013年6月我院因诊断为SPN而行PET／CT检查的186例患者。以病灶良恶性结果为应变量，以患者的性别、年龄及病灶的大小、部位、CT值、边界、磨玻璃成分、分叶、血管集束、胸膜牵拉、毛刺、钙化、空泡、空洞、SUVmax作为自变量行单因素和多因素分析，建立诊断SPN良、恶性的回归数学模型。计算PET／CT数学预测模型诊断SPN的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值，绘制相应ROC曲线并计算曲线下面积大小。结果经二元logistic回归分析建立PET／CT诊断SPN良、恶性的数学模型如下：p＝ex／（1＋ ex ），x＝‐8．111＋0．091×年龄＋1．351×分叶＋3．565×血管集束＋2．153×胸膜牵拉＋0．447× SUVmax。以数学模型对SPN良恶性进行预测，其诊断SPN的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值分别为87．8％、81．0％、85．5％、90．0％及77．3％。 PET／CT 数学预测模型诊断SPN的ROC曲线下面积为0．927±0．019。结论以logistic回归分析构建的PET／CT数学预测模型诊断SPN的准确性较高，且不受人为因素干扰，因此其临床应用的可行性较高，是一种值得推荐的方法。
孤立性肺结节、体层摄影术、X线计算机、脱氧葡萄糖、发射型计算机、二元logistic回归
R734.2;R814.42(肿瘤学)
2015-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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