2013版超声BI-RADS联合多因素Logistic回归分析在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1002-0101.2016.02.006

2013版超声BI-RADS联合多因素Logistic回归分析在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用

引用
目的 应用Logistic回归模型探讨2013版超声乳腺影像报告数据系统(BI-RADS-US)中列举的超声特征及相关临床资料在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用价值.方法 对367例患者共430个乳腺肿块行灰阶超声、彩色多普勒超声、弹性成像等检查,根据2013版BI-RADS-US记录其超声特征和临床资料,结合手术或穿刺活检病理,先行单因素分析,具有统计学意义的指标再运用Binary Logistic回归分析En-ter法进行分析,建立预测模型,并分析其诊断意义.结果 恶性肿块170个,良性肿块260个.共有7个特征变量进入回归方程:年龄≥40岁、方位(不平行)、边缘成角、边缘微小分叶状、边缘毛刺状、肿块内细钙化、腋窝淋巴结肿大.结论 乳腺肿块良恶性鉴别Logistic回归分析能筛选出对有意义的特征变量,BI-RADS-US在乳腺肿块良恶性鉴别中具有较高的实用价值.

乳腺肿瘤、超声检查、Logistic回归模型、BI-RADS

32

R73;R44

安徽医科大学校临床科学研究项目2015xkj122

2017-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

110-113

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

中国超声医学杂志

1002-0101

11-2110/R

32

2016,32(2)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn