基于多模态超声的甲状腺乳头状癌决策树模型的构建及其诊断效能评估

摘要：

背景 随着多种超声检查技术不断发展及城乡居民保健意识增强,近年来甲状腺乳头状癌(PTC)检出率逐年升高,而构建相应的决策树模型有助于及早发现和诊断PTC.目的 基于多模态超声构建PTC决策树模型并评估其诊断效能.方法 选取2018年1月至2020年10月在华北理工大学附属医院住院并行甲状腺结节切除术的PTC患者180例,共发现186个结节,其中良性结节99个(非PTC组),恶性结节87个(PTC组).比较PTC组与非PTC组常规超声、实时剪切波弹性成像(SWE)、超声造影(CEUS)检查结果,分别构建基于常规超声、SWE、CEUS及多模态超声的PTC决策树模型并进行诊断效能评估.结果 两组结节回声、纵横比、边缘、局灶强回声、弹性最大值(Emax)、弹性最小值(Emin)、弹性均值(Emean)、弹性标准差(Esd)、与周围正常组织弹性比值(Eratio)、增强程度、增强特点、造影剂分布、造影剂进入时间、造影剂消退时间、达峰浓度(Peak)、时间-强度曲线下面积(AUCt)、平均渡越时间(MTT)比较,差异有统计学意义(P<0.05).分别构建基于常规超声、SWE、CEUS及多模态超声的PTC决策树模型,结果显示其根节点分别为局灶强回声、Emax、AUCt、Emax;十折交叉验证法测试结果显示,基于常规超声、SWE、CEUS、多模态超声的PTC决策树模型误判率分别为33.9％、19.4％、37.6％、7.0％.基于多模态超声的PTC决策树模型的灵敏度、特异度、准确率、阳性似然比、阴性似然比、Kappa值分别为88.5％、99.0％、94.1％、88.5、0.12、0.880,诊断效能明显高于基于常规超声、SWE、CEUS的PTC决策树模型.结论 本研究基于多模态超声成功构建了PTC决策树模型,并具有较高的诊断效能,有利于提高PTC的诊断准确率并为临床提供新的诊断思路.

关键词：甲状腺癌,乳头状、甲状腺结节、决策树、多模态成像、多模态超声、诊断

所属期刊栏目：24

分类号：R736.1;R581;R191.5(肿瘤学)

资助基金：2021年度河北省医学科学研究课题计划20210629

在线出版日期：2021-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3821-3827