星形细胞瘤病理级别与MR影像表现的有序Logistic回归和相关分析

摘要：

@@ 星形细胞瘤是颅内最常见的占位病变.根据影像学表现判断星形细胞瘤恶性程度是人们较为关注的热点,它对临床治疗和疾病预后的估计有重要价值.星形细胞瘤病理分级与影像征象的研究已有文献报道[1].由于影像征象和病理分级提取的信息为非连续变量,在多元统计分析中不适合进行线性回归分析,因而定量分析的文献报道甚少.本研究采用有序Logistic回归分析,旨在找出对判断肿瘤病理分级有显著贡献的因素,并计算预测概率.

机标关键词：星形细胞瘤、病理级别、影像表现、线性回归分析、病理分级、影像征象、多元统计分析、影像学表现、占位病变、预测概率、文献、临床治疗、连续变量、疾病预后、分级提取、恶性程度、定量分析、肿瘤、信息、颅内

所属期刊栏目：5

分类号：R73(肿瘤学)

在线出版日期：2005-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：680-682