数据挖掘技术判定MRI乳腺非肿块样强化病灶的初步研究

摘要：

目的 探讨数据挖掘技术评价MRI乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS-MRI)分析乳腺非肿块样强化病灶的价值.方法 对55例行乳腺MR检查,且MRI增强表现为非肿块样强化病灶的患者,应用决策树和Lngistic回归2种分类模型,对55个病灶进行分析.再将资料进行"10-折交叉验证".结果 55个病灶包括28个恶性肿瘤和27个良性病灶.簇状小环样和块状强化多出现在恶性病灶中[分别为12和4个;决策树模型中占84.2%(16/19),Logistic模型中偏回归系数分别为2.128和1.723].均匀、丛状、网状和线样导管样强化更易出现在良性病灶中[分别为4、9、1和7个;决策树模型中占72.4%(21/29),Logistic模型中偏回归系数分别为均匀0.357,丛状1.861,网状18.870].10-折交叉验证评估2种模型Logistic回归的准确度57.0%,敏感度43.3%,特异度71.7%;决策树的准确度69.3%,敏感度66.7%,特异度71.7%.结论 基于BI-RADS-MRI的非肿块样强化描述对该类病变作出正确诊断的效能不高,进一步对各种征象作出补充非常必要.

关键词：乳腺肿瘤、数据显示、磁共振成像、交叉研究

所属期刊栏目：43

分类号：R6(外科学)

在线出版日期：2009-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：455-459