本文關(guān)鍵詞： 卵巢腫塊 惡性風(fēng)險指數(shù) 體層攝影術(shù) X線計算機 Logistic回歸模型　出處：《遵義醫(yī)學(xué)院》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目的:探討單獨基于CT征象的Logistic回歸模型對卵巢腫塊惡性風(fēng)險的預(yù)測,以獲得有效且無創(chuàng)的卵巢腫塊術(shù)前定性診斷方法。方法:收集四川大學(xué)華西第二醫(yī)院2011年1月1日至2016年4月30日經(jīng)病理證實為卵巢惡性腫塊的患者305例,并隨機收集2015年1月1日至2016年4月30日經(jīng)病理證實為卵巢良性病變的患者100例作為對照。按照時間順序劃分惡性病例及隨機方式均分良性病例,將所有病例分為實驗組與驗證組,并對所有病例的CT及超聲征象進行分析評估,通過對實驗組卵巢腫塊CT征象的提取,以病理診斷為金標準建立Logistic回歸模型(LR-CT),并用驗證組數(shù)據(jù)對該模型進行檢驗。同時,參照基于超聲征象的惡性風(fēng)險指數(shù)3(RMI3)及RMI4系統(tǒng)設(shè)計了一種基于CT征象的RMI模型(RMI3-CT及RMI4-CT)。利用受試者工作特征(ROC)曲線評價LR-CT、RMI3、RMI4、RMI3-CT及RMI4-CT五種模型的診斷效能。結(jié)果:1、LR-CT模型主要與實性成分、分隔、壞死、網(wǎng)膜和或腸系膜轉(zhuǎn)移、強化程度有關(guān)。2、CT對卵巢腫塊診斷的敏感性較超聲高,其對病灶的分期與臨床分期一致性高(K=0.827)。3、基于CT征象的RMI3及RMI4診斷效能并不絕對優(yōu)于基于超聲征象的RMI3及RMI4,且基于CT和超聲征象的RMI4系統(tǒng)也并不絕對優(yōu)于R MI3系統(tǒng),但CT增強表現(xiàn)的卵巢血管蒂征(OVPS)對于鑒別盆腹腔巨大腫塊的起源及判斷卵巢病灶單側(cè)或雙側(cè)來源有很大的幫助。4、通過繪制ROC曲線,LR-CT惡性風(fēng)險預(yù)測模型閾值為0.8153(81.53%)。五種模型中LR-CT曲線下面積(AUC)最大(0.947),各模型間比較均沒有統(tǒng)計學(xué)差異(p0.05),即基于CT征象的LRCT、RMI3-CT、RMI4-CT模型與基于超聲征象的RMI3、RMI4模型一樣可有效用于卵巢腫塊的定性診斷,且LR-CT的診斷效能最佳。5、LR-CT相對于其他模型來說其診斷效能相對溫和,但假陽性率和對早期病灶診斷的漏、誤診率仍相對較高。結(jié)論:基于CT征象的Logistic回歸模型(LR-CT)是一種有效的卵巢腫塊術(shù)前定性預(yù)測方法,或許可成為一種臨床前瞻性診斷方法。
[Abstract]:Objective: to study the Logistic regression model based on CT signs alone in predicting the malignant risk of ovarian masses. Methods: to obtain an effective and noninvasive preoperative qualitative diagnosis method for ovarian masses. A total of 305 patients with malignant ovarian masses confirmed by pathology from January 1st 2011 to April 2016 in Huaxi second Hospital of Sichuan University were collected. From January 1st 2015 to April 2016, 100 patients with benign ovarian lesions were randomly selected as controls. The malignant cases were divided into malignant cases and randomly divided into benign cases according to time order. Case. All the cases were divided into experimental group and validation group, and the CT and ultrasound signs of all cases were analyzed and evaluated, and the CT signs of ovarian masses were extracted from the experimental group. The Logistic regression model was established according to the gold standard of pathological diagnosis, and the model was tested with the validation group data. According to the malignancy risk index (RMI3) based on ultrasound signs and the RMI4 system, a RMI model based on CT signs, RMI3-CT and RMI4-CT, is designed. Objective: to evaluate LR-CT by using the operating characteristics of subjects. The diagnostic efficacy of RMI3 / RMI4 / RMI3-CT and RMI4-CT models were analyzed. Results the RMI3 / RMI4 / RMI3-CT model was mainly separated from solid components and necrotic. The enhanced degree of omentum and mesenteric metastasis was more sensitive to the diagnosis of ovarian mass than that of ultrasound, and the correlation between the staging and clinical staging was higher than that of ultrasound. The diagnostic efficacy of RMI3 and RMI4 based on CT signs is not absolutely superior to that of RMI3 and RMI4 based on ultrasound signs. And the RMI4 system based on CT and ultrasound signs is not absolutely superior to R MI3 system. But CT enhanced ovarian vascular pedicle sign (OVPSS) is helpful in differentiating the origin of large pelvic and abdominal masses and judging the origin of ovarian lesions on one or both sides. 4. The ROC curve was plotted. The threshold value of LR-CT malignant risk prediction model was 0.8153 and 81.53.The maximum area under the LR-CT curve was 0.947 among the five models. There was no statistical difference between each model (p0.05), that is, LRCTT RMI3-CTN RMI4-CT model based on CT signs and RMI3 based on ultrasound signs. RMI4 model can be used in the qualitative diagnosis of ovarian masses as well, and the diagnostic efficacy of LR-CT is the best. 5% LR-CT compared with other models, the diagnostic efficacy of LR-CT is relatively mild. But false positive rate and leakage of diagnosis of early lesions. Conclusion: the Logistic regression model based on CT signs is an effective method to predict the preoperative quality of ovarian masses. It may be a prospective clinical diagnostic method.
【學(xué)位授予單位】：遵義醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R737.31;R730.44

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本文編號：1491045