TY -的A2 -唐,分盟,郭小盟——赵,光彩PY - 2022 DA - 2022/02/15 TI -逻辑回归模型的建立和验证定性诊断卵巢癌的基于核磁共振和超声SP - 7531371六世- 2022 AB -迹象 客观的。探讨逻辑回归模型的建立和验证基于MRI和超声定性诊断卵巢癌的迹象。 方法。207例卵巢肿瘤患者在我们医院从2018年4月到2021年4月入选,其中138被用作模型创建培训组和69年作为模型的验证组评估。MRI和超声信号的差异在卵巢癌患者和培训组的良性卵巢肿瘤进行了分析。风险因素筛选通过多因素非条件logistic回归分析,并建立了回归方程。自我验证是由主体工作特点(ROC)和外部验证是由K-fold交叉验证。 结果。没有显著差异的年龄,身体质量指数,月经,痛经,怀孕,月经累积年,两组之间的婚姻状况( P > 0.05 )。逻辑回归分析后,建立了卵巢癌的诊断模型: 分对数 P = − 1.153 + 核磁共振成像 迹象 : 形态 × 1.459 + 边界 × 1.549 + 强化 × 1.492 + 肿瘤 组件 × 1.553 + 超声波 迹象 : 形态 × 1.594 + 主要是 真正的 × 1.417 + 分离 形式 × 1.294 + 大 乳头 × 1.271 + 血 供应 × 1.364 ;自我验证:AUC是0.883,模型的诊断敏感性为93.94%,特异性为80.95%;K-fold交叉验证:训练精度 0.904 ± 0.009 和预测精度 0.881 ± 0.049 。 结论。形状不规则,边界不清楚,明显增强MRI信号,囊性肿瘤或固体组件和不规则的形状,solid-dominated形状,厚有隔膜的形状,大的乳头,和丰富的血液供应超声波信号是独立的卵巢癌的危险因素。验证后,诊断模型具有良好的精度和稳定性,为临床决策提供了依据。SN - 1748 - 670 - 2022/7531371 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/7531371——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER