文摘

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( )。逻辑回归分析后,建立了卵巢癌的诊断模型: ;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 和预测精度 。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。

1。介绍

卵巢癌是女性生殖系统的第二恶性肿瘤,恶性程度高和快速增长。大多数病人都转移在诊断时,和生存状况不容乐观。它的死亡率是最高的在所有的女性生殖系统恶性肿瘤(1,2]。据报道,随着肿瘤的发展,卵巢癌患者的五年存活率逐渐减少,在I期达到93%,70%,37%,和25%阶段II, III, IV,分别为(3]。除了恶性肿瘤,卵巢肿瘤还包括许多良性肿瘤,手术切除的效果是理想的4]。目前,成像检查仍是卵巢肿瘤的主要检测方法。超声诊断卵巢肿瘤有无痛的优点,操作简单和高重复性和广泛应用5,6]。磁共振成像(MRI)对软组织高分辨率和空间分辨率,并广泛应用于腹部和盆腔器官疾病的检查,特别是对卵巢组织疾病的检查(7,8]。目前,核磁共振往往是最好的成像选择卵巢癌的诊断(9]。在这项研究中,卵巢癌诊断的逻辑回归模型建立了基于MRI和超声信号,以帮助临床诊断和治疗有效。报告如下。

2。材料和方法

共有207个卵巢肿瘤患者在我们医院从2018年4月到2021年4月被选,其中138被用作模型创建培训组和69年被用作模型评估验证组。病人登记包括从2018年4月到2020年10月在模型中创建培训组。患者登记从2020年11月到2021年4月都包含在模型评估验证组。我们将培训组划分为卵巢癌组和良性卵巢肿瘤组根据卵巢癌患者的肿瘤是良性的。入选标准:明确术后病理诊断;MRI和超声表现和数据完整。图像可以用于诊断分析;患者知情同意。排除标准:不完整的超声、MRI或病理数据;结合严重器质性疾病,如凝血功能障碍,肾功能不全,心脏衰竭,等手术禁忌症; history of ovarian surgery; combined with other pelvic diseases, such as endometrial cancer and rectal cancer.

2.1。方法

(1)超声:飞利浦iu22,飞利浦IU精英,通用电气gyc2019 - 0068彩色多普勒超声诊断系统、腹部探头c5-1 ( MHz), c1-5-d ( MHz),阴道探头c10-3v ( MHz), ic5-9-d ( MHz)。膀胱充满时,腹部勘探取仰卧位,空膀胱,以截石术的位置为阴道超声。两位高级成像医生(有5年以上经验的)操作,分析了超声波扫描来确定观察肿瘤位置、形状、大小、厚度、分离的乳头,血液供应,乳头大小,等等。当他们不同意,他们通过协商达成共识。所有固体组件≥50%的病变被定义为固体,乳头高度≥7毫米被定义为大的乳头,被定义为厚度≥3毫米厚,分离和不规则性指的是一个非光滑的囊壁,固体组件和乳头。血流得分:1分没有血液流动,2点少量的血液流动,为中度血流3分,4分丰富的血液流动,3和4点被定义为丰富血流信号。(2)核磁共振检查:飞利浦Ingenia 3.0 T磁共振机,公司扫描范围:髂前上嵴到耻骨联合的水平。盆腔平原进行轴向扫描T1WI (TE和TR 20 ms 500 ms,分别),轴向T2WI (TE和TR 100毫秒,4884毫秒,分别),轴向T2WI-SPAIR (TE和TR 65毫秒,2783毫秒,分别)和轴向DWI-2B (TE和TR 84毫秒,3000毫秒,分别和TR 80毫秒,2873毫秒)和矢状T2WI-SPAIR (TE和TR 65 ms和2752 ms)。水平切片厚度和间隔是5毫米和1毫米,分别和冠状切片厚度和间隔是5毫米和1毫米,分别。Gd-DTPA(0.4更易/公斤和2.0毫升/秒)注射,和骨盆横动静脉扫描、骨盆矢状扫描,和日冕延迟扫描进行。与直流发电机mDIXON扫描、TE和TR 1.32和3.7女士,女士分别与一层的厚度3毫米和一层-1.5毫米的距离。 The images were independently read by two senior imaging doctors (with more than 5 years of experience). In case of disagreement, consensus was reached. When necessary, a third doctor with the same qualifications will participate in the judgment of the imaging results.

2.2。观察指标

观察指标如下:(1)患者的基线数据,包括年龄、体重指数、月经、痛经,怀孕的时候,累积月经年,婚姻状况、自然和肿瘤;(2)年龄、身体质量指数、月经、痛经,怀孕的时候,累积月经年,婚姻状况,MRI信号(形状、边界增强,肿瘤组件),和超声波信号(形状、固体分离的形状,大的乳头,和血液供应)和卵巢癌患者之间良性卵巢肿瘤;(3)影响因素的多变量分析卵巢癌;(4)逻辑回归模型的建立和分析卵巢癌诊断;(5)逻辑回归模型验证。

2.3。统计处理

统计软件SPSS22.0被用来处理数据,和Bartlett方差同质性测试和Shapiro-Wilk正常测试被用来测量数据,所有这些都被证实有方差同质性和近似服从正态分布,描述了( ),和独立样本 - - - - - -测试是用于对比组。表达的数据 (%)和测试 ;使用逻辑回归分析卵巢癌的影响因素,并建立回归方程。模型的自我验证评估,治疗下的面积(AUC)接受者操作特征曲线(ROC)和K-fold交叉验证用于out-of-group验证 。双面的测试使用, 。

3所示。结果

3.1。病人的临床基线数据

没有显著差异的年龄、身体质量指数、月经、痛经,怀孕的时候,累积月经年,婚姻状况、自然和肿瘤之间的两组( )。见表1。

表1
临床患者的基线数据( )。
3.2。卵巢癌患者的临床资料和良性卵巢肿瘤

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,婚姻状况和卵巢癌患者之间良性卵巢肿瘤( )。核磁共振信号之间有显著差异(形状、边界增强,肿瘤组件),和超声波信号(形状、固体分离的形状,大的乳头,和血液供应)在卵巢癌患者和良性卵巢肿瘤( )。见表2。

表2
卵巢癌患者的临床资料和良性卵巢肿瘤( )。
3.3。多变量分析卵巢癌的影响因素

以卵巢肿瘤为因变量(见表3转让)和统计上显著的项目表2作为独立变量(见表3转让),逻辑回归模型用于分析。结果表明,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,形状不规则,固体的特性,厚厚的隔膜,大乳头,丰富的血液供应超声波信号是卵巢癌的独立危险因素( )。见表4。

表3
任务。
表4
多变量分析卵巢癌的影响因素( )。
3.4。逻辑回归模型的建立和分析诊断卵巢癌

上述风险因素包含在逻辑回归分析,并建立了回归方程模型根据变量回归系数表。回归方程模型如下: 。逻辑回归模型对卵巢癌的诊断评估。的似然比 , ,和 ,也就是说,模型的建立是统计学意义; , ,和 ,即回归方程的系数差异显著,表明建设的逻辑回归模型是有效的。Hosmer lemeshow拟合优度试验表明,该模型具有良好的拟合效果, , ,和 。

3.5。逻辑回归模型验证

(1)自我验证:使用逻辑回归模型来分析数据和诊断概率 EA。ROC曲线是根据诊断价值和真正的价值,和AUC为0.883,95%可信区间 ,诊断的敏感性为93.94%,特异性为80.95%,如图1


图1
ROC曲线。

(2)Out-of-group验证:K-fold交叉验证用于验证模型的稳定性。结果表明,训练精度10组 ,和预测精度 ,如表所示5。

表5
K-fold交叉验证( )。

4所示。讨论

目前,卵巢癌已经成为常见的肿瘤,影响女性的生活质量,和安全10]。在盆腔深处,疾病的早期缺乏典型症状,不容易被发现。当临床症状,如降低腹部肿块,腹水,和痛苦出现,中间的卵巢癌患者已经和疾病的晚期,失去治疗的机会,和预后并不理想11]。因此,卵巢癌的早期诊断具有重要的价值来提高患者的生存率和预后。

超声波是卵巢肿瘤的首选影像学检查方法,非侵入性,安全,简单。它可以直接显示内部结构,位置,大小,形状,和器官病变。结合彩色多普勒血流成像技术,我们可以进一步了解肿瘤血管和血流的分布属性(12,13]。这项研究的结果表明,区分恶性肿瘤从良性肿瘤的超声表现主要是形状,固体,分离的形状,大乳头,血液供应。恶性肿瘤的超声表现不规则形状,固体,粗分离的形状,大的乳头,和丰富的血液供应。埃莫et al。14]提出六个恶性卵巢肿瘤的迹象,即隔/壁厚(≥3毫米),大的乳头状突起(≥7毫米), ,中央血流量、固体损伤( ),和腹水。Abramowicz和Timmerman15]提出五个恶性卵巢肿瘤的迹象,也就是说,不规则的实体肿瘤,至少有四个壁结节,腹水, ,血流量和丰富的血流信号(4分)。违规行为在这个研究包括乳头,不平滑的囊壁,和固体组件符合阿莫的本质等。14]。一些研究的面积测量固体组件(乳头状突起,厚厚的隔膜,固体组织,等等)的卵巢肿瘤,发现该地区的固体组织与肿瘤的恶性程度有关。面积越大,越大固体组件和恶性风险越高16]。在这项研究中,固相固相是一个重要的超声信号在区分良性与恶性肿瘤,其研究是一致的。超声波是一个典型的卵巢肿瘤的成像技术,但有限的功能区分良性和恶性肿瘤由于低组织分辨率和肠道气体的影响,和核磁共振检查时需要定性诊断是困难的。

MRI具有高的软组织分辨率的特点和多方向的任意成像,并与应用程序的特殊序列和动态增强扫描,它在定位和描述卵巢肿瘤有明显的优势。明显的生物学特性差异之间的良性和恶性卵巢肿瘤MRI鉴别诊断的基础是(17,18]。这项研究表明,形状不规则,边界不清楚,明显强化,囊性,或固体肿瘤在MRI信号组件是独立的卵巢癌的风险因素。卵巢癌侵袭性生长,快速增长的肿瘤细胞,形状不规则,边界不清楚,容易侵犯周围组织。同时,肿瘤的血液供应丰富,似乎增强后明显增强(19]。然而,良性卵巢肿瘤显示广阔的增长,平滑的边缘和清晰的界限,主要是囊性成分,薄和定期囊肿墙壁,很少或根本没有增强增强后(20.]。卵巢癌是容易坏死和出血。坏死时,它显示不均匀低信号强度在T1WI和T2WI信号强度高。出血时,它显示高信号强度在T1WI和T2WI信号强度低,和他们混合信号(21]。良性肿瘤也有信号的复杂性,如粘蛋白粘液性囊腺瘤在T1WI和T2WI信号强度高、浆液囊腺瘤与浆液性组件均匀低信号强度在T1WI和T2WI信号强度高。成熟畸胎瘤包含牙齿,皮脂腺、肌肉等,显示混合信号(22]。因此,有一定的风险,在区分良性和恶性卵巢肿瘤的MRI误诊。

本研究发现,在MRI和超声信号迹象有显著差异在卵巢癌患者和良性卵巢肿瘤。核磁共振信号包括形状、边界、增强和肿瘤组件。超声波信号包括形状、稳定性、分离、大的乳头,和血液供应。这是符合李成等的研究成果。22]。他们认为术前使用逻辑回归模型有很好的能力区分良性和恶性卵巢肿瘤(22]。通过多元逻辑回归分析的结果,本研究认为形状不规则,边界不清楚,明显强化,囊性肿瘤或固体组件MRI信号和不规则的形状,坚实的主导,厚隔形状,大的乳头,和丰富的血液供应超声波信号是卵巢癌的独立危险因素。在此基础上,建立了回归方程模型: ,和结果self-validation out-of-group模型的验证表明,该模型具有良好的精度和稳定的诊断卵巢癌。

总之,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,坚实的多数,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,为临床决策提供基础。

数据可用性

标签数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。