Logistic回归模型评价常规超声及实时剪切波弹性成像技术对甲状腺结节良恶性鉴别诊断的价值

摘要

目的应用Logistic回归模型评价常规超声特征及实时剪切波弹性成像技术对甲状腺良恶性结节鉴别诊断的价值。方法对80例甲状腺结节患者(108个结节)行常规超声及实时剪切波弹性成像检查,测得结节的杨氏模量值,以病理结果为金标准,应用ROC曲线得出良恶性结节的诊断临界值。总结结节术前二维灰阶、彩色多普勒及剪切波弹性成像的声像图特征,筛选出对甲状腺结节良恶性鉴别诊断最有价值的指标,并建立二分类Logistic回归模型。结果病理诊断108个甲状腺结节,良性组36个,恶性组72个。甲状腺良、恶性结节的最大杨氏模量值分别为(46.43±20.84)k Pa和(81.79±32.06)k Pa;平均杨氏模量值分别为(36.59±19.29)k Pa和(62.96±29.13)k Pa。良、恶性结节杨氏模量最大值和平均值差异均有统计学意义(P<0.05)。最大值与平均值ROC曲线下面积分别为0.828和0.783,分别以最大值52.00 k Pa和平均值37.35 k Pa作为诊断截点值,其诊断敏感度、特异度为91.7%、61.1%和86.1%、55.6%。Logistic回归分析显示进入回归方程的3个特征变量为纵横比、钙化及杨氏模量值,该Logistic回归模型对甲状腺结节良恶性预报的正确率为89.7%(35/39),ROC曲线下面积为0.949。结论实时剪切波弹性成像技术有助于鉴别甲状腺结节的良恶性,二分类Logistic回归模型筛选出对甲状腺结节良恶性鉴别诊断有意义的诊断指标,具有较高的临床应用价值。