【摘 要】
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目的 探讨基于CT和MRI共有的影像学特征与血清肿瘤标志物CA125建立的Logistic回归模型鉴别囊性卵巢良恶性病变.方法 回顾分析经病理证实的囊性卵巢良恶性病变患者72例共202个
【机 构】
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310009 浙江大学医学院附属第二医院放射科;313000 湖州市第一人民医院放射科
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目的 探讨基于CT和MRI共有的影像学特征与血清肿瘤标志物CA125建立的Logistic回归模型鉴别囊性卵巢良恶性病变.方法 回顾分析经病理证实的囊性卵巢良恶性病变患者72例共202个病灶,观察记录患者年龄、绝经情况、肿瘤标志物CA125、腹腔积液、肿瘤大小、形态、边界、厚壁、乳头或壁结节、强化程度等情况,用卡方检验、Logistic回归模型等方法进行分析.结果 将单因素分析有统计学意义的指标(年龄、绝经、腹腔积液、CA125、肿瘤大小、形态、边界、伴有乳头或结节、强化程度)纳入多因素回归模型中,得出年龄＞50岁(OR: 13.725,95％ CI:2.101 ～89.644),CA125升高(OR:7.180,95％ CI: 1.651～31.227)及伴有肿瘤中度及以上强化(OR:43.533,95％CI:10.312 ～ 183.785)是诊断恶性肿瘤的独立危险因素.基于Logistic模型所建立的评分系统≥3分时,曲线下面积(AUC)为0.894,敏感度为86.6％,特异度为92.6％,准确率为90.59％,阳性预测值为85.29％,阴性预测值为93.28％.结论 基于影像学特征联合血清CA125建立的Logistic模型的评分系统能有效地鉴别囊性卵巢良恶性病变.
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