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多模态超声联合免疫组化构建列线图模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值 被引量：3
1
作者 沈春云 汪珺莉 +3 位作者 秦信 强邦红 孙静 许导靖 《皖南医学院学报》 CAS 2024年第1期56-59,67,共5页
目的:探讨原发病灶多模态超声特征联合免疫组化指标构建列线图预测乳腺癌腋窝淋巴结转移(ALNM)的临床价值。方法:回顾性分析234例乳腺癌患者临床及影像资料,结合病理结果,采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出预测ALNM的独立危险因... 目的:探讨原发病灶多模态超声特征联合免疫组化指标构建列线图预测乳腺癌腋窝淋巴结转移(ALNM)的临床价值。方法:回顾性分析234例乳腺癌患者临床及影像资料,结合病理结果,采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出预测ALNM的独立危险因素,并基于独立危险因素构建列线图预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)评价该模型的诊断效能。结果:多因素Logistic回归分析显示,病灶最大径>20 mm、微钙化、汇聚征、Ki-67>20%均是乳腺癌ALNM的独立危险因素(P<0.05),基于上述独立危险因素构建的列线图模型ROC曲线下面积(AUC)为0.747。结论:基于多模态超声特征联合免疫组化结果构建列线图模型术前预测ALNM风险,为临床医师制定个体化治疗方案提供帮助,具有较好临床应用价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 列线图 腋窝淋巴结 超声
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多模态超声联合细针穿刺特征构建列线图预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移
2
作者 孙静 汪珺莉 +2 位作者 许导靖 强邦红 张涛 《分子影像学杂志》 2024年第9期962-966,共5页
目的分析多模态超声联合细针穿刺特征构建列线图模型预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的应用价值。方法收集我院86例甲状腺乳头状癌患者资料,以术后颈部淋巴结病理结果为标准分为转移组和非转移组,单因素及多因素Logistic筛选预测甲状... 目的分析多模态超声联合细针穿刺特征构建列线图模型预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的应用价值。方法收集我院86例甲状腺乳头状癌患者资料,以术后颈部淋巴结病理结果为标准分为转移组和非转移组,单因素及多因素Logistic筛选预测甲状腺癌颈部淋巴结转移的独立影响因素以构建列线图。校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验及决策曲线分析评价列线图的校准度及临床应用价值。结果性别、弹性评分、结节边缘、结节最大径、血流分级、A-SD、弹性比Shell/A、穿刺位移为筛选后甲状腺癌淋巴结转移的独立影响因素(P<0.05),列线图曲线下面积为0.975(95%CI:0.944~1.000),敏感度为90.01%,特异度为100%,准确率为95.39%;列线图=5.885×弹性评分-3.201×性别+0.158×结节边缘+6.718×血流分级+0.37×结节最大径+0.481×A-SD+0.901×穿刺位移-40.165×弹性比-Shell/A。HL检验、校准曲线显示模型具有良好的校准;决策曲线分析表明在相同的预测概率下列线图的临床效能最大。结论构建列线图预测甲状腺癌淋巴结转移有助于临床诊断和治疗。 展开更多
关键词 超声 甲状腺乳头状癌 列线图 颈部淋巴结转移
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基于ABVS冠状面影像组学列线图术前预测乳腺癌腋窝淋巴结转移 被引量：3
3
作者 汪珺莉 吴艺敏 张平洋 《皖南医学院学报》 CAS 2023年第4期368-372,共5页
目的:探讨基于自动乳腺全容积成像(ABVS)冠状面影像组学列线图术前预测乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的价值。方法:回顾性分析202例乳腺癌患者的临床及影像资料,将患者按照7∶3的比例随机分为训练集(n=141)和验证集(n=61)。基于ABVS冠状面... 目的:探讨基于自动乳腺全容积成像(ABVS)冠状面影像组学列线图术前预测乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的价值。方法:回顾性分析202例乳腺癌患者的临床及影像资料,将患者按照7∶3的比例随机分为训练集(n=141)和验证集(n=61)。基于ABVS冠状面图像提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选特征,建立预测ALN转移的影像组学标签。影像组学标签和ABVS超声特征建立单因素及多因素Logistic回归模型,筛选独立预测因素。使用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型预测效能,并以列线图的形式进行展示。使用校准曲线评价模型的校准度,使用决策曲线(DCA)评价模型的临床适用度。结果:单因素和多因素Logistic回归分析显示,影像组学标签评分(Rad-score)(OR=14.007,95%CI:3.438~57.062)、肿瘤最大径(OR=3.667,95%CI:1.259~10.684)及ABVS冠状面特征(虫噬征:Or=5.787,95%CI:1.310~25.568;汇聚征:OR=4.801,95%CI:1.441~16.337)为预测乳腺癌ALN转移的独立影响因素(均P<0.05),训练集曲线下面积(AUC)为0.850(95%CI:0.785~0.915);验证集AUC为0.842(95%CI:0.733~0.952)。校准曲线显示该模型预测值与实测值具有较好的一致性,DCA分析显示该模型临床适用性较好。结论:基于ABVS冠状面影像组学列线图术前预测ALN转移具有较高的价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 腋窝淋巴结 自动乳腺全容积成像 列线图 影像组学
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