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ISSN 1008-1062CN 21-1381/R
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中国医学影像技术研究会、中国医科大学主办

当前位置:首页过刊浏览2025年 / 36卷 / 03期基于Logistic回归探讨CT形态学参数对高级别肺腺癌的预测价值

基于Logistic回归探讨CT形态学参数对高级别肺腺癌的预测价值

程保国
李卫星
栗鸿宝
李鹏政
秦栓梅

[1] 新乡市中心医院

中国临床医学影像杂志 2025年 / 36卷 / 03期168-173
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摘要

目的:基于Logistic回归探讨CT形态学参数对高级别肺腺癌的预测价值。方法:回顾性选取我院2022年1月—2023年9月已确诊为肺腺癌且行肺癌根治性手术切除的患者187例,根据病理结果 分为高级别肺腺癌组(n=73)和非高级别肺腺癌组(n=114)。记录并比较两组患者的临床与病理资料以及CT形态学参数(包括病灶长径/短径、平均CT值、分叶、毛刺、空泡、形状、密度、支气管充气征和胸膜牵拉征)。采用多因素Logistic回归分析高级别肺腺癌的独立预测因子。采用ROC曲线评估CT形态学参数诊断高级别肺腺癌的价值。结果:高级别肺腺癌组与非高级别肺腺癌组在性别、年龄等方面差异无统计学意义。两组的主要组织学模式差异有统计学意义(P<0.05)。高级别肺腺癌组病灶长径/短径、平均CT值均大于非高级别肺腺癌组;高级别肺腺癌组出现分叶、毛刺、不规则形状、实性结节、胸膜牵拉征的频率高于非高级别肺腺癌组(P<0.05);两组出现空泡和支气管充气征的差异无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,病灶长径/短径、平均CT值、分叶、毛刺、形状、密度、胸膜牵拉征是高级别肺腺癌的独立预测因子(P<0.05);CT形态学参数预测高级别肺腺癌的AUC分别为0.714、0.622、0.703、0.705、0.612、0.664、0.594,联合预测的AUC为0.944,高于单独预测的AUC。结论:CT形态学参数对高级别肺腺癌具有较好的预测价值。

关键词

肺肿瘤体层摄影术,X线计算机

参考文献

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