决策树模型评估超声造影对子宫肌瘤的鉴别诊断价值分析

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中文摘要：目的分析决策树模型评估超声造影对子宫肌瘤的鉴别诊断价值。方法选取2020年1月-2023年11月台州市中心医院收治的子宫肌瘤患者100例为观察组，另选取同期在该院确诊为子宫腺肌病的患者93例为对照组。对比两组患者Adler分级、边界是否清晰、增强强度(低、等、高强度)、廓清速度(缓慢、同步、快速)、灌注时间(延迟、同步、提前)、起止增强模式(供血血管、外周向中心、外周呈环状)、分布是否均匀、动脉舒张期血流速度、收缩期血流速度、子宫动脉搏动指数及子宫动脉阻力指数等指标的差异;通过多因素分析可以纳入决策树模型中的指标，进一步评估其鉴别诊断价值。结果对照组0级、Ⅰ级及子宫动脉搏动指数均明显高于观察组，Ⅱ级、Ⅲ级及子宫动脉阻力指数均明显低于观察组，差异均有统计学意义(均P＜0。05)。两组边界是否清晰、增强强度(低、等、高强度)、起止增强模式(供血血管、外周向中心、外周呈环状)及分布是否均匀情况比较，差异均有统计学意义(均P＜0。05)。两组动脉舒张期、收缩期血流速度、廓清速度(缓慢、同步、快速)及灌注时间(延迟、同步、提前)比较，差异均无统计学意义(均P＞0。05)。利用多因素分析得出其独立预测因素包括病灶边界不清晰(OR=3。438，95％CI:2。326～4。550)、病灶供血血管率先增强(OR=3。554，95％CI:2。724～4。384)及造影剂分布不均匀(OR=4。200，95％CI:3。114～5。286)，将其纳入决策树模型后，准确率为86。30％，误判率为13。70％。结论利用超声造影图像分析所建立的决策树模型，可有效提高子宫肌瘤的鉴别诊断价值。

作者：

何佳欢、陈珍珍

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作者单位：

台州市中心医院(台州学院附属医院)超声科,浙江台州 318000

关键词：

决策树模型超声造影子宫肌瘤鉴别诊断子宫腺肌病

出版年：

2025

DOI：

10.19829/j.zgfybj.issn.1001-4411.2025.02.043

中国妇幼保健

中华预防医学会吉林省医学期刊社

中国妇幼保健

影响因子：1.486

ISSN：1001-4411

年,卷(期)：2025.40(2)