摘要
背景 随着多种超声检查技术不断发展及城乡居民保健意识增强,近年来甲状腺乳头状癌(PTC)检出率逐年升高,而构建相应的决策树模型有助于及早发现和诊断PTC.目的 基于多模态超声构建PTC决策树模型并评估其诊断效能.方法 选取2018年1月至2020年10月在华北理工大学附属医院住院并行甲状腺结节切除术的PTC患者180例,共发现186个结节,其中良性结节99个(非PTC组),恶性结节87个(PTC组).比较PTC组与非PTC组常规超声、实时剪切波弹性成像(SWE)、超声造影(CEUS)检查结果,分别构建基于常规超声、SWE、CEUS及多模态超声的PTC决策树模型并进行诊断效能评估.结果 两组结节回声、纵横比、边缘、局灶强回声、弹性最大值(Emax)、弹性最小值(Emin)、弹性均值(Emean)、弹性标准差(Esd)、与周围正常组织弹性比值(Eratio)、增强程度、增强特点、造影剂分布、造影剂进入时间、造影剂消退时间、达峰浓度(Peak)、时间-强度曲线下面积(AUCt)、平均渡越时间(MTT)比较,差异有统计学意义(P<0.05).分别构建基于常规超声、SWE、CEUS及多模态超声的PTC决策树模型,结果显示其根节点分别为局灶强回声、Emax、AUCt、Emax;十折交叉验证法测试结果显示,基于常规超声、SWE、CEUS、多模态超声的PTC决策树模型误判率分别为33.9％、19.4％、37.6％、7.0％.基于多模态超声的PTC决策树模型的灵敏度、特异度、准确率、阳性似然比、阴性似然比、Kappa值分别为88.5％、99.0％、94.1％、88.5、0.12、0.880,诊断效能明显高于基于常规超声、SWE、CEUS的PTC决策树模型.结论 本研究基于多模态超声成功构建了PTC决策树模型,并具有较高的诊断效能,有利于提高PTC的诊断准确率并为临床提供新的诊断思路.
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