MRI与X线联合评估乳腺非肿块样病变恶性风险的Logistic回归模型建立及应用评价

摘要

目的：基于MRI与X线特征建立乳腺非肿块样病变（Non-mass-like lesions,NML）恶性风险的预测模型，期望提高诊断准确率，为临床决策提供依据。方法：对我院2021年7月—2023年4月符合纳入标准的150例患者的资料进行回顾性分析，使用Logistic回归构建NML恶性风险预测模型及列线图，采用校准曲线评估模型准确度，用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型的诊断效能。结果：多因素分析显示簇状环形强化、时间-信号强度曲线（TIC）类型、ADC值、线样及段样分布钙化等影像特征是预测病变恶性风险的因素。基于MRI特征的模型的ROC曲线下面积为0.941，灵敏度为88.7%，特异度为86.6%。基于MRI联合X线特征的模型的ROC曲线下面积为0.951，灵敏度为91.5%，特异度为91.4%，校准曲线预测准确度较好。结论 ：基于MRI联合X线特征建立的乳腺NML恶性风险Logistic回归模型诊断效能较高，具有一定的应用潜力。

关键词

乳腺肿瘤 / 磁共振成像 / 放射摄影术