基于超声图像特征的Nomogram模型可准确定性诊断颈部肿大淋巴结
袁虹
文文
阮娟
赵海娜
刘晶焰
彭玉兰
四川大学华西医院超声科,四川 成都 610041
摘要：目的 建立基于超声图像特征的颈部淋巴结(CLN)定性诊断模型.方法 回顾性选择2020年1月～2023年12月在四川大学华西医院超声科行淋巴结穿刺的患者2697例,共有颈部肿大淋巴结3014例,以病理学结果为金标准,分为良性病理1489例,恶性病理1525例.收集患者一般资料、二维灰阶及彩色多普勒超声图像,由2位超声医师读图记录淋巴结图像特征.将患者以7∶3的比例随机分割为训练队列及验证队列.在验证组队列中,通过单因素分析筛选CLN良恶性相关特征,采用逻辑回归进行多因素分析确定候选变量,构建Nomogram模型.分别在训练集及测试集绘制ROC曲线,计算敏感度、特异度、准确度评估模型的诊断效能,绘制校准曲线评估模型预测值和实际观测值之间的差异,绘制临床决策曲线分析评价其临床有效性.结果 共有10个变量纳入Nomogram模型,模型训练组的曲线下面积(AUC)为0.942,验证组的AUC为0.925,常规超声定性诊断淋巴结的AUC为0.656,差异有统计学意义(P<0.001).淋巴结长径、短径、长短径比、皮质回声模式、皮质是否均质、皮髓质分界、淋巴门显示、边缘、形状、钙化是CLN定性诊断的重要超声特征.结论 基于超声图像的Nomogram模型能够提供CLN定性诊断,较常规超声诊断具有明显优越性,为临床CLN肿大患者下一步诊疗方案提供重要参考.
关键词：颈部淋巴结超声Nomogram
资助基金：四川省科技计划项目(2023NSFSC1722)
论文发表日期：2025-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 405-411 )
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