黃 健 閆安輝 李望晨 鄭傳利

超聲診斷甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性的Logistic回歸分析

Logistic regression analysisof ultrasound in diagnosisof benign and malignant solitary thyroid nodules

黃 健 閆安輝 李望晨 鄭傳利

甲狀腺結(jié)節(jié)分為單發(fā)和多發(fā)，其中單發(fā)惡性結(jié)節(jié)較為多見，且臨床癥狀不典型，易與結(jié)節(jié)性甲狀腺腫和甲狀腺腺瘤相混淆［1］。隨著超聲技術(shù)的發(fā)展，常規(guī)超聲和超聲彈性成像對甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷均有較大的臨床價值。本組通過Logistic回歸模型分析常規(guī)超聲和超聲彈性成像診斷甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性具有較高診斷價值的特征變量，旨在更好地為臨床診斷及治療提供參考。

資料與方法

一、臨床資料

選取2014年5月至2016年9月濰坊醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院收治的甲狀腺結(jié)節(jié)患者169例，男42例，女127例，年齡13~70歲，平均（42.5±12.7）歲。均為單發(fā)，術(shù)前均行常規(guī)超聲和彈性成像檢查，均經(jīng)手術(shù)病理證實。良性118個，其中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫97個，甲狀腺腺瘤19個，橋本氏甲狀腺炎2個；惡性51個，其中乳頭狀癌49個，髓樣癌和淋巴瘤各1個。

二、儀器與方法

使用西門子S 2000彩色多普勒超聲診斷儀，9L4探頭，配備實時超聲彈性成像技術(shù)?；颊呷∑脚P位，平靜呼吸，充分暴露頸前區(qū)，先行常規(guī)超聲掃查甲狀腺左葉、右葉、峽部及周圍淋巴結(jié)，測量病變大小，觀察結(jié)節(jié)形態(tài)、邊界、縱橫比、回聲水平及血流分布等。然后啟動超聲彈性成像模式，采用雙幅對比顯示病灶區(qū)，測量病灶區(qū)硬度進行彈性評分。由兩名具有高年資超聲醫(yī)師獨立進行超聲診斷，對結(jié)果不一致的病例，經(jīng)多人討論后確定。

常規(guī)超聲特征中，具有甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性診斷意義的主要有形態(tài)、邊界、周圍暈、縱橫比、回聲水平、回聲均勻性、微鈣化等；超聲彈性成像評分為 0 級、1 級、2 級、3 級、4 級［2］。Logistic回歸分析時將回聲水平、血流多分類變量轉(zhuǎn)化為亞變量。超聲彈性成像評分中0級、1級及2級合并為一組，為良性；評分3級、4級合并為一組，為惡性（圖1）。

三、統(tǒng)計學(xué)處理

應(yīng)用SPSS20.0統(tǒng)計軟件，以病理結(jié)果為標準，采用逐步向前法進行多因素二元Logistic回歸分析，對回歸參數(shù)估計值采用Waldχ2檢驗，繪制受試者工作特征（ROC）曲線評價Logistic回歸模型。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

圖1 甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的超聲彈性成像圖

結(jié) 果

甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)超聲特征分類和Logistic回歸賦值見表1。二元Logistic回歸模型分析結(jié)果見表2。將良惡性結(jié)節(jié)間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）的超聲圖像特征值和患者性別、年齡為自變量，采用逐步向前法進行多因素二元Logistic回歸分析，進入回歸模型且回歸系數(shù)有統(tǒng)計學(xué)意義的自變量為：形態(tài)、微鈣化、血管走行、超聲彈性成像評分及年齡，回歸模型為：Logit（P）=-3.135+1.895×形態(tài)+1.643×微鈣化+1.053×血管走行+1.577×超聲彈性成像評分-0.089×年齡。

對回歸模型進行似然比檢驗，該模型具有統(tǒng)計學(xué)意義（χ2=119.098，P＜0.001）。利用該回歸模型對169例甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)進行預(yù)測，以P≤0.5為良性，P＞0.5為惡性，其敏感性為94.1%（48/51），特異性為 89.0%（105/118），準確率為 90.3%（153/169）。

繪制該Logistic回歸模型診斷甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性的ROC曲線，其曲線下面積為0.908，見圖2。

討 論

本組通過對甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)的常規(guī)超聲和超聲彈性成像各特征變量進行Logistic分析并建立回歸模型，進入模型的變量為：年齡、形態(tài)、微鈣化、血管走行及超聲彈性成像評分。通過回歸模型，可以看出年齡與結(jié)節(jié)惡性率呈負相關(guān)，表明隨著年齡的增加，甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)的惡性幾率減小；形態(tài)、微鈣化、血管走行、超聲彈性成像評分與惡性率呈正相關(guān)，即當(dāng)甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)出現(xiàn)形態(tài)不規(guī)則、微鈣化、血管走行不規(guī)則、超聲彈性成像評分＞3級等特征時，惡性幾率增加。本組回歸模型診斷甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)的敏感性為94.1%，特異性為89.0%，準確率為90.3%，表明該回歸模型能對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性進行良好的預(yù)測。其ROC曲線下面積為0.908，表明Logistic回歸模型擬合效果好，對甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性的診斷價值高。

表1 甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)超聲特征分類和Logistic回歸賦值

形態(tài)是診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的重要指標之一，以往甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性Logistic回歸分析將該特征值作為模型特征值之一［3-4］。本研究中形態(tài)在回歸模型中OR值為4.955，相對于其他常規(guī)超聲圖像特征量，是準確性最高的特征參數(shù)。本組病例中90.2%（46/51）惡性結(jié)節(jié)表現(xiàn)為形態(tài)不規(guī)則，呈不規(guī)則圓形或分葉狀；75.4%（89/118）良性結(jié)節(jié)表現(xiàn)為形態(tài)規(guī)則，呈不規(guī)則圓形或分葉狀。微鈣化在甲狀腺癌中較為常見，是超聲診斷甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的特異性較高的指標［5］。血管走行不規(guī)則是診斷甲狀腺癌的重要指標之一，與以往研究［4］一致，其病理為甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)的癌細胞破壞了結(jié)節(jié)的內(nèi)部血管，腫瘤生長不均衡，使血管迂曲、不規(guī)則，在超聲圖像上表現(xiàn)為血管走行不規(guī)則。

表2 二元Logistic回歸模型分析結(jié)果

圖2 Logistic回歸模型診斷甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性的ROC曲線

超聲彈性成像能反映被測組織硬度的信息，而組織硬度與內(nèi)部病理結(jié)構(gòu)關(guān)系密切，在甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性診斷中，隨著結(jié)節(jié)硬度值的增加，惡性發(fā)生幾率升高。本組51個惡性結(jié)節(jié)中49個為乳頭狀癌，該腫瘤呈浸潤性生長，間質(zhì)常硬化伴有較多纖維和血管，見多分支細長乳頭，間質(zhì)內(nèi)常出現(xiàn)鈣化砂粒體［6］。由于鈣化砂粒體在常規(guī)超聲圖像中不明顯，易導(dǎo)致漏診；但由于惡性腫瘤硬度大，其彈性成像評分也較高，彈性成像通過提供組織的生物力學(xué)信息，與常規(guī)超聲互為補充，能提高診斷的準確率。

本研究存在一定的局限性，如樣本量偏少、樣本組成類型不合理，在今后研究中應(yīng)加大樣本數(shù)量、樣本組成類型，并考慮超聲造影和其他超聲技術(shù)的特征參數(shù)，建立更加綜合、有效的回歸模型，從而進一步提高甲狀腺單發(fā)結(jié)節(jié)良惡性的診斷準確率。

總之，二元Logistic回歸分析模型篩選年齡、形態(tài)、微鈣化、血管走行、超聲彈性成像評分特征變量，對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性診斷價值較高，在臨床工作中應(yīng)予以重視。

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［2］ 張曉燕.甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲彈性成像研究［D］.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院，2013.

［3］ 張明博，付帥，周昀，等.預(yù)測甲狀腺微小癌的多元回歸公式［J］.中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院學(xué)報，2014，36（1）：79-85.

［4］ 趙瑞娜.甲狀腺結(jié)節(jié)超聲多模態(tài)診斷模型及蛋白質(zhì)組學(xué)研究［D］.北京：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院，2015.

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R736.1；R445.1

B

261053 山東省濰坊市，濰坊醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)影像學(xué)系（黃?。?；濰坊醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院超聲科（閆安輝、鄭傳利）；濰坊醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生與管理學(xué)院（李望晨）

鄭傳利，Email：zhengchuanli001@126.com

2017-01-20）