《表3 各CT征象对甲状腺良、恶性病变诊断的Logistic回归分析结果》

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《甲状腺良恶性病变的螺旋CT特征表现及与病理基础的相关性研究》

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恶性病变诊断的Logistic回归分析以甲状腺病变作为因变量（恶性=1，良性=0），将各CT征象作为自变量（X）进行赋值建立回归方程模型，自变量（X）主要包括：病灶数目（X1：单发=1，多发=0）、病变边界（X2：模糊=1，清晰=0）、强化程度（X3：低于甲状腺=1，不低于甲状腺=0）、囊变为主（X4：有=0，无=1）、微钙化（X5：有=1，无=0）、颈淋巴结肿大（X6：有=1，无=0）、咬饼征（X7：有=1，无=0）、包膜（X8：有=0，无=1）。结果显示：病变边界模糊、强化程度低于甲状腺、微钙化、颈淋巴结肿大和咬饼征常见于恶性病变中，而囊变为主和有包膜常见于良性病变中（均P<0.05）；病变数目在良恶性病变中无明显差异（P>0.05）。见表3。