《表3 手腕骨骨龄的多元逐步线性回归分析结果》

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《基于颈椎CBCT影像的华东地区女性青少年手腕骨骨龄分析方法研究》

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引入三维形态参数前，经逐步筛选，最终有4个变量进入方程，分别是年龄、D4/PH4、AH3/LW3和PH4/LW4；引入颈椎三维参数后，最终有5个变量进入方程，分别是年龄、C4表面积、D3/AH3、PH4/UW4和AH3/UW3。经双尾显著性检验，上述变量均有统计学意义（P<0.05，表3）。因此，建立的多元线性逐步回归方程为最优方程，引入颈椎三维形态参数前、后的骨龄模型分别为:Y=2.204+0.199×年龄+0.238×D4/PH4+0.312×AH3/LW3+0.211×PH4/LW4（调整R2=0.634）；Y=2.204+0.195×年龄+0.227×S-C4+0.168×D3/AH3+0.274×PH4/UW4+0.239×AH3/UW3（调整R2=0.653）。根据“误差平方和最小”的原则[18]，分别得到2个模型的骨龄值分期范围，引入三维形态参数前:第1期:<1.28，第2期:1.28～2.30，第3期:2.31～3.40，第4期:>3.40；引入三维形态参数后:第1期:<1.43，第2期:1.43～2.31，第3期:2.32～3.54，第4期:>3.54。