《表3 蒙特卡罗模拟运行1 000次logistic回归分析结果》

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《基于超声声像图构建数学模型对实性为主甲状腺结节良恶性判别研究》

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为了验证方法的准确性及稳定性，同样利用蒙特卡罗模拟随机运行1 000次，logistic回归分析结果如表3所示，训练集的真阳性、真阴性准确度平均值分别是95.9%和96.6%，而4.1%的癌症结节和3.4%的非癌症结节被错误判定。预测集中logistic回归分析的真阳性、真阴性预测率平均值分别是92.0%和88.8%，而8.0%的癌症结节和11.2%非癌症结节被错误判定，此时，AUC均值为0.904，95%CI为0.883～0.924。通过t检验比较logistic回归分析和PLS-DA的AUC值，结果表明，PLS-DA的AUC值显著大于logistic回归分析的结果（P<0.01）。