【摘 要】
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目的:建立涎腺肿块的性质预测模型,探讨常规超声（RUS）及超声造影（CEUS）在涎腺肿块鉴别诊断中的价值。方法:收集四川省人民医院2009年1月至2019年12月经病理确诊且符合纳入标准的涎腺肿块病例作为训练集,所有病例均有完整的超声图像资料,根据是否行CEUS检查分为RUS组及CEUS组。回顾性分析其临床资料和超声图像特征,以病理结果为金标准,通过单因素分析及多因素二分类logistic回归分析
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目的:建立涎腺肿块的性质预测模型,探讨常规超声（RUS）及超声造影（CEUS）在涎腺肿块鉴别诊断中的价值。方法:收集四川省人民医院2009年1月至2019年12月经病理确诊且符合纳入标准的涎腺肿块病例作为训练集,所有病例均有完整的超声图像资料,根据是否行CEUS检查分为RUS组及CEUS组。回顾性分析其临床资料和超声图像特征,以病理结果为金标准,通过单因素分析及多因素二分类logistic回归分析,建立基于RUS的预测模型Ⅰ和基于RUS及CEUS的预测模型Ⅱ,并评估两预测模型的诊断价值。另收集2020年1月至2020年12月行CEUS检查且经病理确诊的涎腺肿块病例作为测试集,所有病例均符合纳入标准,通过分析提取所有病例的超声图像特征,验证本研究模型Ⅱ的诊断效能,进一步评估超声在涎腺肿块诊断中的价值。结果:RUS组共纳入696例病例,713个肿块,其中良性肿块595个（约83.5%）,恶性肿块118个（约 16.5%）;预测模型Ⅰ为Logit（Y）=0.027*年龄+包膜（2.056*不完整/2.943*无包膜）+颈部淋巴结（-0.887*反应性增生/2.793*同侧单个转移/0.888*同侧多个或双侧淋巴结转移）+1.326*边界成角+3.157*边界毛刺-4.331,其中Y为肿块性质的预测值。Y的最佳截断值为0.224（即Y＞0.224即判断为恶性）,曲线下面积（AUC）为0.858（0.830-0.883）,预测灵敏度为72.0%（63.0%-79.9%）,特异度为 92.4%（90.0%-94.4%）,约登指数为 0.645。CEUS组共纳入病例490例（均包含在RUS组内）,共498个肿块,其中良性肿块412个（约82.7%）,恶性肿块86个（约17.3%）;预测模型Ⅱ为Logit（Y）=后方回声（0.049*无变化/3.181*衰减）+1.400*内部回声杂乱不均匀+1.306*边界成角+增强强度（-17.933*无增强/-1.564*低增强/-1.857*等增强）+2.917*增强后大小增大+1.663*无增强环-3.416。Y的最佳截断值为0.123（即Y＞0.123判断为恶性）,AUC为0.945（0.915-0.966）,预测灵敏度为 86.9%（75.8%-94.2%）,特异度为 89.6%（85.5%-92.9%）,约登指数为 0.765。验证集共纳入病例74例,共75个肿块。经验证,模型Ⅱ的诊断准确性约为89。3%,灵敏度为81.8%,特异度为90.6%,阳性预测值（PPV）约为60.0%,阴性预测值（NPV）约为96.7%。结论:1.利用超声图像特征进行多因素分析,在鉴别涎腺肿块性质性质中具有较高的价值,诊断准确性高于以往单因素研究。2.本研究RUS的诊断灵敏度相对于以往研究有提高,但因涎腺肿瘤固有的病理学特征,导致其仍相对较低。3.CEUS联合RUS提高了 RUS诊断的灵敏度,在评估涎腺肿块的性质中具有很高的诊断效能,并且能很好地区分常见肿瘤的病理学类型（如 PA 及 WT）。
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