【摘 要】
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目的 建立基于双期增强CT影像特征预测肾上腺嗜铬细胞瘤（PHEO）和乏脂性腺瘤（Lp-AA）的logistic回归模型，并评估其鉴别价值。方法 收集舟山医院2012年1月至2021年12月行CT增强检查和术后病理检查确诊的PHEO患者70例和LP-AA患者100例，分别记录并对CT影像的连续变量和分类变量进行分析，对差异有统计学意义的因素进行二元logistic回归分析，并建立回归模型。绘制ROC
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目的 建立基于双期增强CT影像特征预测肾上腺嗜铬细胞瘤（PHEO）和乏脂性腺瘤（Lp-AA）的logistic回归模型，并评估其鉴别价值。方法 收集舟山医院2012年1月至2021年12月行CT增强检查和术后病理检查确诊的PHEO患者70例和LP-AA患者100例，分别记录并对CT影像的连续变量和分类变量进行分析，对差异有统计学意义的因素进行二元logistic回归分析，并建立回归模型。绘制ROC曲线并计算AUC。结果 两组患者肿瘤的大小、CT测量值、增强幅度、增强廓清率、肿瘤的囊变、瘤内血管的差异均有统计学意义（均P＜0.05）。二元logistic回归分析结果显示：囊变、增强强化峰值/平扫CT值、平扫CT值是鉴别两者的独立影响因素，模型预测准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.847、0.870、0.814、0.870、0.814，用于评价该模型的AUC为0.931。结论 基于双期增强CT影像特征的预测模型对于鉴别PHEO和Lp-AA具有较高的应用价值。
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