【摘 要】
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目的 分析基于多模态超声建构甲状腺乳头状癌决策树模型及其应用价值。方法 选择甲状腺乳头状癌患者106例作为研究对象。多模态超声的甲状腺乳头状癌指标有位置、形态、大小、边界、内部回声、血流分布、淋巴结转移、分级、分期、累及位置共11项指标。在计算机上使用SPSSClementine12.0软件将106例患者的超声指标建模进行分析，包括logistic回归分析和决策树模型。在数据基础上，使用已经筛选的
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目的 分析基于多模态超声建构甲状腺乳头状癌决策树模型及其应用价值。方法 选择甲状腺乳头状癌患者106例作为研究对象。多模态超声的甲状腺乳头状癌指标有位置、形态、大小、边界、内部回声、血流分布、淋巴结转移、分级、分期、累及位置共11项指标。在计算机上使用SPSSClementine12.0软件将106例患者的超声指标建模进行分析，包括logistic回归分析和决策树模型。在数据基础上，使用已经筛选的超声指标作为建立数学模型的输入指标，病理诊断结果作为输出，成为建模的金标准。采用SPSS 20.00随机抽取106例患者样本的50%作为训练集，另50%作为预测集验证模型优劣。建模过程分为训练集和测试集2个分支流。训练集先将随机抽样得到的70%的数据资料分别建立Logistic回归与决策树2个数学模型。结果 决策树在训练集结果中正确率明显高于Logistic回归（P＜0.05）。决策树在测试集结果中正确率明显高于Logistic回归（P＜0.05）。决策树灵敏度、特异度和准确度均高于Logistic回归（P＜0.05）。Logistic回归的AUC面积为0.554（95%CI:0.392～0.717）;决策树的AUC面积为0.810（95%CI:0.676～0.943）;决策树诊断的检验准确性更高。结论 决策树模型用于多模态超声建构甲状腺乳头状癌诊断具有较好的价值，建议使用。
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