超声征象评价在卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断价值的Logistic回归分析

陈静,曾令玲，罗光辉，彭鑫，彭顺利

401120 重庆, 重庆市渝北区人民医院 超声科

卵巢癌是女性最为常见的恶性肿瘤之一[1]。在世界范围内卵巢癌在妇科恶性肿瘤中发病率居第3位，而死亡率则居首位[2]。卵巢癌占全部卵巢肿瘤的10%以上，其发病隐匿，难以在早期被发现；研究数据显示，目前超过60%的卵巢癌患者在诊断时已为中晚期[3]。早期卵巢癌治疗效果相对较好，5年生存率可超过70%[4]。因此，卵巢癌的早诊早治可有效降低患者死亡率，提高其生命质量。彩色多普勒超声检查是卵巢癌早期诊断的常规方法之一，并广泛应用于早期卵巢癌筛查[5-6]，具有安全、无创、经济、便捷等优势。本研究基于超声征象特征指标，分析卵巢良恶性肿瘤患者的超声指标之间的差异，建立回归模型，并评价其在卵巢良恶性肿瘤中的应用价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象

回顾性收集重庆市渝北区人民医院2013年1月至2016年3月经手术病理证实的189例卵巢肿瘤患者，年龄22～73岁，其中良性肿瘤120例,恶性肿瘤69例。

1.2 仪器与方法

超声检查仪器使用美国GE公司Voluson 730 Expert及Voluson E8彩色多普勒彩超诊断仪，经腹凸探头频率2.5～6.0MHz，腔内阴道探头频率5.0～9.0MHz。患者同时行经腹部超声及阴道超声检查。采集如下信息:①卵巢的形态、位置、大小；②血管分布、血流信号、阻力系数(RI)；③包膜及内部回声，腹腔、盆腔腹水情况。

1.3 统计分析

2 结 果

2.1 基本资料

本研究收集重庆市渝北区人民医院2013年1月至2016年3月经手术病理证实的189例卵巢肿瘤患者。189例患者全部为女性，年龄22～73岁，平均年龄(41.25±9.23)岁；其中<30岁组17例(8.99%)、30～岁组 28例(14.81%)、40～岁组55例(29.10%)、50～岁组41例(21.69%)、≥60岁组48例(25.40%)；病理诊断情况：良性肿瘤组120例，包括生殖细胞肿瘤49例、上皮性肿瘤45例、性索间质肿瘤17例、炎性包块9例；恶性肿瘤组69例，包括上皮性癌25例，性索间质肿瘤22例，恶性生殖细胞肿瘤16例，其他转移性恶性肿瘤6例。

2.2 卵巢良恶性肿瘤超声征象特征的单因素分析

分别对经病理诊断确诊的卵巢良恶性组患者的主要超声征象特征指标进行单因素分析，结果显示：肿瘤形态、边界、内部回声、回声均匀度、包膜情况、回声减弱、血流、RI、肿瘤直径、腹腔积液等10个主要超声征象指标在良、恶性组之间存在明显差异(P<0.01)。见表1。

表1 卵巢良性肿瘤与恶性肿瘤组患者相关超声征象指标比较

Table 1. Comparison of Ultrasound Signs between Benign Ovarian Tumors and Malignant Ovarian Tumors

VariableGroupBenign tumors(n,%)Malignant tumors(n,%)χ2PMorphological/X1Regular91(75.8)15(21.7)52.049<0.001Irregular29(24.2)54(78.3)Boundary/X2Clear87(72.5)17(24.6)40.553<0.001Blurring33(27.5)52(75.4)Internal echo/X3Cystic65(54.2)4(5.8)44.219<0.001Cystic or solid55(45.8)65(94.2)Echo Uniformity/X4Uniform45(37.5)6(8.7)18.448<0.001Ununiform75(62.5)63(91.3)Envelope/X5complete86(71.7)16(23.2)41.444<0.001Incomplete and uncoated34(28.3)53(76.8)

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VariableGroupBenign tumors(n,%)Malignant tumors(n,%)χ2PEcho attenuation/X6Unattenuated106(88.3)41(59.4)21.189<0.001Attenuated14(11.7)28(40.6)Blood flow/X70 orⅠ109(90.8)27(39.1)58.037<0.001Ⅱor Ⅲ11(9.2)42(60.9)RI/X8>0.4107(89.2)23(33.3)63.604<0.001≤0.413(10.8)46(66.7)Maximum diameter/X9≤3cm79(65.8)25(36.2)15.512<0.001>3cm41(34.2)44(63.8)Peritoneal effusion/X10No119(99.2)51(73.9)30.898<0.001Yes1(0.8)18(26.1)

2.3 卵巢良恶性肿瘤超声征象的多因素Logistic回归分析

以卵巢恶性肿瘤的检出结果作为因变量(恶性：Y=1，良性：Y=0)，以单因素筛选的有统计学意义的超声诊断指标作为自变量纳入Logistic回归模型(变量入选标准α=0.05，排除标准为0.1)，采用Forward：LR法纳入变量，结果显示：形态(OR=7.149，95%CI：4.981～10.886)、内部回声(OR=7.085，95%CI：4.982～10.886)、血流(OR=8.908，95%CI：6.210～12.777)、RI(OR=13.224，95%CI：1.231～138.957)可作为卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断的超声影像特征指标。见表2。

表2 卵巢良恶性肿瘤超声征象指标的多因素Logistic回归分析

Table 2. Multivariate Logistic Regression Analysis of Ultrasound Signs of Benign and Malignant Ovarian Tumors

VariableOR (95%CI)Bχ2PMorphology/X17.149(4.981～10.886)1.96717.206<0.001Internal echo/X37.085(4.982～10.886)1.95812.513<0.001Blood flow/X78.908(6.210～12.777)2.18729.347<0.001RI/X813.224(1.231～138.957)2.58216.155<0.001

2.4 Logistic回归模型对卵巢良恶性肿瘤预测结果验证

构建回归预测模型：Logit(P)=-6.278+1.967X1+1.958X3+2.187X7+2.582X8。并经似然比检验，模型有统计学意义(χ2=58.694,P<0.001)。利用Logistic回归预测模型对该189例卵巢肿瘤患者进行预测(诊断标准：回归值>0.5)，以病理学检查结果作为“金标准”进行诊断结果验证。模型预测结果显示：预测正确率93.7%(177/189)、灵敏度92.5%(111/120)、特异度95.7%(66/69)、阳性预测价值97.4%(111/114)、阴性预测价值88.0%(66/75)。见表3。

表3 Logistic回归预测模型对卵巢良恶性肿瘤预测结果分析

Table 3. Logistic Regression Model for Predicting Benign and Malignant Ovarian Tumors

Predictive resultsPathological diagnosisMalignant(+)Benign(-)TotalMalignant(+)1113114Benign(-)96675Total12069189

2.5 Logistic回归预测模型的ROC曲线

采用SPSS16.0绘制回归模型的ROC曲线，ROC曲线下面积0.945±0.019(P<0.001，95%CI：0.910～0.976)。该预测模型具有较好的诊断效能。见图1。

图1 Logistic回归模型对卵巢良恶性肿瘤预测能力的ROC曲线

Figure 1. ROC Curve of Predictive Ability of Logistic Regression Model for Benign and Malignant Ovarian Tumors

3 讨 论

多普勒功能和三维超声的应用增加了超声检查在临床的应用价值。卵巢肿瘤血管生成特征是其诊断的重要基础之一[7-10]。与正常卵巢血管相比，卵巢恶性肿瘤的血管生成相对不规律，血管网中动静脉短路较为常见，而卵巢良性肿瘤中血管形成相对匮乏，血流供应不足。恶性肿瘤血管生长速度快，压力差较大，肿瘤内部及周围出现高血流信号，超声可显示血流速度低与阻力低；彩色多普勒超声对血流信号有着较好的显示，为卵巢恶性肿瘤的诊断提供了重要的基础数据。

研究显示[11-13],超声征象特征评价对于卵巢肿瘤的诊断具有较高的效率，包括具有较高的灵敏度与特异度，已成为近年卵巢恶性肿瘤筛查的首选手段。如何进一步提高超声检查对于卵巢恶性肿瘤的诊断效率是近年卵巢肿瘤研究的热点问题之一[14]。既往超声诊断指标较为单一，对综合指标体系的建设及利用相对较少[15-16]，建立基于超声影像特征指标对卵巢肿瘤的预测模型，可有助于临床医师做出更为准确的判断，降低误诊与漏诊，将干预时间提前，进而提高干预与患者管理的成效[17-18]。

本研究通过建立logistic回归模型，将肿瘤形态、血流特征、腹腔积液的发生等10个卵巢肿瘤超声诊断中最为主要的影像特征指标进行系统分析，结果显示(依据OR值大小排序)：RI、血流、形态、内部回声是卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断可参考的超声影像特征指标，提示上述指标在卵巢恶性肿瘤诊断中可能具有较高的利用价值，可逐步在临床诊断工作中加大上述指标的利用，同时结合指标权重与其他辅助诊断措施提高诊断的准确性。采用病理检测作为金标准研究诊断指标模型对卵巢恶性肿瘤的诊断价值，结果显示，诊断的正确率达93.7%、灵敏度92.5%、特异度95.7%， ROC曲线下面积为0.945±0.019，P<0.001，提示该回归预测模型对于卵巢癌的诊断有着较高的价值。

综上，本研究通过诊断模型的构建与效果验证，为卵巢癌早期诊断与筛查提供了较好的参考指标。然而本次研究也具有一定的局限性，主要原因为本次研究的样本量及样本代表性不足，可能会对研究结果造成偏差，有待大样本的多中心研究提供更为充分的证据。

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