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ADNEX模型与O-RADS 4类亚分类对卵巢肿瘤良恶性的诊断价值
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作者 王慧 汪彤 王海燕 《宁夏医学杂志》 2025年第9期770-775,共6页
目的分析ADNEX模型及超声O-RADS 4类亚分类对卵巢肿瘤良恶性的诊断价值。方法选取进行超声检查评估为O-RADS 4类且行手术治疗的104例卵巢肿瘤患者,以病理诊断为金标准,应用O-RADS 4类亚分类及ADNEX模型评估卵巢肿瘤的良恶性,计算2种方... 目的分析ADNEX模型及超声O-RADS 4类亚分类对卵巢肿瘤良恶性的诊断价值。方法选取进行超声检查评估为O-RADS 4类且行手术治疗的104例卵巢肿瘤患者,以病理诊断为金标准,应用O-RADS 4类亚分类及ADNEX模型评估卵巢肿瘤的良恶性,计算2种方法诊断效能并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,获得曲线下面积(AUC)。结果104例卵巢件肿瘤患者中,良性57例,非良性47例;2组患者肿块最大径、是否存在实性成分、肿块的轮廓是否光滑、内壁是否光整、乳头数目及血流评分比较差异有统计学意义(P<0.05);O-RADS 4类亚分类、ADNEX模型诊断卵巢肿瘤良恶性的敏感性分别为80.85%、95.74%,特异性分别为84.21%、71.93%;O-RADS 4类亚分类、ADNEX模型预测卵巢肿瘤良恶性的AUC分别为0.825、0.838。结论ADNEX模型诊断卵巢肿瘤良恶性的敏感性更高,对恶性肿瘤的风险分层有一定的优势,2种方法预测卵巢恶性肿瘤诊断效能相当。 展开更多
关键词 卵巢肿瘤 病理学 o-rads 4 ADNEX模型
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超声影像组学联合临床指标对卵巢附件O-RADS 4类肿物良恶性预测价值研究
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作者 余俊 佘玲娜 《科技与健康》 2026年第5期13-17,共5页
研究超声影像组学联合临床指标对卵巢附件O-RADS 4类肿物良恶性预测的价值。回顾性分析337例于2017年12月—2025年2月在梅州市人民医院行手术治疗且有明确病理结果的卵巢-附件O-RADS 4类肿物患者的临床资料和术前超声图像资料,按O-RADS... 研究超声影像组学联合临床指标对卵巢附件O-RADS 4类肿物良恶性预测的价值。回顾性分析337例于2017年12月—2025年2月在梅州市人民医院行手术治疗且有明确病理结果的卵巢-附件O-RADS 4类肿物患者的临床资料和术前超声图像资料,按O-RADS分类方法提取存档图像的超声特征,构建临床模型、组学模型及联合模型,分析各模型对于区分卵巢附件O-RADS 4类肿物良恶性的诊断效能。结果显示,与组学模型及临床模型相比,联合模型的AUC值显著更高(P<0.001)。与验证集中组学模型和临床模型相比,联合模型的AUC值更高(P<0.05)。训练集与验证集中联合模型的灵敏度和F1-score均高于临床模型。研究发现,联合模型在卵巢附件O-RADS 4类肿物性质中的预测价值较高,有助于指导临床根据卵巢附件肿瘤性质制订治疗方案和计划。 展开更多
关键词 卵巢附件 o-rads 4 肿物良恶性 预测价值
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多期增强MRI联合肿瘤标志物对卵巢病变良恶性的诊断价值
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作者 吴秋爱 吕良深 +3 位作者 黄彩燕 覃玉颖 韦丹凤 覃启贵 《影像研究与医学应用》 2026年第2期73-75,共3页
目的:探讨多期增强MRI联合血清肿瘤标志物对卵巢病变良恶性的诊断价值。方法:回顾性分析2022年1月—2025年6月于河池市第三人民医院行经超声初筛并判定为卵巢病变(卵巢影像报告与数据系统4~5类)的80例患者,均实施多期增强MRI检查、肿瘤... 目的:探讨多期增强MRI联合血清肿瘤标志物对卵巢病变良恶性的诊断价值。方法:回顾性分析2022年1月—2025年6月于河池市第三人民医院行经超声初筛并判定为卵巢病变(卵巢影像报告与数据系统4~5类)的80例患者,均实施多期增强MRI检查、肿瘤标志物检测。以术后病理检查结果为金标准,评估多期增强MRI单一检查及联合肿瘤标志物检测的良恶性检出情况、诊断效能、检测结果。结果:以术后病理检查结果为金标准,多期增强MRI发现真恶性27例,真良性37例;多期增强MRI联合肿瘤标志物发现真恶性33例,真良性44例。多期增强MRI联合肿瘤标志物的诊断灵敏度为97.06%,准确率为96.25%,均高于多期增强MRI单一检查方案(P<0.05)。恶性患者的人附睾蛋白4 (HE4)、糖类抗原125 (CA125)、癌胚抗原199 (CA199)、病灶直径、T_(2)WI信号强度比值、T2WI信号强度值标准差、最低信号区表观弥散系数(ADC)平均值与良性患者比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:多期增强MRI联合血清肿瘤标志物对卵巢病变良恶性诊断的准确率较高,且可根据具体结果对病变性质进行鉴别,为临床鉴别提供参考。 展开更多
关键词 多期增强MRI 肿瘤标志物 卵巢病变 o-rads 4~5类病变 T_(2)WI
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