期刊简介
本刊的特点是内容新、论文水平高、刊出周期短、印刷质量好，是中国科学技术部中国科技论文统计源等三种统计源期刊，临床医学特种医学类核心期刊等三种核心期刊，清华大学等多家数据库收录的期刊。2004年又成为《中国知识资源总库》《中国科技期刊精品数据库》收录期刊。本刊论文还被美国只读光盘（CD－ROM）数据库、Biological Abstracts（生物文摘）摘录收藏。本刊可供超声医学科研、临床医师和仪器工程人员的业务需要和知识更新。
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首页>中国超声医学杂志
- 杂志名称：中国超声医学杂志
- 主管单位：中国人民共和国科学技术部
- 主办单位：中国科学技术信息研究所（ISTIC） 中国超声医学工程学会
- 国际刊号：1002-0101
- 国内刊号：11-2110/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：2004年度北京科学技术期刊编辑学会先进会员称号期刊收录：国际药学文摘, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
2013版超声BI-RADS联合多因素Logistic回归分析在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用
吴瑕璧；彭梅；张新书
关键词：乳腺肿瘤, 超声检查, logistic回归模型, BI-RADS
摘要：目的 应用Logistic回归模型探讨2013版超声乳腺影像报告数据系统(BI-RADS-US)中列举的超声特征及相关临床资料在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用价值.方法 对367例患者共430个乳腺肿块行灰阶超声、彩色多普勒超声、弹性成像等检查,根据2013版BI-RADS-US记录其超声特征和临床资料,结合手术或穿刺活检病理,先行单因素分析,具有统计学意义的指标再运用Binary Logistic回归分析En-ter法进行分析,建立预测模型,并分析其诊断意义.结果 恶性肿块170个,良性肿块260个.共有7个特征变量进入回归方程:年龄≥40岁、方位(不平行)、边缘成角、边缘微小分叶状、边缘毛刺状、肿块内细钙化、腋窝淋巴结肿大.结论 乳腺肿块良恶性鉴别Logistic回归分析能筛选出对有意义的特征变量,BI-RADS-US在乳腺肿块良恶性鉴别中具有较高的实用价值.
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