基于二維超聲圖像特征的預測模型及評分系統診斷早期子宮內膜癌的臨床價值

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摘    要    目的    基于二維超聲圖像特征構建早期子宮內膜癌（EC）預測模型及評分系統，并探討其臨床應用價值。方法    選取我院經病理證實的子宮內膜病變患者475例，其中良性組355例，早期EC組120例，依據7∶3比例隨機分為訓練集（333例）和驗證集（142例），記錄患者臨床資料、二維超聲及血清腫瘤標志物檢測結果，比較訓練集中良性組與早期EC組上述參數的差異；采用多因素Logistic回歸分析篩選預測早期EC的獨立危險因素，以此構建預測模型，并根據模型中各變量的回歸系數賦值構建評分系統。（剩余12122字）