基于二维超声图像特征的预测模型及评分系统诊断早期子宫内膜癌的临床价值

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摘    要    目的    基于二维超声图像特征构建早期子宫内膜癌（EC）预测模型及评分系统，并探讨其临床应用价值。方法    选取我院经病理证实的子宫内膜病变患者475例，其中良性组355例，早期EC组120例，依据7∶3比例随机分为训练集（333例）和验证集（142例），记录患者临床资料、二维超声及血清肿瘤标志物检测结果，比较训练集中良性组与早期EC组上述参数的差异；采用多因素Logistic回归分析筛选预测早期EC的独立危险因素，以此构建预测模型，并根据模型中各变量的回归系数赋值构建评分系统。（剩余12122字）