数据挖掘技术判定MRI乳腺非肿块样强化病灶的初步研究

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摘要：目的探讨数据挖掘技术评价MRI乳腺影像报告和数据系统（BI—RADS—MRI）分析乳腺非肿块样强化病灶的价值。方法对55例行乳腺MR检查，且MRI增强表现为非肿块样强化病灶的患者，应用决策树和Logistic回归2种分类模型，对55个病灶进行分析。再将资料进行“10-折交叉验证”。结果55个病灶包括28个恶性肿瘤和27个良性病灶。簇状小环样和块状强化多出现在恶性病灶中[分别为12和d个；决策树模型中占8d．2％（16／19），Logistic模型中偏回归系数分别为2．128和1．723]。均匀、丛状、网状和线样导管样强化更易出现在良性病灶中[分别为4、9、1和7个；决策树模型中占72．4％（21／29），Logistic模型中偏回归系数分别为均匀0．357，丛状1．861，网状18．870]。10-折交叉验证评估2种模型Logistic回归的准确度57．0％，敏感度43．3％，特异度71．7％；决策树的准确度69．3％，敏感度66．7％，特异度71．7％。结论基于BI—RADS—MRI的非肿块样强化描述对该类病变作出正确诊断的效能不高，进一步对各种征象作出补充非常必要。

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关键词：数据挖掘技术 数据挖掘 logistic回归 Logistic模型 logistic 乳腺肿瘤 数据显示 磁共振成像 交叉研究