甲状腺良恶性结节超声诊断的Logistic回归分析的中期报告.docx

甲状腺良恶性结节超声诊断的Logistic回归分析的中期报告
对甲状腺良恶性结节超声诊断的Logistic回归分析的中期报告，以下是一份可能的报告范例：
标题：甲状腺良恶性结节超声诊断的Logistic回归分析的中期报告
摘要：本研究旨在探索甲状腺结节的超声特征与良恶性之间的关系，采用Logistic回归模型建立预测模型。已完成数据收集及初步分析，结果表明，结节的大小、形态、边缘、内部回声及血流等超声特征与结节良恶性相关。预计将于近期完成模型优化及精度检验，以期提高结节诊断准确率。
关键词：甲状腺结节，超声检查，Logistic回归，良恶性
正文：本研究采用横断面研究设计，对来自某医院甲状腺超声门诊检查的患者数据进行非随机抽样，共计收集了500例甲状腺结节的超声检查数据，并按术后病理结果分为良性结节组和恶性结节组，各250例。数据采用SPSS19.0统计软件处理。
初步分析结果表明，良恶性甲状腺结节在超声检测方面有明显区别。其中，结节大小、形态、边缘、内部回声及血流量等超声特征与结节良恶性相关，p值均小于0.05；结节位置、颜色及声像图其他特征差异不明显。
建立Logistic回归模型，以结节良恶性为因变量，结节大小、形态、边缘、内部回声及血流量等超声特征为自变量，进行多变量分析，得到解释方程式：
Logit(p)=β0+β1×大小+β2×形态+β3×边缘+β4×内部回声+β5×血流量
其中，p表示甲状腺结节恶性几率，β表示自变量系数。
目前正在对模型进行优化，以期提高准确率。进一步，我们还将对模型的稳定性、可靠性进行精度检验，并逐步加入新的自变量以提高预测效果。
结论：本研究初步结果表明甲状腺结节的超声特征与其良恶性相关。通过建立Logistic回归模型，可以准确预测结节的良恶性，为甲状腺结节的诊断提供了一定的科学依据和参考。