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作者：张晓琴;林斯宏;林泽林;林少帆;林黛英;
单位：汕头市中心医院磁共振室;
摘要：目的 构建基于附件影像报告和数据系统（ovarian-adnexal reporting and data system, O-RADS）MRI评分的临床与多参数MRI预测模型，探索其在附件良恶性病变鉴别诊断中的实用价值。材料与方法 回顾性分析2020年至2023年165例行盆腔MRI平扫+增强检查并具有病理诊断结果的附件肿物患者的影像及临床资料，收集患者术前临床指标和影像学特征，单因素分析比较良恶性肿块组间各指标的差异，多因素逻辑回归筛选出预测附件恶性肿块的独立风险因子，并构建logistic回归预测模型，以列线图展示。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、DeLong检验、综合判别改善指数（integrated discrimination improvement, IDI）、净重新分类指数（net reclassification index, NRI）比较基于O-RADS MRI评分的logistic回归模型与单纯O-RADS MRI评分在鉴别诊断性能上的差异，绘制校准曲线以评估logistic回归模型的校准能力，并通过决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评价二者的临床净收益。结果 共收集患者165例共170个肿块，其中良性肿块84个，恶性肿块86个，年龄范围11～87岁，良性组年龄为49.50(28.75,60.75)岁，恶性组年龄为50.50(38.75,62.00)岁。单因素分析结果显示良、恶性肿块组间在糖类抗原125(carbohydrate antigen 125, CA125)、人附睾蛋白4(human epididymis protein4, HE4)、血小板计数（platelet count, PLT）、病灶边界清晰度、 O-RADS MRI评分、实性组织表观扩散系数平均值（mean apparent diffusion coefficient, ADC_(mean)）和囊液ADC值的差异均具有统计学意义（P值均<0.05）。通过多因素logistic回归分析得出HE4水平升高[比值比（odds ratio, OR）=1.011,P=0.028]、O-RADS MRI评分增高（OR=3.085,P=0.001）、ADC_(mean)值降低（OR=0.005,P<0.001）是附件肿块恶性病变的独立预测因子。联合O-RADS MRI评分、ADC_(mean)、HE4建立logistic回归模型，用于区分附件良恶性肿块的曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.944，敏感度为84.9%，特异度为90.5%，优于单纯O-RADS MRI评分（AUC为0.849，敏感度为89.5%，特异度为81.0%）;DeLong检验显示两者的AUC差异有统计学意义（P<0.001）;NRI、IDI显示logistic回归模型较O-RADS MRI评分对附件肿块的鉴别诊断性能更好（P<0.05）；校准曲线显示logistic回归模型的校准度良好；DCA表明logistic回归模型的临床净收益大于O-RADS MRI评分。结论 联合O-RADS MRI评分、ADC_(mean)和HE4构建的logistic回归模型在附件良恶性肿块的鉴别诊断中具有较高的效能，区分效能优于单纯的O-RADS MRI评分，可用于术前有效区分附件良恶性肿块。
关键词：卵巢-附件影像报告和数据系统;;附件肿块;;鉴别诊断;;预测模型;;列线图;;磁共振成像
基金资助：汕头市医疗卫生科技计划项目（编号：211117116490993）~~
