典型文献
PET心肌灌注-代谢不匹配能准确诊断阻塞性冠心病
文献摘要：
目的 探讨定量PET心肌灌注-代谢不匹配(MIS)能否进一步提升阻塞性冠心病(CAD)诊断的准确性.方法 回顾性收集阻塞性CAD疑似患者97例,将其按照5:3的比例随机划分为训练集(n=61)和测试集(n=36),并将阻塞性CAD定义为冠脉血管狭窄≥75％.单变量和多变量的Logistic回归分析用于分类模型的训练和性能评估.ROC曲线用于确定诊断阻塞性CAD的最佳截断值以及比较模型间的差异性.结果 单变量Logistic回归模型的AUC值分别为0.735、0.758和0.823,MIS的最佳截断值为9％;多变量Logistic回归模型的AUC值分别为0.766、0.823和0.839,以包含MIS指标的Model_3最高,且高于对照模型(P=0.0034);基于Model_3构建的决策树,在测试集中的准确度最高可达96％.结论 PET MIS是阻塞性CAD的有效预测因子,能有效提升诊断准确性,对疑似病例快速、准确的鉴别诊断具有重要的临床价值.
文献关键词：
PET;心肌灌注-代谢不匹配;阻塞性冠心病;Logistic回归分析;决策树
中图分类号：
作者姓名：
王方虎;徐卫平;杜东阳;程希元;路利军;王淑侠
作者机构：
广东省人民医院(广东省医学科学院)核医学科,广东 广州 510080;南方医科大学 生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学 公共卫生学院,广东 广州 510515
文献出处：
引用格式：
[1]王方虎;徐卫平;杜东阳;程希元;路利军;王淑侠-.PET心肌灌注-代谢不匹配能准确诊断阻塞性冠心病)[J].分子影像学杂志,2022(06):799-803
A类：
B类：
PET,心肌灌注,阻塞性冠心病,MIS,CAD,疑似患者,训练集,测试集,冠脉血管狭窄,多变量,分类模型,性能评估,截断值,比较模型,Model,决策树,预测因子,诊断准确性,疑似病例,鉴别诊断,临床价值
AB值：
0.261309
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