導(dǎo)語：主成分Logistic回歸在早期鑒別卵巢囊腫研究中的應(yīng)用及其軟件開發(fā)一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【關(guān)鍵詞】Logistic回歸；卵巢贅生性囊腫；卵巢非贅生性囊腫；

摘要：目的：應(yīng)用主成分logistic回歸分析方法對(duì)卵巢囊腫進(jìn)行早期鑒別診斷，并對(duì)此實(shí)施軟件開發(fā)以便于門診輔助診斷，進(jìn)而提高疾病鑒別診斷的準(zhǔn)確性和效率。方法：首先對(duì)Logistic回歸模型進(jìn)行共線性診斷，然后篩選出對(duì)鑒別卵巢囊腫有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的檢查指標(biāo)并建立Logistic回歸模型，利用該模型對(duì)卵巢囊腫進(jìn)行早期鑒別診斷。程序開發(fā)選用delphi7.0軟件。結(jié)果：孕次、產(chǎn)次、流產(chǎn)次數(shù)間存在著中等程度的共線關(guān)系；除孕次、形態(tài)、內(nèi)壁結(jié)構(gòu)外，其余11項(xiàng)指標(biāo)均納入模型；回顧性判別符合率為8786%，前瞻性差別符合率為8514%，判別效果較好。結(jié)論：主成分Logistic回歸實(shí)現(xiàn)了卵巢囊腫的早期鑒別診斷，開發(fā)的軟件可以用于門診輔助診斷。

關(guān)鍵詞：Logistic回歸；卵巢贅生性囊腫；卵巢非贅生性囊腫；

delphi7.0軟件非贅生性卵巢囊腫是因?yàn)橄虑鹉X垂體性腺軸功能紊亂等原因形成的潴留囊腫［1］，屬于生理性瘤樣病變，不易手術(shù)治療，但它從形態(tài)、大小等方面與病理性真性腫瘤贅生性卵巢囊性腫瘤極為相似，臨床特別容易混淆，輔助檢查(腹腔鏡、CT等)的效果也不理想，從而導(dǎo)致不必要的手術(shù)。為此本文應(yīng)用主成分Logistic回歸建立早期定量診斷模型，并實(shí)施相應(yīng)的軟件開發(fā)提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

1資料與方法

11資料來源

用單純隨機(jī)抽樣方法從1996年~2002年在河北醫(yī)科大學(xué)附屬四院(腫瘤醫(yī)院)確診的卵巢囊腫(病理診斷結(jié)果)患者中隨機(jī)抽取494例作為樣本。各項(xiàng)檢查指標(biāo)及賦值見表1。

12統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)分析選用stata8.0統(tǒng)計(jì)軟件。

121Logistic回歸共線性診斷［2，3］

Logistic回歸模型中的共線性診斷應(yīng)用多元線性回歸共線性診斷工具，共線性診斷所選指標(biāo)為條件指數(shù)、方差分解比例和方差膨脹因子。

122主成分Logistic回歸分析

①主成分分析：將主成分的向量記為：C=C1=α1X

C2=α2X,C1為保留的k個(gè)主成分，C2為余下的14-k個(gè)主成分，其中α為主成分對(duì)應(yīng)的特征向量陣。

②Logistic回歸分析

(1)利用主成分C1進(jìn)行Logistic回歸分析得到回歸系數(shù)及其協(xié)方差陣的估計(jì)值C1和cov(C1)，那么C=C1

0,cov(C)=cov(C)000［4］。表1卵巢囊腫類型的檢查指標(biāo)及賦值利用式(1)和式(2)求出標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)X*和標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)協(xié)方差矩陣cov(X*)。

X*=αC(1)

cov(X*)=αcov(C)α(2)

(3)利用U檢驗(yàn)進(jìn)行自變量的篩選并利用式(3)對(duì)原變量的回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而建立Logistic回歸模型。

X=X*SX(3)

其中SX為原自變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

(4)應(yīng)用ROC曲線評(píng)價(jià)模型的預(yù)報(bào)能力。

(5)判別效果的評(píng)價(jià)

計(jì)算回預(yù)性與前瞻性判別符合率。

(6)應(yīng)用Logistic回歸模型的線性形式進(jìn)行鑒別診斷

可事先規(guī)定應(yīng)變量y=1表示贅生性卵巢囊腫，y=0表示非贅生性卵巢囊腫。為差別值，那么將一組特定的自變量代入到Logistic回歸模型中就可以得到相應(yīng)的值，判別屆值為0，當(dāng)>0時(shí)可判定贅生性卵巢囊腫，當(dāng)<0可判為非贅生性卵巢囊腫。

123程序開發(fā)

1231界面設(shè)計(jì)所選組件為：Label、Combobox、Edit和Button。

1232程序代碼編寫主要運(yùn)用循環(huán)語句對(duì)Logistic回歸模型的線性形式進(jìn)行代碼編寫。

2結(jié)果與分析［3］

21Logistic回歸共線性診斷

最大條件指數(shù)為171331時(shí)的孕次X4、產(chǎn)次X5、流產(chǎn)次數(shù)X13的方差分解比例為09034、08268和0606，均大于05；最大的方差膨脹因子為761>5，據(jù)此可認(rèn)為X4、X5、X13變量間存在著中等程度的共線關(guān)系。為了解決共線性問題進(jìn)一步選擇主成分Logistic回歸分析方法。

22主成分Logistic回歸分析

221主成分分析結(jié)果見表2。表2特征值、累計(jì)貢獻(xiàn)率

主成分C1C2C3C4C5C6C7C8C9C10C11C12C13C14特征值3.18312.53451.31841.19680.99750.87010.79480.77370.62850.49360.41620.40110.31870.0731累計(jì)貢獻(xiàn)率0.22740.40840.50260.58810.65930.72150.77820.83350.87840.91360.94340.9720.99481根據(jù)表中累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%和特征值接近1判定，選取9個(gè)主成分［5］。

222主成分Logistic回歸分析結(jié)果見表3。表3主成分Logistic回歸

該模型有14個(gè)因素進(jìn)入，擬合方程為：

Logit(P)=0.228X1-0.950X2+0.698X3+0.405X5+0.883X6+1.265X8+1.244X10-0.734X11+0.906X12-0.423X13-1.287X14-3.977(4)

23Logistic回歸模型擬合情況分析

由圖1可見，ROC曲線下面積為0868，標(biāo)準(zhǔn)誤等于0018，P=0.000,P<0.05，表明該模型預(yù)報(bào)能力中等。

圖1Logistic回歸模型預(yù)測(cè)能力的ROC曲線

24判別效果的評(píng)價(jià)表4回顧性判別符合率

25新病例的鑒別診斷

新病例的指標(biāo)征象為：年齡50歲，無個(gè)人史，無痛經(jīng)史，產(chǎn)3次，囊腫表面不光滑，內(nèi)部回聲混合，壁厚3mm，無壓迫癥狀，囊腫房數(shù)為多房，流產(chǎn)1次，囊腫大小23cm×22cm。將各指標(biāo)征象的賦值代入到式(4)中得到=4.738>0，因此可判斷該患者所患為贅生性卵巢囊腫。

26程序開發(fā)

程序界面及結(jié)果見圖2。程序結(jié)果顯示該軟件對(duì)新病例進(jìn)行鑒別診斷的結(jié)果同按照主成分Logistic回歸分析的原理計(jì)算的結(jié)果完全一致。

圖2主成分Logistic回歸分析對(duì)卵巢囊腫的鑒別診斷程序界面

3討論

Logistic回歸是進(jìn)行病因分析等常用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。但人們?cè)陂L期的應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)很多情況下求出的模型偏回歸系數(shù)不穩(wěn)定，解釋問題時(shí)會(huì)得出荒謬的結(jié)論，種種跡象表明多元Logistic回歸也如同多元線性回歸一樣需要考慮共線性診斷問題。本研究采用的主成分Logistic回歸分析方法較好的減弱了自變量間的共線性，得出了較為理想的診斷結(jié)果。在此基礎(chǔ)上開發(fā)的軟件，是我們面向臨床實(shí)踐的一次嘗試，實(shí)踐證明該軟件可以大大提高鑒別診斷的效率和準(zhǔn)確率。我們會(huì)在今后的工作中，進(jìn)一步完善軟件的相關(guān)方面的設(shè)計(jì)以更好的應(yīng)用于臨床。

參考文獻(xiàn)

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3楊俊英，楊海濤應(yīng)用stata軟件實(shí)現(xiàn)Logistic回歸的共線性診斷中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2005，22(3)：174~176.

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5余松林，主編醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)第一版北京：人民衛(wèi)生出版社，2002，200；206；209~210；303.