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妇产科超声影像学

超声特征联合卵巢恶性肿瘤风险算法预测上皮性卵巢癌亚型的应用价值

  • 杨宏宇 1 ,
  • 李克婷 1 ,
  • 孙传青 1 ,
  • 任敏 , 1,
展开
  • 1.201204 上海,同济大学附属妇产科医院超声科
任敏,Email:
Ren Min, Email:

Copy editor: 汪荣

收稿日期: 2025-03-06

  网络出版日期: 2025-06-09

基金资助

同济大学“医学+ X”交叉研究项目(2025-0555-YB-05)

版权

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Value of ultrasound features combined with ROMA index in predicting subtypes of epithelial ovarian cancer

  • Hongyu Yang 1 ,
  • Keting Li 1 ,
  • Chuanqing Sun 1 ,
  • Min Ren , 1,
Expand
  • 1.Department of Ultrasound, Shanghai First Maternity and Infant Hospital, School of Medicine, Tongji University, Shanghai 201204, China

Received date: 2025-03-06

  Online published: 2025-06-09

Copyright

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摘要

目的

探讨超声特征联合卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)预测Ⅰ型与Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)的临床应用价值。

方法

回顾性纳入2021 年1 月至2024 年1 月经同济大学附属妇产科医院(上海市第一妇婴保健院)手术病理证实为EOC 的患者195 例,且治疗前均行经阴道超声检查,其中Ⅰ型EOC 患者64 例,Ⅱ型EOC 患者131 例。比较2 组病例超声特征之间的差异,采用多因素Logistic 回归分析筛选Ⅱ型EOC 的独立预测因素。通过ROC 曲线分析ROMA 指数、超声特征及两者联合预测EOC 亚型的效能。

结果

Ⅱ型EOC 多表现为实性病变(67/131,51.14%),而Ⅰ型EOC 多表现为单房囊实性病变(29/64,45.3%)。Ⅰ型EOC 多为单侧病变(58/64,90.6%),Ⅱ型EOC 多为双侧病变(85/131,64.9%),且常伴有腹水(69/131,52.67%)。Ⅱ型EOC 囊性部分回声通常为无回声(43/64,67.19%),且多见乳头状突起(80/131,61.07%),而Ⅰ型EOC 囊性部分回声通常表现为非无回声(38/54,70.4%),且乳头状突起相对少(28/64,43.7%)。2 组上述差异均有统计学意义(P均<0.05)。ROMA 指数取临界值58.48%时,对Ⅰ型与Ⅱ型EOC 的预测效能最高,ROC 曲线下面积(AUC)为0.805,其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为74.8%、75.0%、57.8%、82.4%;超声特征预测的AUC 为0.919,其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.4%、89.1%、73.4%、91.6%;超声特征与ROMA 结合显示出最高的诊断性能,AUC 为0.963,敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为90.8%、90.6%、84.4%、92.4%。

结论

ROMA 及超声特征对Ⅰ型与Ⅱ型EOC 均具有一定预测价值,超声特征与ROMA 联合应用效能最优。

本文引用格式

杨宏宇 , 李克婷 , 孙传青 , 任敏 . 超声特征联合卵巢恶性肿瘤风险算法预测上皮性卵巢癌亚型的应用价值[J]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025 , 22(04) : 321 -327 . DOI: 10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2025.04.007

Abstract

Objective

To assess the clinical value of ultrasound features combined with the risk of ovarian malignancy algorithm (ROMA) index in predicting type I and type II epithelial ovarian cancer(EOC).

Methods

A total of 195 patients with EOC confirmed by surgical pathology at Tongji University Affiliated Obstetrics and Gynecology Hospital (Shanghai First Maternity and Infant Hospital) from January 2021 to January 2024 were retrospectively included, and all patients underwent transvaginal ultrasound examination before treatment.Among them, 64 patients had type I EOC and 131 had type II.The differences in ultrasound features between the two groups were compared, and multivariate Logistic regression analysis was used to screen the independent predictors of type II EOC.The efficacy of ROMA index, ultrasound features, and their combination in predicting EOC subtypes was assessed by receiver operating characteristic(ROC) curve analysis.

Results

Type II EOC was mostly solid lesions (67/131, 51.14%), while type I EOC was mostly single-chamber cystic-solid lesions (29/64, 45.3%).Type I EOC was mostly unilateral lesions(58/64, 90.6%), while type II EOC was mostly bilateral lesions (85/131, 64.9%), and often accompanied by ascites (69/131, 52.67%).The cystic part of type II EOC usually had anechoic echoes (43/64, 67.19%), and papillary protrusions were more common (80/131, 61.07%), while the cystic part of type I EOC usually had non-anechoic echoes (38/54, 70.4%), and papillary protrusions were relatively rare (28/64, 43.7%).All the above differences between the two groups were statistically significant (P<0.05).When the critical value of ROMA index was set at 58.48%, it had the highest predictive efficacy for type I and type II EOC, with an area under the ROC curve (AUC) of 0.805, and its sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 74.8%, 75.0%, 57.8%, and 82.4%, respectively.The AUC of ultrasound feature prediction was 0.919, with a sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of 82.4%, 89.1%, 73.4%, and 91.6%, respectively.The combination of ultrasound features and ROMA index showed the highest diagnostic performance, with an AUC of 0.963, and a sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of 90.8%, 90.6%, 84.4%, and 92.4%, respectively.

Conclusion

ROMA index and ultrasound features have appreciated predictive value for type I and type II EOC, and the combination of ultrasound features and ROMA index has the best efficacy.

卵巢癌是女性最常见的死亡原因之一1,其中最常见的类型是上皮性卵巢癌(epithelial ovarian cancer,EOC)2。EOC 的组织学分型对于评估预后至关重要3。根据Kurman 和Shih 的EOC 二元模型可将其分为Ⅰ型和Ⅱ型4,5,Ⅰ型肿瘤相对病程长,对传统化疗不敏感;Ⅱ型肿瘤具有高度侵袭性,对标准化疗较敏感6,7。因此,术前预测EOC 组织学分型对临床制定治疗方案至关重要。近年来,基于血清糖类抗原125(cancer antigen 125,CA125)和人附睾蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)与绝经状态相结合,开发出一种卵巢恶性肿瘤风险算法(risk of ovarian malignancy algorithm,ROMA),该算法大大提高了卵巢癌诊断的敏感度和特异度8
超声检查具有操作便捷、费用低等优势,成为卵巢肿瘤的首选检查方法9。因此,本研究拟探讨超声特征与ROMA 相结合能否更好地预测EOC 亚型,旨在为临床医师制定更适合的治疗方案提供帮助。

资料与方法

一、对象

通过电子病历系统连续纳入2021 年1 月至2024 年1 月在同济大学附属妇产科医院(上海市第一妇婴保健院)术后病理证实为原发性卵巢上皮性恶性肿瘤的患者195 例,年龄范围31 ~84 岁,平均年龄55 岁。纳入标准:(1)接受初始治疗前(2 周内)有完整清晰的超声影像资料;(2)接受初始治疗前(2 周内)有CA125 和HE4 血清学检查;(3)病史完整,术前患者均未接受过放、化疗等治疗;(4)术后有完整的病理资料。本研究经同济大学附属妇产科医院(上海市第一妇婴保健院)伦理委员会批准(批件号:KS25211),并同意豁免患者知情同意。

二、方法

1.超声检查:使用美国GE 公司Voluson E8 和E10 超声诊断仪,所有病例均行经阴道彩色多普勒超声检查,探头频率5 ~9 MHz。经阴道超声多切面扫查卵巢肿瘤并存储静态或者动态影像信息。如经阴道探头不能完整显示巨大肿块,则增加经腹超声检查,探头频率3.5 ~4.5 MHz。
2.观察指标:由2 名从事妇科超声诊断且经验丰富(妇科肿瘤诊断经验分别为10 年和15 年)的医师在不知病理结果的情况下,对患者的子宫及附件超声影像学特征分别进行观察记录,内容包括:病变最大径、单/双侧病变、病变类型、最大实性成分、囊性部分回声、乳头状突起、血流评分及腹水等。如意见不一致,由另一名上级医师确认后作为最终结果。超声检查采集的图像根据国家超声医学质量控制中心最新发布的专家共识的标准化检查技术和超声特征进行定义10
3.ROMA 指数计算:将血清HE4 和CA125 值输入ROMA 分析软件进行计算,自动计算输出相应ROMA 指数。绝经前预测值(PI)=-12.0+2.38×LN(HE4)+0.0626×LN(CA125);绝经后预测值(PI)=-8.09+1.04×LN(HE4)+0.732×LN(CA125)。ROMA 指数(%)= Exp(PI)/[1+Exp(PI)]×100(LN 表示自然对数)。绝经前ROMA 指数>11.4%、 绝经后ROMA 指数>29.9%为阳性8
4.病理学分析:由2 名专业病理医师共同阅片。组织学亚型根据世界卫生组织(World Health Organization,WHO)指南确定7,分期采用2014年国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期11,并记录是否存在子宫内膜异位症病灶等情况。

三、统计学分析

采用SPSS 19.0 统计学软件对数据进行统计分析。计量资料符合正态分布,以±s 表示,2 组间比较采用独立样本t 检验;不符合正态分布则以MQ1Q3)表示,2 组间比较采用Mann Whitney 非参数检验。计数资料以例(%)表示,组间比较采用χ2 检验或Fisher 精确概率法。将单因素分析中有统计学意义的超声指标纳入多因素Logistic 回归分析筛选Ⅱ型EOC 的独立危险因素。通过绘制ROC曲线计算曲线下面积(area under curve,AUC),依据最大约登指数计算ROMA 鉴别Ⅰ型和Ⅱ型EOC的最佳临界值;并应用ROC 曲线分析超声特征单独及联合ROMA 指数用于预测Ⅱ型EOC 的效能。P<0.05 为差异有统计学意义。

结 果

一、临床及病理资料

组织病理学证实195 例患者中Ⅰ型EOC 患者64 例,其中透明细胞癌27 例,低级别卵巢子宫内膜样癌20 例,黏液性癌14 例,低级别浆液性癌3例;Ⅱ型EOC 患者131 例,均为高级别浆液性癌。195 例患者共计286 个病灶,其中91 例为双侧卵巢病变。与Ⅱ型EOC 相比,Ⅰ型EOC 患者平均年龄更低(49 岁vs 63 岁),FIGO 分期更早(Ⅰ期:46.88% vs 12.98%),且伴随子宫内膜异位症病例更多(56.25% vs 7.63%),2 组间比较差异均具有统计学意义(P 均<0.05,表1)。
表1 Ⅰ型与Ⅱ型EOC 患者临床病理资料分析[例(%)]
资料 Ⅰ型EOC 组(n=64) Ⅱ型EOC 组(n=131) 统计值 P
年龄[ 岁,M ( Q1,  Q3 )] 49(41.25,58.75) 63(53.60,68.25) Z=-3.214 0.004
月经状态 χ 2=16.793 < 0.001
绝经前 34(53.1) 31(23.66)
绝经后 30(46.9) 100(76.34)
FIGO 分期 χ 2=66.120 < 0.001
I 期 30(46.88) 17(12.98)
Ⅱ期 25(39.06) 15(11.45)
Ⅲ期 7(10.94) 50(38.17)
Ⅳ期 2(3.12) 49(37.40)
子宫内膜异位症 χ 2=56.378 < 0.001
28(43.75) 121(92.37)
36(56.25) 10(7.63)

注:EOC 为上皮性卵巢癌;FIGO 为国际妇产科联盟

二、Ⅰ型与Ⅱ型EOC 的超声特征分析

与Ⅰ型EOC 相比,Ⅱ型EOC 的肿瘤相对小,但差异无统计学意义(P>0.05)。2 组均表现为含有实性成分的病变,Ⅱ型EOC 多表现为实性病变(67/131,51.14%),而Ⅰ型EOC 多表现为单房囊实性病变(29/64,45.3%)。Ⅰ型EOC 多为单侧病变(58/64,90.6%),Ⅱ型EOC 多为双侧病变(85/131,64.9%),且常伴有腹水(69/131,52.67%)。Ⅱ型EOC 当病变为囊实性时其囊性部分回声通常为无回声(43/64,67.19%),且多见乳头状突起(80/131,61.07%) ,而Ⅰ型EOC 表现为囊实性时其囊性部分回声通常表现为非无回声(如低回声或高回声等)(38/54,70.4%),且乳头状突起相对少(28/64,43.7%)。2 组上述差异均有统计学意义(P 均<0.05,表2图1)。
图1 上皮性卵巢癌(EOC)超声图像。图a 为Ⅰ型EOC 患者超声表现为单房囊实性病变;图b 示Ⅰ型EOC 患者血流评分为2 分;图c 为Ⅱ型EOC 患者超声表现为实性病变;图d 示Ⅱ型EOC患者血流评分为3 分;图e 示Ⅱ型EOC患者存在腹水
表2 Ⅰ型EOC 组与Ⅱ型EOC 组的超声特征比较[例(%)]
超声特征 Ⅰ型EOC 组(n=64) Ⅱ型EOC 组(n=131) 统计值 P
病变最大径(mm, xˉ± s ) 104.50±51.24 95.51±49.18 t= 1.044 0.051
单/ 双侧病变 χ 2=53.231 < 0.001
单侧 58(90.6) 46(35.1)
双侧 6(9.4) 85(64.9)
病变类型 χ 2=53.755 < 0.001
单房囊性病变 0(0) 0(0)
多房囊性病变 0(0) 0(0)
单房囊实性病变 29(45.3) 6(4.59)
多房囊实性病变 25(39.1) 58(44.27)
实性病变 10(15.6) 67(51.14)
最大实性成分[mm,M ( Q1,  Q3 )] 47.87(31.77,73.41) 56.88(39.56,69.12) Z=-0.434 0.791
囊性部分回声 χ 2=45.529 < 0.001
无回声 16(29.6) 43(67.19)
非无回声(低回声或高回声等) 38(70.4) 21(32.81)
乳头状突起 χ 2=16.386 0.002
36(56.3) 51(38.93)
28(43.7) 80(61.07)
血流评分 χ 2=0.194 0.758
1 ~ 3 35(54.7) 55(41.98)
4 29(45.3) 76(58.02)
腹水 χ 2=22.375 < 0.001
53(82.8) 62(47.33)
11(17.2) 69(52.67)

注:EOC 为上皮性卵巢癌

三、Ⅱ型EOC 超声特征的多因素Logistic 回归分析

以Ⅱ型EOC 为因变量,将单因素分析中有统计学意义的超声特征(单/双侧病变、病变类型、囊性部分回声、乳头状突起和腹水)纳入多变量Logistic 回归分析。结果显示,双侧病变(OR:13.754,95%CI:4.638 ~40.790,P <0.001)、病变类型中实性病变(OR:8.657,95%CI:1.449 ~51.718,P=0.018)和多房囊实性病变(OR:7.146,95%CI:1.954 ~26.141,P=0.003)、腹 水(OR:4.678,95%CI:1.633 ~13.404,P=0.004)是Ⅱ型EOC 的独立预测因素(表3)。
表3 Ⅱ型EOC 超声特征的多因素Logistic 回归分析
因素 参照组 比较组 β SE Wald 2 P OR 95%CI
单/ 双侧病变 单侧病变 双侧病变 2.621 0.555 22.335 < 0.001 13.754 4.638 ~ 40.790
病变类型 单房囊实性病变 多房囊实性病变 1.967 0.662 8.833 0.003 7.146 1.954 ~ 26.141
实性病变 2.158 0.912 5.602 0.018 8.657 1.449 ~ 51.718
囊性部分回声 非无回声(低回声或高回声等) 无回声 0.775 0.472 2.696 0.101 2.171 0.861 ~ 5.478
乳头状突起 0.061 0.635 0.009 0.924 1.063 0.306 ~ 3.688
腹水 1.543 0.537 8.252 0.004 4.678 1.633 ~ 13.404

注:EOC 为上皮性卵巢癌

四、ROMA 指数预测Ⅰ型与Ⅱ型EOC 的效能

Ⅰ型与Ⅱ型EOC 的ROMA 指数相比,Ⅱ型EOC 组明显高于Ⅰ型EOC 组[(72.12±33.29)%vs(33.11±19.34)%],差异有统计学意义(t=-7.761,P<0.001)。绘制ROC 曲线,依据最大约登指数,得出ROMA 指数取临界值58.48%时,预测Ⅰ型与Ⅱ型EOC 的效能最佳,AUC 为0.805(95%CI:0.743 ~0.868),其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为74.8%、75.0%、57.8%、82.4%。

五、超声特征与ROMA 指数单独及联合对Ⅱ型EOC 预测效能的比较

应用多变量Logistic 回归分析筛选出的超声特征预测Ⅱ型EOC 的AUC 为0.919,敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.4%、89.1%、73.4%、91.6%;超声特征联合ROMA 指数预测Ⅱ型EOC 的AUC 为0.963,敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为90.8%、90.6%、84.4%、92.4%。两者联合应用的AUC、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于ROMA 指数和超声特征单独应用(表4图2)。
图2 ROMA 指数、超声特征及两者联合应用预测Ⅱ型上皮性卵巢癌的ROC 曲线

注:ROMA 为卵巢恶性肿瘤风险算法

表4 ROMA 指数、超声特征单独及联合应用预测Ⅱ型EOC 的效能分析
预测方法 AUC 95%CI 敏感度(%) 特异度(%) 阳性预测值(%) 阴性预测值(%)
ROMA 指数 0.805 0.743 ~ 0.868 74.8 75.0 57.8 82.4
超声特征 0.919 0.876 ~ 0.961 82.4 89.1 73.4 91.6
ROMA 指数+ 超声特征 0.963 0.940 ~ 0.985 90.8 90.6 84.4 92.4

注:EOC 为上皮性卵巢癌;ROMA 为卵巢恶性肿瘤风险算法

讨 论

卵巢恶性肿瘤的组织学分型在临床诊断、治疗、预后评估以及患者心理支持等方面均具有重要意义。卵巢恶性肿瘤中EOC 的占比为80%~90%。2004 年,Kurman 和Shih 首次提出EOC 二元模型,这一模型基于组织学特征、分子遗传学背景和生物学行为的不同,将卵巢癌分为Ⅰ型和Ⅱ型,为卵巢癌的分类和研究提供了新的理论基础4,5。Ⅰ型卵巢癌主要包括低级别浆液性癌、子宫内膜样癌、透明细胞癌、黏液性癌以及某些交界性肿瘤。这些肿瘤通常具有明确的癌前病变,例如低级别浆液性癌和子宫内膜样癌可能与子宫内膜异位症相关。Ⅰ型EOC 生长相对缓慢,侵袭性较低,通常在早期发现,且多局限于卵巢内,与其分子特征相对稳定有关,常见的基因突变包括KRAS、BRAF、PTEN 和ARID1A 等。Ⅱ型EOC主要包括高级别浆液性癌、未分化癌、癌肉瘤等,这些肿瘤具有高度侵袭性和快速生长的特点,80%的患者在诊断时已处于晚期,且侵袭性强,容易发生远处转移,预后较差6,7。因此,术前预测EOC的组织学分型可为患者选择最佳治疗决策方案,避免对低风险患者过度治疗,具有重要的临床意义。在本研究中,Ⅰ型EOC 患者较Ⅱ型更年轻,且肿瘤FIGO 分期多处于早期,相对具有惰性,这一发现与以往研究一致12,13
CA125 是目前检测卵巢肿瘤使用最广泛的肿瘤标志物,但在疾病早期其敏感度较低,且在其他生理(如月经期、怀孕期等)或病理情况(如子宫内膜异位症、子宫肌瘤和子宫内膜癌等)下也会有所升高14,15。HE4 被发现在大多数卵巢癌中表达增加16。与多种生物标记物相比,HE4 在鉴别卵巢良恶性病变方面表现出更高的敏感度17,ROMA 结合了CA125 和HE4 值,较单独使用其中任何一个标记物均表现出更高的准确性18。本研究结果显示,预测Ⅰ型与Ⅱ型EOC 时,当ROMA指数临界值取58.48%时,表现出较好的诊断效能,说明其不仅可以鉴别卵巢肿瘤的良恶性,对于卵巢癌的进一步分类也具有一定预测价值。
本研究通过多因素Logistic 回归分析,显示双侧病变、病变类型中实性病变及多房囊实性病变、腹水是Ⅱ型EOC 的独立预测因子。Ⅱ型EOC 多表现为双侧实性或多房囊实性病变,且常伴有腹水。这可能是由于其生物学特征表现为基因组的高度不稳定性和快速增殖能力,使得肿瘤内实性成分及双侧卵巢受累占比更高。此外,由于高级别浆液性癌作为最常见的Ⅱ型EOC,常伴有腹膜种植转移,因此超声常见腹水表现6,7。这些超声特征可有效鉴别Ⅰ型与Ⅱ型 EOC,其AUC 为0.912,诊断敏感度和特异度均高于ROMA 指数。此外,ROMA缺乏对病变部位定位能力且难以了解病变大小及是否存在转移及腹水等情况。据此本研究将超声特征与ROMA 相结合鉴别Ⅰ型与Ⅱ型EOC,发现其诊断效能较单独使用ROMA 和超声特征均有所提高(AUC:0.963 vs 0.805、0.919),敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值也均优于单独使用。ROMA 指数反映了肿瘤的分子分泌特征,而超声特征揭示了肿瘤的空间异质性,两者联合诊断结合了血清学检查及影像学检查的优势,进一步提高了对EOC 的鉴别诊断效能,可减少漏误诊的发生。
本研究尚存在一定局限性,尽管本研究通过医院电子病历系统连续纳入符合标准的患者以避免选择上的偏倚,但回顾性设计仍可能导致一些混杂因素未排除(如未记录的合并症等),未来将进行前瞻性研究进一步验证本研究结论。
综上所述,术前ROMA 指数和超声特征对预测Ⅰ型与Ⅱ型EOC 均具有一定鉴别诊断价值,当ROMA 指数>58.48%并结合特征性超声表现时,其诊断效能相对最佳。
1
Webb PM, Jordan SJ.Global epidemiology of epithelial ovarian cancer[J].Nat Rev Clin Oncol, 2024, 21(5): 389-400.

2
Bray F, Laversanne M, Sung H,et al.Global cancer statistics 2022:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J].CA Cancer J Clin, 2024, 74(3): 229-263.

3
Lu H, Arshad M, Thornton A, et al.A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer[J].Nat Commun, 2019, 10(1): 764.

4
Kurman RJ, Shih leM.Pathogenesis of ovarian cancer: lessons from morphology and molecular biology and their clinical implications[J].Int J Gynecol Pathol, 2008, 27(2): 151-160.

5
Kurman RJ, Shih leM.The dualistic model of ovarian carcinogenesis:revisited, revised, and expanded[J].Am J Pathol, 2016, 186(4): 733-747.

6
Srinivasamurthy BC, Ramamoorthi S.The progression and prospects of the gene expression profiling in ovarian epithelial cancer[J].Gynecol Minim Invasive Ther, 2024, 13(3): 141-145.

7
Lu Z, Chen J.Introduction of WHO classification of tumours of female reproductive organs, fourth edition[J].Zhonghua Bing Li Xue Za Zhi.2014, 43(10): 649-650.

8
Moore RG, Miller MC, Disilvestro P, et al.Evaluation of the diagnostic accuracy of the risk of ovarian malignancy algorithm in women with a pelvic mass[J].Obstet Gynecol, 2011, 118(2 Pt 1): 280-288.

9
Campbell S, Gentry-Maharaj A.The role of transvaginal ultrasound in screening for ovarian cancer[J].Climacteric, 2018, 21(3): 221-226.

10
国家超声医学质量控制中心,北京市超声医学质量控制和改进中心.卵巢病变超声诊断质量控制指标专家共识[J].中华医学超声杂志(电子版), 2024, 21(7): 653-656.

11
Mutch DG, Prat J.2014 FIGO staging for ovarian, fallopian tube and peritoneal cancer[J].Gynecol Oncol, 2014, 133(3): 401-404.

12
Alcázar JL, Utrilla-Layna J, Mínguez JÁ, et al.Clinical and ultrasound features of type I and type II epithelial ovarian cancer[J].Int J Gynecol Cancer, 2013, 23(4): 680-684.

13
Gates MA, Rosner BA, Hecht JL, et al.Risk factors for epithelial ovarian cancer by histologic subtype[J].Am J Epidemiol, 2010,171(1): 45-53.

14
Moore RG, McMeekin DS, Brown AK,et al.A novel multiple marker bioassay utilizing HE4 and CA125 for the prediction of ovarian cancer in patients with a pelvic mass[J].Gynecol Oncol, 2009, 112(1): 40-46.

15
Dochez V, Caillon H, Vaucel E, et al.Biomarkers and algorithms for diagnosis of ovarian cancer: CA125, HE4, RMI and ROMA, a review[J].J Ovarian Res, 2019, 12(1): 28.

16
Feng P, Chen T, Wischhusen J, et al.The diagnostic performance of the Mindray system in detecting CA125 and HE4 for patients with ovarian cancer[J].Transl Cancer Res, 2024, 13(8): 4474-4484.

17
Braicu EI, Krause CL, Torsten U, et al.HE4 as a serum biomarker for the diagnosis of pelvic masses: a prospective, multicenter study in 965 patients[J].BMC Cancer, 2022, 22(1): 831.

18
Luo HJ, Hu ZD, Cui M, et al.Diagnostic performance of CA125, HE4,ROMA, and CPH-I in identifying primary ovarian cancer[J].J Obstet Gynaecol Res, 2023, 49(3): 998-1006.

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