实用医药杂志
實用醫藥雜誌
실용의약잡지
Practical Journal of Medicine & Pharmacy
2012年
4期
298-300
,共3页
人工神经网络%判别分析%肿瘤标志%肝癌
人工神經網絡%判彆分析%腫瘤標誌%肝癌
인공신경망락%판별분석%종류표지%간암
目的 多个肿瘤标志联合检测,用人工神经网络技术,构造一种肝癌辅助诊断智能化模型,以期提高肝癌的阳性诊断率.方法 联合检测肝癌、肝良性疾病患者及正常对照者血清中的甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、唾液酸及钙水平,采用化学发光免疫分析试剂盒测量血清中AFP、CA125、CEA;用可见分光光度法测定血清中的唾液酸；用钙离子测定试剂盒(偶氮砷Ⅲ终点法)测定血清中的钙水平.运用反向传播神经网络算法(BP),将分组随机选取的35例肝癌、30例肝良性疾病、35例正常人的5种肿瘤标志实验数据作为训练集,然后用训练好的模型对相应的测试集进行盲法预测.结果 本文建立的人工神经网络模型对3组样本判别的灵敏度为96.0％,特异度为98.9％,准确度为94.3％,阳性预测值为98.0％,阴性预测值为97.8％.结论 人工神经网络联合5种肿瘤标志建立模型对肝癌的预测准确性优于单个或多个肿瘤标志联合检测,并且可以很好地区分肝癌和良性病变及正常者.
目的 多箇腫瘤標誌聯閤檢測,用人工神經網絡技術,構造一種肝癌輔助診斷智能化模型,以期提高肝癌的暘性診斷率.方法 聯閤檢測肝癌、肝良性疾病患者及正常對照者血清中的甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、糖類抗原125(CA125)、唾液痠及鈣水平,採用化學髮光免疫分析試劑盒測量血清中AFP、CA125、CEA;用可見分光光度法測定血清中的唾液痠；用鈣離子測定試劑盒(偶氮砷Ⅲ終點法)測定血清中的鈣水平.運用反嚮傳播神經網絡算法(BP),將分組隨機選取的35例肝癌、30例肝良性疾病、35例正常人的5種腫瘤標誌實驗數據作為訓練集,然後用訓練好的模型對相應的測試集進行盲法預測.結果 本文建立的人工神經網絡模型對3組樣本判彆的靈敏度為96.0％,特異度為98.9％,準確度為94.3％,暘性預測值為98.0％,陰性預測值為97.8％.結論 人工神經網絡聯閤5種腫瘤標誌建立模型對肝癌的預測準確性優于單箇或多箇腫瘤標誌聯閤檢測,併且可以很好地區分肝癌和良性病變及正常者.
목적 다개종류표지연합검측,용인공신경망락기술,구조일충간암보조진단지능화모형,이기제고간암적양성진단솔.방법 연합검측간암、간량성질병환자급정상대조자혈청중적갑태단백(AFP)、암배항원(CEA)、당류항원125(CA125)、타액산급개수평,채용화학발광면역분석시제합측량혈청중AFP、CA125、CEA;용가견분광광도법측정혈청중적타액산；용개리자측정시제합(우담신Ⅲ종점법)측정혈청중적개수평.운용반향전파신경망락산법(BP),장분조수궤선취적35례간암、30례간량성질병、35례정상인적5충종류표지실험수거작위훈련집,연후용훈련호적모형대상응적측시집진행맹법예측.결과 본문건립적인공신경망락모형대3조양본판별적령민도위96.0％,특이도위98.9％,준학도위94.3％,양성예측치위98.0％,음성예측치위97.8％.결론 인공신경망락연합5충종류표지건립모형대간암적예측준학성우우단개혹다개종류표지연합검측,병차가이흔호지구분간암화량성병변급정상자.
