【摘 要】
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目的 评价基于随机森林和支持向量机两种机器学习的方法构建的筛查综合模型用于子宫颈癌筛查的效果。方法 2014 年4 月-2017 年8 月从7 家研究中心入组2,416 名参加宫颈癌筛查的妇女以及到医院门诊就诊的患者,包括正常/CIN1 1,426 例,CIN2/3 346 例,以及SCC/ADC 575 例,进行子宫颈癌危险因素问卷调查,并收集其宫颈脱落细胞标本,检测标本中的高危型HPV DNA
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目的 评价基于随机森林和支持向量机两种机器学习的方法构建的筛查综合模型用于子宫颈癌筛查的效果。方法 2014 年4 月-2017 年8 月从7 家研究中心入组2,416 名参加宫颈癌筛查的妇女以及到医院门诊就诊的患者,包括正常/CIN1 1,426 例,CIN2/3 346 例,以及SCC/ADC 575 例,进行子宫颈癌危险因素问卷调查,并收集其宫颈脱落细胞标本,检测标本中的高危型HPV DNA 型别,E6/E7 mRNA,HPV16/18 E6 癌蛋白,p16/Ki-67 蛋白。
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