【摘 要】
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目的 分析基于数据挖掘技术联合血浆癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段抗原21-1（CYFRA21-1）、血管粘连蛋白1（AOC3）、四连接素蛋白（CLEC3B）及流行病学资料构建的模型对肺癌的诊断价值。方法 经匹配年龄、性别、吸烟史、饮酒史、肿瘤家族史与肺癌家族史，该研究共收集肺癌患者（肺癌组）与健康对照者（健康对照组）各68例。采用ELISA检测血浆CEA、CYFRA21-1、AOC3与CL
【基金项目】
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大学生创新创业训练计划项目（S202110439051）； 山东省泰安市科技创新发展项目（政策引导类,2021NS269）；
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目的 分析基于数据挖掘技术联合血浆癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段抗原21-1（CYFRA21-1）、血管粘连蛋白1（AOC3）、四连接素蛋白（CLEC3B）及流行病学资料构建的模型对肺癌的诊断价值。方法 经匹配年龄、性别、吸烟史、饮酒史、肿瘤家族史与肺癌家族史，该研究共收集肺癌患者（肺癌组）与健康对照者（健康对照组）各68例。采用ELISA检测血浆CEA、CYFRA21-1、AOC3与CLEC3B的表达水平；采用数据挖掘技术中的决策树C5.0模型、人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型与传统Fisher判别分析模型联合4种蛋白及流行病学资料构建肺癌诊断模型。结果 肺癌组血浆CEA与AOC3表达水平高于健康对照组（P＜0.05）,CLEC3B表达水平低于健康对照组（P＜0.05）,CYFRA21-1表达水平在两组之间差异无统计学意义（P＞0.05）。决策树C5.0模型、ANN模型、SVM模型与Fisher判别分析模型诊断肺癌的准确率分别为72.09%、90.70%、81.40%与76.74%,灵敏度分别为50.00%、87.50%、70.83%与62.50%,特异度分别为100.00%、94.74%、94.74%与94.74%,曲线下面积分别为0.750、0.911、0.828与0.786;经对比，ANN模型对肺癌的诊断效能最好。结论 基于血浆CEA、CYFRA21-1、AOC3、CLEC3B与流行病学资料构建的ANN模型对肺癌的诊断效能较高，具有潜在的临床应用价值。
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