基于肿瘤标志群的人工神经网络模型对肺癌辅助诊断的价值

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目的:应用人工神经网络( ANN)技术联合肿瘤标志蛋白芯片建立人工智能辅助诊断模型,探讨其对肺癌诊断的价值。方法:采用蛋白芯片(化学发光法)测定201例肺良性疾病患者、202例肺癌患者血清中9项血清肿瘤标志( CA199、Ferritin、AFP、CA153、CEA、NSE、CA242、CA125、HGH)的水平,logistic回归筛选,建立ANN和Fisher判别分析肺癌诊断模型。结果:4项肿瘤标志( CEA、NSE、Ferritin、CA153)建立的ANN模型的ROC曲线下面积(0.850)高于4
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