基于人工神经网络的“最优标志物群”在肺癌诊断中的应用研究

来源 :实用肿瘤杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhubob2009

【摘要】

：

目的采用多种标志物联合检测,应用人工神经网络系统,建立基于神经网络的肺癌智能化诊断模型.方法本文采用放射免疫学、酶联免疫吸附试验、化学等多学科联用的手段,分别测定CE

【作者】

：

吴拥军吴逸明张振中屈凌波相秉仁

【机构】

：

郑州大学公共卫生学院,中国药科大学分析计算中心

【出处】

：

实用肿瘤杂志

【发表日期】

：

2002年5期

【关键词】

：

人工神经网络最优标志物群肺癌诊断应用

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目的采用多种标志物联合检测,应用人工神经网络系统,建立基于神经网络的肺癌智能化诊断模型.方法本文采用放射免疫学、酶联免疫吸附试验、化学等多学科联用的手段,分别测定CEA、CA125、NSE、β2-MG、胃泌素、sIL-6R、唾液酸、伪尿核苷、一氧化氮、Cu、Zn、Ca等12项指标;通过Logistic多因素回归分析,从上述12项指标中筛选出6项对肺癌诊断意义较大的指标,组成'最优标志物群'.并结合人工神经网络技术,构建出基于人工神经网络的肺癌智能诊断系统.结果该系统优于计量医学中常规统计学

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