血清肿瘤标志物优化组合人工神经网络模型在大肠癌诊断中的应用

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：目的:从目前已知的血清肿瘤标志物中筛选出用于大肠癌诊断的最优化肿瘤标志物组合,并联合这组标志物建立基于人工神经网络的大肠癌智能诊断模型.方法:应用酶联免疫吸附法分别测定128例大肠癌患者和113例健康人血清癌胚抗原(CEA)、甲胎蛋白(AFP)、癌抗原199(CA199)、癌抗原724(CA724)、癌抗原242(CA242)、癌抗原211(CA211)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)和组织多肽抗原(TPA)共8种肿瘤相关标志物含量,用曲线下面积结合人工神经网络模型的方法评价并筛选最优标志物联合模型,并将此模型应用于大肠癌的诊断.结果:筛选出CEA、CA199、CA242、CA211及CA724 5个最优肿瘤标志物的组合,建立了诊断大肠癌的人工神经网络模型,并用5倍交叉验证,该模型预测大肠癌样本的特异性为95%,敏感性为83%,阳性预测率为95%.结论:本研究筛选出的最优肿瘤标志物组合诊断大肠癌具有较高的敏感性和特异性.http://www.cqvip.com//QK/91095A/200405/10657021.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络模型 人工神经网络 优化组合 网络模型 神经网络 结直肠肿瘤 诊断 肿瘤标记 生物学 癌胚抗原