人工神经网络模型在肺癌诊断中的应用

• 作者: 吴拥军 吴维超 吴逸明
• 来源期刊: 山东医药
• 学科: 医学
• 关键词: 人工神经网络 肺肿瘤 癌胚抗原 糖类抗原 肿瘤特异性生长因子
• 年，卷（期）: 2008,（21）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: R730.4|R734.2
• 字数: 1823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-266X.2008.21.005

摘要

目的 探讨人工神经网络(ANN)技术对肺癌的诊断价值.方法采用电化学发光免疫法分别测定胸腔积液及血清中肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA-125)、糖类抗原19-9(CA-19-9)和肿瘤特异性生长因子(TSGF)的水平,建立肿瘤标志物ANN模型,并验证该ANN模型对肺癌与肺良性疾病的鉴别诊断价值.结果 4种肿瘤标志物联合检测的灵敏度为97.4%,特异度为56.1%,准确率为84.9%;ANN模型对肺癌鉴别诊断的灵敏度为100%,特异度为93.3%准确率为97.8%.结论 ANN模型能够对肺癌和肺良性疾病进行鉴别诊断,可为肺癌提供临床辅助诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴拥军	郑州大学公共卫生学院	173	1075	16.0	23.0
2	吴逸明	郑州大学公共卫生学院	201	1078	14.0	20.0
3	吴维超	郑州大学公共卫生学院	4	24	2.0	4.0