肿瘤标志物人工神经网络模型对结直肠癌的诊断价值

• 作者: 曹俊涛 李铿 潘爱萍
• 来源期刊: 结直肠肛门外科
• 关键词: 人工神经网络 肿瘤标志物 结直肠癌 诊断
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 380-382
• 页数: 3页
• 分类号: R735.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0491.2009.06.003

摘要

目的 探讨肿瘤标志物人工神经网络模型对结直肠癌的诊断价值.方法对7项肿瘤标志物联合检测,利用人工神经网络(ANN)技术建立结直肠肿瘤标志物智能诊断模型.结果 结直肠肿瘤标志物的ANN诊断模型对测试组结直肠癌进行识别的敏感性为0.914,特异性为0.964,准确性为0.939,均显著高于任意单项检验预测结果(P=0.000).结论 与单一肿瘤标志物相比,利用ANN建立的多种血清肿瘤标志物诊断模型能提高诊断大肠癌的敏感性、特异性和准确性,对结直肠癌的早期诊断具有较高价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹俊涛	广西医科大学药学院	20	109	7.0	10.0
2	潘爱萍	广西中医学院第一附属医院检验科	52	198	9.0	11.0
3	李铿	广西中医学院第一附属医院肿瘤科	4	17	3.0	4.0