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人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析
人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析
作者:
倪然
冯斐斐
吴拥军
吴逸明
周晓蕾
张昭
王静
秦利娟
聂广金
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络(计算机)
肺癌
肿瘤标志
胃癌
肠癌
摘要:
目的:应用人工神经网络技术,联合检测6种肿瘤标志时肺癌与胃癌或肠癌进行区分判别,建立肿瘤标志联合检测肺癌的辅助诊断模型.方法:采用放射免疫学、分光光度法、原子吸收分光光度法等方法,测定67例肺癌患者、47例胃癌患者和50例大肠癌患者血清中癌胚抗原(CEA)、胃泌素(gastrin)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、唾液酸(SA)、铜锌比值(Cu/Zn)、钙(Ca)等6项指标.建立基于人工神经网络的肺癌肿瘤标志智能诊断模型.结果:肺癌-胃癌的人工神经网络模型判别肺癌的灵敏度,特异度和准确度分别为100%、83.3%和93.5%:肺癌-肠癌模型判别肺癌的灵敏度、特异度和准确度分别为76.9%、100%和87.O%.结论:本研究成功建立基于人工神经网络技术的肿瘤标志物联合检测的人工智能诊断模型,对肺癌-胃癌、肺癌-肠癌中肺癌的鉴别诊断有助于提高肺癌的诊断率.
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人工神经网络
肿瘤标志物
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相关学者/机构
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文献信息
篇名
人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析
来源期刊
实用医学杂志
学科
医学
关键词
神经网络(计算机)
肺癌
肿瘤标志
胃癌
肠癌
年,卷(期)
2011,(18)
所属期刊栏目
临床研究
研究方向
页码范围
3312-3314
页数
分类号
R734.2|R735.2
字数
2438字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-5725.2011.18.019
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周晓蕾
郑州大学第一附属医院呼吸内科
10
38
4.0
5.0
2
冯斐斐
郑州大学公共卫生学院
32
179
8.0
12.0
3
张昭
郑州大学临床医学系
14
28
4.0
5.0
4
秦利娟
郑州大学公共卫生学院
5
16
2.0
4.0
5
吴拥军
郑州大学公共卫生学院
173
1075
16.0
23.0
6
聂广金
郑州大学公共卫生学院
7
73
5.0
7.0
7
倪然
郑州大学第一附属医院呼吸内科
8
58
4.0
7.0
8
吴逸明
郑州大学公共卫生学院
201
1078
14.0
20.0
9
王静
郑州大学第一附属医院呼吸内科
364
1468
16.0
23.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(27)
共引文献
(136)
参考文献
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节点文献
引证文献
(7)
同被引文献
(23)
二级引证文献
(4)
1993(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1995(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(1)
参考文献(0)
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1998(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1999(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(2)
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参考文献(1)
二级参考文献(7)
2005(6)
参考文献(1)
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2007(5)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络(计算机)
肺癌
肿瘤标志
胃癌
肠癌
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
实用医学杂志
主办单位:
广东省医学情报研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1006-5725
CN:
44-1193/R
开本:
大16开
出版地:
广州市越秀区惠福西路进步里2号之6
邮发代号:
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
33647
总下载数(次)
22
总被引数(次)
193648
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