基于血清4项肿瘤标志物的模式识别技术对胃癌的诊断价值

• 作者: 桂林 黄远帅
• 来源期刊: 重庆医学
• 学科: 医学
• 关键词: 胃癌 诊断 主成分分析 决策树 Fisher判别分析
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 所属期刊栏目: 论著·临床研究
• 页码范围: 2060-2062
• 页数: 3页
• 分类号: R735.2
• 字数: 2727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8348.2017.15.015

摘要

目的 探讨基于血清CA72-4、CA242、CA19-9和CEA的模式识别技术对胃癌的诊断价值.方法 对212例胃癌患者,116例胃良性疾病患者和117例健康体检者血清4项肿瘤标志物测定结果进行回顾性分析,比较单项指标的诊断效能并建立主成分分析(PCA)、决策树、PCA-决策树和Fisher判别分析模型.结果 4项指标中CA242对胃癌的诊断效能最佳,ROC曲线下面积(AUC)为0.841(95％CI:0.804～0.877).PCA模型表明,胃癌组患者血清4项肿瘤标志物代谢明显紊乱,与胃良性疾病患者和健康对照个体差异显著.决策树、PCA-决策树和Fisher判别分析模型对胃癌患者的诊断准确率分别为58.6％、65.5％和58.6％,预测准确率分别为65.7％、77.6％和73.1％;对非胃癌患者(胃良性疾病患者+健康对照)的诊断准确率分别为94.7％、99.4％和97.6％,预测准确率分别为87.5％、96.9％和96.9％.结论 血清CA72-4、CA242、CA19-9和CEA的PCA-决策树模型有助于胃癌的鉴别诊断和预测分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂林	西南医科大学附属医院输血科	8	25	3.0	5.0
2	黄远帅	西南医科大学附属医院输血科	45	70	4.0	6.0