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人工神经网络技术在肺癌诊断中的应用研究
被引：19
作者：
机构：
[1] 河南华美生物工程公司
[2] 郑州大学公共卫生学院
来源：
关键词：
肿瘤标志物;
神经网络;
肺癌诊断;
D O I：
暂无
中图分类号：
R734.2 [肺肿瘤];
学科分类号：
100214 ;
摘要：
目的采用多种标志物联合检测以及应用人工神经网络系统,建立基于神经网络的肺癌智能化诊断模型. 方法采用放射免疫学、酶联免疫吸附试验、化学等多学科联用的手段,分别测定50例正常对照、40例肺良性病患者及50例肺癌患者血清中CEA、CA125、NSE、β2-MG、胃泌素、sIL-6R、唾液酸、伪尿核苷、一氧化氮、Cu、Zn、Ca等12项指标.利用人工神经网络技术,构建出基于神经网络的肺癌智能诊断系统. 结果该系统优于计量医学中常规统计学方法,BP网络对肺癌诊断的识别率和预示率均为100%,而且可以同时判别正常、良性与肺癌. 结论建立了基于神经网络的肺癌智能诊断系统,可为临床肺癌诊断提供有价值的参考资料,亦可以用于大规模的高危人群普查时初筛.
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