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基于血清四项肿瘤标志物的模式识别技术对肺癌的鉴别诊断 被引量：27
1
作者 田刚 张章 +4 位作者 刘靳波 曾章锐 舒静 周明术 李光荣 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2020年第5期655-660,共6页
目的探讨基于血清癌胚抗原(CEA),神经元特异性烯醇化酶(NSE),糖类抗原125(CA125)和细胞角蛋白片段(Cyfra21-1)的3种模式识别技术对肺癌的鉴别诊断价值。方法对470例肺癌患者,659例肺部良性疾病患者和343例健康体检者血清四项肿瘤标志物... 目的探讨基于血清癌胚抗原(CEA),神经元特异性烯醇化酶(NSE),糖类抗原125(CA125)和细胞角蛋白片段(Cyfra21-1)的3种模式识别技术对肺癌的鉴别诊断价值。方法对470例肺癌患者,659例肺部良性疾病患者和343例健康体检者血清四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价值并联合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA),多层感知器-人工神经网络(MPLANN)和支持向量机(SVM)模型。结果单项指标中CEA对肺癌的诊断价值最佳,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.813(95%CI:0.789~0.837)。PLS-DA、MPL-ANN和精细高斯核SVM(FG-SVM)模型对肺癌组的诊断正确率分别为58.7%(195/332)、71.7%(238/332)和72.9%(242/332),预测正确率分别为55.8%(77/138),71.0%(98/138)和65.2%(90/138);对非肺癌组(良性组+对照组)的诊断正确率分别为96.4%(703/729),92.9%(677/729)和97.8%(713/729),预测正确率分别为91.9%(251/273),94.1%(257/273)和93.8%(256/273)。结论基于血清CEA、NSE、CA25和Cyfra21-1的MPL-ANN和FG-SVM模型能较好地诊断和预测肺癌,为肺癌的鉴别诊断提供了一种新思路。 展开更多
关键词 肿瘤标志物 偏最小二乘判别分析 多层感知器-人工神经网络 支持向量机
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基于表面肌电信号的肘关节运动角度的提取
2
作者 严凯 邹俊忠 +2 位作者 王蓓 朱波 王行愚 《上海生物医学工程》 2005年第3期129-134,共6页
随着人口老龄化问题的越来越严重,医疗护理机器人的开发,今后将会有大量的需求,基于表面肌电信号的医疗护理机器人的开发将是其中的一个热点。本文提出了基于Bayesian正则化的多层感知器人工神经网络方法来提取人体肘关节运动角度,解决... 随着人口老龄化问题的越来越严重,医疗护理机器人的开发,今后将会有大量的需求,基于表面肌电信号的医疗护理机器人的开发将是其中的一个热点。本文提出了基于Bayesian正则化的多层感知器人工神经网络方法来提取人体肘关节运动角度,解决了普通神经网络对于表面肌电信号这一复杂亚高斯随机信号泛化能力不强的缺点,有助于将表面肌电信号的研究推向医疗护理机器人研发的实际应用阶段。 展开更多
关键词 EMG Bayesian正则化 多层感知器人工神经网络 表面肌电信号 肘关节运动 提取 人工神经网络方法 BAYESIAN 护理机器人 人口老龄化 医疗 正则化
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