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5个联合诊断模型对非小细胞肺癌诊断价值的比较
文献摘要：
目的 比较5个联合诊断模型对诊断非小细胞肺癌(NSCLC)的应用价值.方法 回顾性选取2015年1月11日至2019年10月28日电子科技大学医学院附属绵阳医院413例NSCLC患者作为肺癌组,选取同期723例肺部良性疾病者和282例健康体检者分别为良性组和健康对照组.测定血清癌胚抗原,甲胎蛋白,糖类抗原125,糖类抗原199和神经元特异性烯醇化酶,联合建立多层感知人工神经网络(MPL-ANN)、径向基函数神经网络(RBF-ANN)、决策树、logistic回归和经典判别分析(CDA)模型并比较各模型的诊断效能.结果 单项指标中癌胚抗原对NSCLC的诊断价值较高,其AUC为0.76 (95％CI:0.74～0.78),但其特异度较低,为64.9％.所有联合诊断模型中,MPL-ANN模型最佳,其AUC为0.91(95％CI:0.89～0.96),诊断NSCLC的灵敏度为75.3％,特异度为91.1％,对肺癌组和非肺癌组(良性组+对照组)的诊断正确率分别为71.7％(76/106)和94.4％(305/323).结论 采用肿瘤标志物建立的MPL-ANN模型,能较好地诊断和预测NSCLC,为NSCLC的鉴别诊断提供了一种新思路.
文献关键词：
肺癌;多层感知人工神经网络;径向基函数人工神经网络;决策树;经典判别分析;Logistic回归
中图分类号：
作者姓名：
陈小红;杨渝伟;徐鹏;阳伍
作者机构：
电子科技大学医学院附属绵阳医院检验科,四川绵阳621000
文献出处：
引用格式：
[1]陈小红;杨渝伟;徐鹏;阳伍-.5个联合诊断模型对非小细胞肺癌诊断价值的比较)[J].中国当代医药,2022(02):7-10
A类：
多层感知人工神经网络,经典判别分析,径向基函数人工神经网络
B类：
联合诊断,诊断模型,非小细胞肺癌,肺癌诊断,诊断价值,NSCLC,日电,电子科技,学医,绵阳,肺部良性疾病,病者,健康体检者,血清癌胚抗原,甲胎蛋白,糖类抗原,神经元特异性烯醇化酶,MPL,ANN,径向基函数神经网络,RBF,决策树,logistic,CDA,诊断效能,诊断正确率,肿瘤标志物,鉴别诊断
AB值：
0.21704
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