四川省卫生厅科研基金([2010]493100258)
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 相关作者：王开正田刚宋敏杭永伦刘靳波更多>>
- 相关机构：泸州医学院附属医院更多>>
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- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于人工神经网络的前列腺癌诊断模型对前列腺癌的诊断价值研究被引量：1
- 2012年
- 目的结合前列腺肿瘤标志物检验组套和患者临床信息进行数据挖掘,建立基于人工神经网络(ANN)的前列腺癌诊断模型,为前列腺癌的临床诊断和治疗提供客观的参考信息。方法通过实验信息系统与医院信息管理系统的数据信息平台检索并统计2010年1月—2011年7月我院前列腺肿瘤标志物检验组套病例365例,其中前列腺癌组60例,非前列腺癌组305例。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积法筛选出有价值的指标,用244例样本(前列腺癌组40例,非前列腺癌组204例)建立ANN模型,并用121例样本(前列腺癌组20例,非前列腺癌组101例)盲法测试和评估此模型。结果纳入分析的指标有年龄、甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、总前列腺特异抗原(tPSA)和结合前列腺特异抗原(cPSA),各指标的曲线下面积分别为0.623、0.517、0.499、0.907和0.913,其中年龄、tPSA和cPSA与前列腺癌的发病有相关性(P<0.05);经方差分析前列腺癌组的年龄、tPSA和cPSA与非前列腺癌组比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。建立的模型对训练样本预测的特异度为93.63%,敏感度为82.50%;此模型对121例测试样本预测的特异度为93.07%,敏感度为80.00%。结论数据挖掘技术能够提炼出高效的诊治信息,基于ANN的前列腺癌诊断模型对前列腺癌的早期诊断具有一定价值。
- 宋敏王开正杭永伦李光荣田刚刘靳波
- 关键词：前列腺肿瘤ROC曲线
