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目的 探讨联合检测胸腔积液中癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE),细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)和CA125对肺癌的诊断价值.方法 应用电化学发光免疫分析法测定53例肺癌和52例肺部良性疾病患者胸腔积液中4种肿瘤标志物(CEA、NSE、CYFRA21-1和CA125),结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)线性模型和人工神经网络多层感知(ANN-MPL)非线性模型进行建模诊断和预测分析.结果 PLS-DA模型不能完全鉴别肺癌组和对照组,具有58.5

作者:田刚;周明术;宋敏;杭永伦;王开正;刘靳波

来源:成都医学院学报 2013 年 8卷 5期

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作者:
田刚;周明术;宋敏;杭永伦;王开正;刘靳波
来源:
成都医学院学报 2013 年 8卷 5期
标签:
肺癌 肿瘤标志物 诊断 偏最小二乘判别分析 人工神经网络
目的 探讨联合检测胸腔积液中癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE),细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)和CA125对肺癌的诊断价值.方法 应用电化学发光免疫分析法测定53例肺癌和52例肺部良性疾病患者胸腔积液中4种肿瘤标志物(CEA、NSE、CYFRA21-1和CA125),结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)线性模型和人工神经网络多层感知(ANN-MPL)非线性模型进行建模诊断和预测分析.结果 PLS-DA模型不能完全鉴别肺癌组和对照组,具有58.5