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目的 分析12项肿瘤标志物在前列腺癌中的表达,进而运用Bayes法(贝叶期法)建立多肿瘤标志物前列腺癌判别函数,探讨Bayes法在前列腺癌诊断中的作用和临床意义.方法 用蛋白芯片法检测2 177例恶性肿瘤患者(其中21例前列腺癌)和2 111例正常及良性病变者的12项常见肿瘤标志物,应用Bayes法建立肿瘤三级判别诊断函数.结果 (1)一级判别函数对前列腺癌诊断准确率为83.97

作者:仲召阳;刘宏鸣;王东;卿毅;李梦侠;彭斌;戴楠

来源:重庆医学 2010 年 39卷 5期

知识库介绍

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作者:
仲召阳;刘宏鸣;王东;卿毅;李梦侠;彭斌;戴楠
来源:
重庆医学 2010 年 39卷 5期
标签:
多肿瘤标志物 前列腺癌 贝叶斯法 软件 诊断函数
目的 分析12项肿瘤标志物在前列腺癌中的表达,进而运用Bayes法(贝叶期法)建立多肿瘤标志物前列腺癌判别函数,探讨Bayes法在前列腺癌诊断中的作用和临床意义.方法 用蛋白芯片法检测2 177例恶性肿瘤患者(其中21例前列腺癌)和2 111例正常及良性病变者的12项常见肿瘤标志物,应用Bayes法建立肿瘤三级判别诊断函数.结果 (1)一级判别函数对前列腺癌诊断准确率为83.97