目的:通过4项肿瘤标志物联合检测,运用人工神经网络技术,提高小细胞肺癌(SCLC)与非小细胞肺癌(NSCLC)正确判别率.方法: 用放射免疫法测定了51例肺癌患者血清癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、促胃液素、神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,采用人工神经网络技术,探讨了4项肿瘤标志物在肺癌组织分型中的应用价值.结果:SCLC患者促胃液素、NSE水平明显高于NSCLC患者,而CEA、CA125水平却低于非小细胞肺癌患者.人工神经网络技术在判别SCLC与NSCLC类型中,总的符合率为87.5
作者：吴拥军；吴逸明；王丽萍；屈凌波；相秉仁
来源：河南医科大学学报 2000 年 35卷 3期
