目的建立8种血清肿瘤标志物(TM)人工神经网络(ANN)诊断模型,以验证其在鉴别恶性肿瘤和提示原发灶不明肿瘤的原发部位中的应用价值.方法用酶联免疫吸附法及时间分辨荧光分析法分别测定73例肺癌、60例肝癌、76例肠癌、78例胃癌和51例乳腺癌患者,4例原发灶不明恶性肿瘤患者血清标本中,癌胚抗原(CEA)、α-甲胎蛋白(AFP)、糖抗原19-9(CA199)、糖抗原242(CA242)、癌抗原72-4(CA724)、细胞角蛋白19片段(CA211)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)和组织多肽抗原(TPA)的含量,结合ANN进行数据建模分析,并用盲法验证模型,对原发灶不明肿瘤的鉴别准确率进行评价.结果肺癌和肝癌ANN模型,对肺癌和肝癌的鉴别准确率达90.9
作者：杨美琴；郁琳琳；余捷凯；姜铁军；郑树
来源：中华检验医学杂志 2005 年 28卷 5期
