【摘 要】
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目的:结合患者临床信息和前列腺肿瘤标记物进行数据挖掘,建立基于人工神经网络的前列腺癌诊断模型,评估其准确性,并为前列腺癌的临床诊断提供客观的参考信息。方法:回顾分析2
【机 构】
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青岛市市立医院泌尿外科,海信集团国家重点实验室,
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目的:结合患者临床信息和前列腺肿瘤标记物进行数据挖掘,建立基于人工神经网络的前列腺癌诊断模型,评估其准确性,并为前列腺癌的临床诊断提供客观的参考信息。方法:回顾分析2010年1月~2014年6月在我院就诊的前列腺病患310例,其中前列腺癌组100例,非前列腺癌组210例。患者均接受经直肠前列腺穿刺活检。用210例样本(前列腺癌组70例,非前列腺癌组140例)建立人工神经网络(ANN)模型,并用100例样本(前列腺癌组30例,非前列腺癌组70例)盲法测试和评估此模型。结果:纳入分析的指标有年龄、前列腺特异性抗原(TPSA、FPSA/TPSA、PSAD)、直肠指检、前列腺体积、经直肠超声和前列腺核磁共振结果等,经过反复训练建立的ANN模型对测试样本预测的特异度为80.0%,灵敏度为93.3%。结论:ANN在计算机辅助前列腺癌的诊断,评估患者患有前列腺癌的风险,以及对穿刺检测的指导等方面具有广阔的应用前景。
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