人工神经网络技术在肺癌诊断中的应用研究

• 作 者: 吴拥军 吴逸明 屈凌波 张振中 相秉仁 王云龙 路江涛 李振勇 汪大明 马雷
• 机 构: 郑州大学公共卫生学院,郑州大学公共卫生学院,郑州大学公共卫生学院,郑州大学公共卫生学院,郑州大学公共卫生学院,河南华美生物工程公司,河南华美生物工程公司,河南华美生物工程公司,河南华美生物工程公司,河
• 出 处: 中华微生物学和免疫学杂志
• 发表日期: 2003年08期
• 关键词: 肿瘤标志物 神经网络 肺癌诊断

目的　采用多种标志物联合检测以及应用人工神经网络系统 ,建立基于神经网络的肺癌智能化诊断模型。方法　采用放射免疫学、酶联免疫吸附试验、化学等多学科联用的手段 ,分别测定 5 0例正常对照、4 0例肺良性病患者及 5 0例肺癌患者血清中CEA、CA12 5、NSE、β2 MG、胃泌素、sIL 6R、唾液酸、伪尿核苷、一氧化氮、Cu、Zn、Ca等 12项指标。利用人工神经网络技术 ,构建出基于神经网络的肺癌智能诊断系统。结果　该系统优于计量医学中常规统计学方法 ,BP网络对肺癌诊断的识别率和预示率均为 10 0 % ,而且可以同时判别正常、良性与肺癌。结论　建立了基于神经网络的肺癌智能诊断系统 ,可为临床肺癌诊断提供有价值的参考资料 ,亦可以用于大规模的高危人群普查时初筛。