支持向量机在胃癌诊断预测中的应用

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1、食品与药品FoodandDrug2010年第12卷第11期401支持向量机在胃癌诊断预测中的应用1，2341孙清，鞠建峰，曲庆美，鲜婧（1.山东省医药工业研究所，山东济南250100；2.山东省化学药物重点试验室，山东济南250100；3.山东中医药大学附属医院，山东济南250000；4.山东药品食品职业学院，山东威海264210）摘要：目的利用支持向量机-微量元素法建立胃癌的模式识别，以期作为胃癌诊断的辅助手段。方法采用电感耦合等离子体发射光谱法与支持向量机分类模式，判别健康者与患者血清中Zn、Fe、C

2、u、Ni、Co、Mo、Mn、Cr和Zn/Cu9个指标，建立胃癌诊断的模型。结果多项式核函数和径向基核函数的平均总正确率分别为91.11%和93.33%，灵敏度和特异度也达到了良好的水平。结论本方法适于辅助诊断患者胃癌疾病，并为进一步研究微量元素与各种疾病之间的关系奠定了基础。关键词：支持向量机；微量元素；胃癌中图分类号：R944.4文献标识码：A文章编号：1672-979X（2010）11-0401-04ApplicationofSupportVectorMachineinPredictionofGast

3、ricCancer1231SUNQing,JUJian-feng,QUQing-mei,XIANJing(1.ShandongInstituteofPharmaceuticalandIndustry,Jinan250100,China;2.KeyLaboratoryforChemicalDrugofShandongProvince,Jinan250100,China;3.AffiliatedHospitalofShandongUniversityofTraditionalChineseMedicine,Ji

4、nan250014,China;4.ShandongDrugandFoodVocationCollege,Weihai264210,China)Abstract:ObjectiveToestablishtheidentificationmodelofgastriccancerbythesupportvectormachine-traceelementmethodasthesupplementarymeansofthediagnosisofgastriccancer.MethodsTheinductivel

5、ycoupledplasmaatomicemissionspectrometryandsupportvectormachinesforpatternclassificationwereadoptedtomakediscriminationfor9indicatorsofserumZn、Fe、Cu、Ni、Co、Mo、CrandZn/Cubetweenhealthyvolunteersandpatients,andestablishthediagnosismodelofgastriccancer.Results

6、TheaveragetotalaccuracyofpolynomialkernelfunctionandRBFkernelfunctionwere91.11%and93.33%,respectively.Thesensitivityandspecificityalsoreachedagoodlevel.ConclusionThismethodissuitableforaideddiagnosisofgastriccancer,andalsolaysafoundationforthefurtherstudyo

7、ntherelationshipbetweentraceelementsandvariousdiseases.KeyWords:supportvectormachine;traceelement;gastriccancer;近年胃癌的发病率已经跃居我国常见恶性肿瘤的电感耦合等离子体发射光谱仪（Optima2000DV，首位，其发病主要与饮食习惯、营养和化学致癌物等PerkinElmer公司），水平炬管，WinLab32与matlab7.1多种因素有关。胃癌与微量元素的相关性引起了许多操作软件，氩气纯度大于

8、99.99%；控温电热板（江苏[1-4]学者的重视。支持向量机是在统计学习理论基础上金坛金城国胜实验仪器厂）；SC-97型自动三重纯水发展而来的一种新的通用学习方法，通过选用不同的蒸馏器（上海亚荣生化仪器厂）。实验中所用的玻璃[5-7]核函数，根据其性能评价应用于早期癌症的诊断。仪器均用20%硝酸浸泡12h后，用三重蒸馏水冲洗干在本研究中两种核函数的支持向量机取得了较高的净，自然晾干后备用。准确率，表明其在胃癌的早期诊断中有很