胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践

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1、胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实【摘要】目的：通过本文的研究进一步从技术层面探索胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌的临床实践途径。方法：检索统计2011年6月1日-2012年6月1日笔者所在医院检验科信息管理系统“胃肠肿瘤标志物”的资料共2002份，将所有的患者分为大肠癌组和其他疾病组，另随机抽取同期健康体检人群作为健康对照组进行对比。分组后，依托实验信息系统与医院信息系统的数据信息平台，通过人工神经网络来挖掘数据，而后釆用SPSS统计软件进行分析。结果：通过对比发现,肠肿瘤标志物检验标本中诊断大肠癌患者有129例，大肠癌组在CA199和CEA等方面检测的标志物浓度均高于其他疾病组和健康对照

2、组。结论：在胃肠肿瘤标志物的诊断工作中，可以采用人工神经网络模型进行有效诊断，值得在临床上进行推广。【关键词】冃肠肿瘤标志物;大肠癌;人工神经网络模型；检验中图分类号R735.3文献标识码B文章编号1674-6805(2013)33-0145-02检验医学是一项与信息结合十分密切的科目，检验医学以其特有的方式能够准确无误地根据数据信息分析来诊断相关的疾病⑴。下面，笔者检索统计2011年6月1日-2012年6月1日笔者所在医院检验科信息管理系统“胃肠肿瘤标志物”的资料，就人工神经网络模型的诊断进行阐述。1资料与方法1.1一般资料检索统计2011年6月1日-2012年6月1日笔者所在医院检

3、验科信息管理系统“胃肠肿瘤标志物”的资料共2002份，将所有的患者分为大肠癌组和其他疾病组，并排除1122例诊断不明确、重复检查及肿瘤治疗后等患者。其中，大肠癌组患者均是经过病理确认之后进行检验，共326例，男166例，女160例；平均年龄(52.34±5.08)岁。其他疾病组的患者共554例，其中，男301例，女253例；平均年龄为(48.92±4.78)岁；在其他疾病中，食道癌36例，胰腺癌11例，肝癌12例，胃肠溃疡67例，胃肠炎325例，肝硬化42例，肝炎112例，胆结石50例,腹泻160例，胃癌8例。另外随机抽取同期健康体检人群作为健康对照组，共有300例，其中男146例，女

4、154例，平均年龄为(50.05±4.92)岁。1.2方法对于上述大肠癌组、其他疾病组及健康对照组的患者均空腹抽取3ml的静脉血。3000rpm离心5min,离心后取出血清进一步检测其含量。检测仪器选用检测结果误差小的德国西门子全自动电化学发光免疫分析仪，分析试剂盒选用该仪器专用的CEA和CA199等两种全封闭试剂盒。数据挖掘采用人工神经网络模型(ANN),用于筛查及诊断数据，其中诊断模型采用人工神经网络Office插件NNX2.01构建。(1)将所有的数据信息输入Excel,就大肠癌组、其他疾病组及健康对照组在CA199和CEA的数据进行统计，且以这些数据作为人工神经网络模型输入层的

5、三个节点；(2)强化训练模型。一般来说，输入层3个节点，1个隐含层3个节点，输出层1个节点。就笔者的工作经验来看，其训练次数设定1000,学习率为O.Olo在这个基础上，加入动量计算法，而后计算大肠癌组、其他疾病组及健康对照组中不同标本胃肠肿瘤标志物检验结果ANN诊断模型仿真计算。确定范围后，将获取到的CEA和CA199检测结果输入诊断模型，得到ANN计算值，统计中位值并进行比较。1.3统计学处理采用SPSS统计软件对全组数据进行统计和分析，计量材料采用(x±s)的形式显示，组间对比应用t检验，以P