肺癌早期诊断

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1、基于“优选肿瘤标志群”建立的决策树模型对肺癌辅助诊断的作用*何具栋I魏小玲I张红巧2王威1吴拥军E1郑州大学公共卫生学院郑州河南4500012郑州大学第五附属医院肿瘤科郑州河南450052#通讯作者：男，1968年1月生，博士，教授，研究方向：生化与分子毒理，Email:wuyongjun@zzu.eclu.cn关键词：决策树；Fisher判别分析；肿瘤标志；肺癌；辅助诊断摘要目的：应用决策树技术联合肿瘤标志蛋白芯片，建立人工智能辅助诊断模型，实现对肺癌及肺良性疾病快速诊断。(应用决策树技术，联合肿瘤标志蛋白芯片对肺癌及肺良性疾病进行

2、诊断，建立应用Logistic冋归优化后肿瘤标志群联合人工智能的辅助诊断模型。)方法：肿瘤标志定量检测试剂盒测定201例肺部良性疾病、199例肺癌患者血清中9项血清肿瘤标志的水平，Logistic回归对肿瘤标志筛选建立决策树C5.0和Fisher判别分析2种肺癌判别诊断模型。结果：肺癌组9种血清肿瘤标志水平均显著高于肺良性疾病组，差异具有统计学意义(PvO.05)。由以上9种血清肿瘤标志建立的Fisher判别分析、决策树C5.0和优选后建立的Fisher判别分析、决策树C5.0模型预测准确度分别为86.67%、95.0%、84.5%、

3、91.5%,优选前和优选后的Fisher判别分析、决策树C5.0模型ROC曲线下面积(AUC)差异均具有统计学意义(PvO.Ol)。但是，Fisher判别分析、决策树C5.0模型优选前后AUC差界均无统计学意义(P>0.05)。结论：基于优选后6种肿瘤标志的决策树C5.0模型判别诊断肺癌的效果优于Fisher判别分析。!词：决策树；Fisher判别分析；肿瘤标志；肺癌；辅助诊断ApplicationofdecisiontreecombinedwithfilteredbiomarkersintheDiagnosisoflungcance

4、rHEqidonglWEIXiaoling',ZHANGhongqiao2,WANGwei1,WUYongjun1.DepartmentofToxicology,CollegeofPublicHealthsZhengzhouUniversity•基金项目：国家口然科学基金资助项目(30972457),河南省医学科技攻关项目(2011020082)Zhengzhou4500012.TheFifthAffiliatedHospitalofZhengzhouUniversity,Zhengzhou450052,ChinaKeywords:L

5、ungcancer,Tumormarker,Decisiontree,DiagnosisAbstract:ObjectiveToestablishartificialintelligence-aideddiagnosismodeltodiagnoselungcancerandbenignpulmonarylesionrapidlybydecisiontreetechnologycombinedwithmultipletumormarkerproteinbiochipdetectivesystem.(Toestablishtwoclas

6、sificationmodelsinthediagnosisoflungcancerbydecisiontree5.0(C5.0)andFisherdiscriminationanalysiscombinedwiththemultipletumormarkerproteinbiochipdetectivesystem,andcomparethedifferencesbetweentwomodelsandoptimaltumormarkergroupbyLogisticregression.)MethodsTheserumlevelso

7、fninetumormarkers(CEA>CA199>NSE>CA242^Ferritin>CA125>AFP>HGHandCA153)in199lungcancerpatientsand201patientswithbenignpulmonarylesionweremeasuredbymultipletumormarkerproteinbiochip,andthemodelsofC5.0andFisherdiscriminationanalysisweredevelopedbasedonthetumormarkergroupfil

8、teredbyLogisticregression.ResultsThelevelsofserumCEA,CAI99,NSE,CA242,Ferritin,CAI25,AFP,HGHandCAI53inlungcance