期刊简介
综合性医学学术性期刊(国家科技部统计源期刊、中国科技核心期刊)， 旨在传播医学新理论，交流医学新技术，面向临床，重点在实用。本刊读者对象为各级临床医护人员。报道的内容为全国各地医学科研成果、临床实践和实用性较强的新技术、新方法。
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首页>实用医学杂志
- 杂志名称：实用医学杂志
- 主管单位：广东省卫生厅
- 主办单位：广东省医学情报研究所
- 国际刊号：1006-5725
- 国内刊号：44-1193/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：中国科技论文统计源期刊期刊收录：CA 化学文摘(美), 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析
周晓蕾；冯斐斐；张昭；秦利娟；吴拥军；聂广金；倪然；吴逸明；王静
关键词：神经网络(计算机), 肺癌, 肿瘤标志, 胃癌, 肠癌
摘要：目的:应用人工神经网络技术,联合检测6种肿瘤标志时肺癌与胃癌或肠癌进行区分判别,建立肿瘤标志联合检测肺癌的辅助诊断模型.方法:采用放射免疫学、分光光度法、原子吸收分光光度法等方法,测定67例肺癌患者、47例胃癌患者和50例大肠癌患者血清中癌胚抗原(CEA)、胃泌素(gastrin)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、唾液酸(SA)、铜锌比值(Cu/Zn)、钙(Ca)等6项指标.建立基于人工神经网络的肺癌肿瘤标志智能诊断模型.结果:肺癌-胃癌的人工神经网络模型判别肺癌的灵敏度,特异度和准确度分别为100%、83.3%和93.5%:肺癌-肠癌模型判别肺癌的灵敏度、特异度和准确度分别为76.9%、100%和87.O%.结论:本研究成功建立基于人工神经网络技术的肿瘤标志物联合检测的人工智能诊断模型,对肺癌-胃癌、肺癌-肠癌中肺癌的鉴别诊断有助于提高肺癌的诊断率.
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