人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用

	人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用
	孙文恒; 王炜; 周文策
刊名	兰州大学学报(自然科学版)
	2008-07-15
期号	S1 页码:224-227
关键词	肿瘤标志物人工神经网络诊断模型
ISSN号	0455-2059
中文摘要	建立6种血清肿瘤标志物人工神经网络(ANN)诊断模型,以验证其在鉴别胰腺疾病的应用价值.采用病例对照研究,用酶联免疫吸附法分别测定42例胰腺癌患者、50例胰腺炎患者及50例消化道良性疾病对照组血清的癌胚抗原(CEA)、甲胎蛋白(AFP)、癌抗原199(CA199)、癌抗原50(CA50)、癌抗原125(CA125)、癌抗原242(CA242)共6种肿瘤相关标志物指标.利用人工神经网络技术结合6种肿瘤标志物构建胰腺癌诊断模型。并将此模型应用于胰腺癌的诊断.该模型可以同时判别消化道良性疾病、胰腺炎与胰腺癌.建立基于人工神经网络的胰腺癌诊断模型,可为临床胰腺癌诊断提供有价值的参考资料,有助于提高胰腺...
出版地	Lanzhou
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/127628]
专题	信息科学与工程学院_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	孙文恒,王炜,周文策. 人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用[J]. 兰州大学学报(自然科学版),2008(S1):224-227.
APA	孙文恒,王炜,&周文策.(2008).人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用.兰州大学学报(自然科学版)(S1),224-227.
MLA	孙文恒,et al."人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用".兰州大学学报(自然科学版) .S1(2008):224-227.