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人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
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,有助于提高胰腺癌的早期诊治水平. 相似文献
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