肿瘤标志物检测结合支持向量机模型在胃癌诊断中的应用-临床诊疗知识库

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作者：

王辉；黄钢

来源：

中华核医学杂志 2010 年 30卷 2期

标签：

胃肿瘤支持向量机癌胚抗原抗原,肿瘤相关,碳水化合物甲胎蛋白类诊断 Stomach neoplasms Support vetor machine Carcinoembryonic antigen Antigens,tumor-associated,carbohydrate Alpha fetoproteins Diagnosis

目的探讨肿瘤标志物检测结合支持向量机算法在胃癌诊断中的应用价值.方法收集262例胃癌、156例胃良性病变患者及149例健康对照者的癌胚抗原(CEA)、糖类抗原(CA)125、CA19-9、甲胎蛋白(AFP)、CA50五项肿瘤标志物检测结果,选择最优核函数,应用网格搜索和交叉验证的方法优化支持向量机算法参数,建立支持向量机分类模型,进行算法测试,并与5种肿瘤标志物联合测试、Logistic回归和决策树3种常见分类算法的结果进行比较.结果对胃癌诊断数据集,联合测试、Logistic回归、决策树、支持向量机算法的分类准确性分别为46.2

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