基于智能算法的子宫内膜异位症辅助诊断模型的建立
Establishing the Auxiliary Diagnosis Model of the Endometriosis Based on Intelligent Algorithms
目的基于智能算法建立子宫内膜异位症(endometriosis, EM)的辅助诊断模型,并评价其检验效能。方法以确诊的220例子宫内膜异位症患者为观察组,以同期检查的健康女性100例为对照组,对她们的血清取样分析CA125、MIF、AQP1、VEGF、EmAb/TNF-α、IL-6、IL-8、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9在血清中含量。利用单因素Logistic回归分析筛选出与子宫内膜异位症的发生有统计学意义的12种血清标记物,以这12种血清标记物水平为自变量,以是否患病为因变量,应用支持向量机算法建立EM的12对1的数学辅助诊断模型,并通过60例测试集评价其效果。结果成功建立了基于支持向量机的EM辅助诊断模型,支持向量机诊断模型的诊断准确度、敏感性、特异性分别为91.67%、93.33%、90%。结论支持向量机诊断模型的诊断准确率、敏感性及特异性较高,对EM的诊断有重要的参考价值,可做为临床医生的辅助诊断工具。
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