【摘 要】
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目的 应用数据挖掘中的决策树、人工神经网络、支持向量机等智能化技术与传统的Logistic回归分析比较,筛查出特异敏感的生物标志,并对这些指标进行优化组合,共同构建肺癌早期分子诊断模型.方法 1.、检测DNA甲基转移酶及组蛋白去乙酰化转移酶.2、实时荧光定量甲基化特异性PCR.3、数据挖掘.结果 Logistic回归对101例临床Ⅰ+Ⅱ期肺癌患者的预测准确率达到89.11％;决策树预测集对101例
【机 构】
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郑州大学第一附属医院呼吸与危重症医学科 郑州大学第一附属医院呼吸与危重症医学科;郑州市第六人民医院
【出 处】
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2014中华医学会呼吸病学年会暨第十五次全国呼吸病学学术会议
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目的 应用数据挖掘中的决策树、人工神经网络、支持向量机等智能化技术与传统的Logistic回归分析比较,筛查出特异敏感的生物标志,并对这些指标进行优化组合,共同构建肺癌早期分子诊断模型.方法 1.、检测DNA甲基转移酶及组蛋白去乙酰化转移酶.2、实时荧光定量甲基化特异性PCR.3、数据挖掘.结果 Logistic回归对101例临床Ⅰ+Ⅱ期肺癌患者的预测准确率达到89.11％;决策树预测集对101例临床Ⅰ+Ⅱ患者的预测准确率达到92.08％;对于101例临床Ⅰ+Ⅱ患者的预测AUC支持向量机的AUC仅次于决策树,明显高于Logistic回归、神经网络.
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