【摘 要】
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目的：探讨基因表达式编程（GEP）联合肿瘤标志物在小细胞肺癌诊断中的应用价值。 方法：收集青岛大学附属医院肿瘤科2013年2月至2015年9月确诊为小细胞肺癌患者的血液标本145例、非小细胞肺癌的血液样本155例以及155例正常人血液样本。分别检测它们的乳酸脱氢酶（LDH），C反应蛋白（CRP），钠离子，氯离子，癌胚抗原（CEA），和神经元特异性烯醇化酶（NSE）水平。利用GEP算法建立模型，用
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目的：探讨基因表达式编程（GEP）联合肿瘤标志物在小细胞肺癌诊断中的应用价值。
方法：收集青岛大学附属医院肿瘤科2013年2月至2015年9月确诊为小细胞肺癌患者的血液标本145例、非小细胞肺癌的血液样本155例以及155例正常人血液样本。分别检测它们的乳酸脱氢酶（LDH），C反应蛋白（CRP），钠离子，氯离子，癌胚抗原（CEA），和神经元特异性烯醇化酶（NSE）水平。利用GEP算法建立模型，用于小细胞肺癌的诊断。
结果：GEP算法建立的模型诊断肺癌的特异度和敏感度分别为97%和95%，对60例预则数据的预测准确率为94%。GEP算法的精度高于ANN算法，且诊断SCLC的精度高于诊断非小细胞肺癌。
结论：GEP联合肿瘤标志物建立的模型在小细胞肺癌患者的诊断上是有效的。
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