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目的构建一种集成降维技术和人工神经网络分类器的机器学习模型,探讨其对卵巢肿瘤良恶性的鉴别诊断价值。方法收集2013年1月28日~2014年12月30日西南医科大学附属医院诊断的卵巢癌患者(132例)及卵巢良性肿瘤患者(211例),通过电子病历获取人口学资料及8项血清肿瘤标志物检测指标。以主成分分析法(PCA)提取综合数据信息并采用多层感知器人工神经网络(MPL-ANN)模型进行诊断和预测分析。随机选取2/3患者为训练集建立诊断模型,1/3为测试集进行预测,计算该模型的诊断和预测正确率及受试者工作特征曲线下