TY -的A2 -黄,道友康,春燕AU -王,担任非盟-张修枝AU -王,Lingxiao AU -王,“凤翔盟——陈,杰PY - 2021 DA - 2021/06/28 TI -肺癌诊断模型的构建和验证基于6-Gene甲基化频率在血液、临床特征、血清肿瘤标志物SP - 9987067六世- 2021 AB -肺癌死亡率很高。促进早期诊断和筛查肺癌的最有效的方式是提高肺癌患者的生存率。通过计算机技术,基因检测结果的综合评价,肺癌患者的基本临床资料能有效地诊断早期肺癌和表明癌症风险。本研究回顾性收集70对肺癌组织样本和正常的人类组织样本。6基因的甲基化频率(RASSF1A基因FHIT基因p16,管理,APC, DAPK)在肺癌患者中,基本的临床信息,和肿瘤标志物水平的患者进行了分析。然后,python包“sklearn”是用来建立一个支持向量机(SVM)分类器执行10倍交叉验证建立诊断模型,可以确定肺癌疑似病例的风险。接受者操作特征(ROC)曲线,和性能的基于几个因素的综合诊断模型(临床信息、肿瘤标记物水平和血液中6基因的甲基化频率)被证明是比模型只有一个病理特征。组合模型的AUC值为0.963,和敏感性,特异性,和准确性分别为0.900,0.971,和0.936,分别。上面的结果显示,基于这些特性是高度可靠的诊断模型,可以屏幕和诊断疑似早期肺癌患者,有助于提高诊断速度和肺癌患者的生存率。SN - 1748 - 670 - 2021/9987067 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/9987067——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER