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人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别

来源:万方数据库    时间:2013-09-09 15:04  浏览次数:
  人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析
  作者:周晓蕾 冯斐斐 张昭 秦利娟 吴拥军 聂广金 倪然 吴逸明 王静
  摘要目的:应用人工神经网络技术,联合检测6 种肿瘤标志对肺癌与胃癌或肠癌进行区分判别,建立肿瘤标志联合检测肺癌的辅助诊断模型。方法:采用放射免疫学、分光光度法、原子吸收分光光度法等方法,测定67 例肺癌患者、47 例胃癌患者和50 例大肠癌患者血清中癌胚抗原(CEA)、胃泌素(gastrin)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、唾液酸(SA)、铜锌比值(Cu / Zn) 、钙(Ca) 等6 项指标。建立基于人工神经网络的肺癌肿瘤标志智能诊断模型。结果:肺癌-胃癌的人工神经网络模型判别肺癌的灵敏度,特异度和准确度分别为100%、83.3% 和93.5%; 肺癌-肠癌模型判别肺癌的灵敏度、特异度和准确度分别为76.9%、100%和87.0%。结论:本研究成功建立基于人工神经网络技术的肿瘤标志物联合检测的人工智能诊断模型,对肺癌-胃癌、肺癌-肠癌中肺癌的鉴别诊断有助于提高肺癌的诊断率。
  关键词神经网络(计算机); 肺癌; 肿瘤标志; 胃癌; 肠癌
  肺癌是严重威胁人类生存的疾病。据流行病学专家预测, 到2025 年, 我国每年肺癌患者将超过100 万,成为世界第一肺癌大国。早期诊断、早期治疗可以提高肺癌患者的5 年生存率。胃癌、肠癌也是高发肿瘤,因为肿瘤患者的早期症状特异性不强,因此,早期肿瘤的鉴别对于诊断原发肿瘤和治疗至关重要。血清肿瘤标志是目前临床普遍使用的检测指标,以其低创伤、低价格、高敏感性而被广大患者接受。多种肿瘤标志联合检测可以提高诊断的特异性,本课题组曾筛选出6 项肿瘤标志联合人工神经网络辅助诊断肺癌,其效果令人满意。该ANN模型能否区分判别肺癌与其他恶性肿瘤,目前仍不明确。本研究将构建这6 项肿瘤标志的ANN 模型,以探讨其在肺癌与胃癌,肺癌与肠癌中对肺癌辅助诊断的作用。
  1 材料与方法
  1.1 样本血清取自郑州大学第一附属医院呼吸内科,67 例肺癌患者中包括肺鳞癌17 例, 肺腺癌27 例,小细胞癌21 例,未定型肺癌2 例。平均年龄为(61.06 ± 10.48)岁,其中男36 例,女31 例。
  胃癌和肠癌患者血清均取自郑州大学第一附属医院消化内科。胃癌共47 例,包括印戒细胞癌8例,黏膜内癌3 例,腺癌36 例。平均年龄(58.57 ± 12.36)岁。其中男37 例,女10 例。50 例大肠癌患者,其中腺癌34 例,黏液癌9 例,未分化癌7 例,平均年龄(56.64 ± 14.07)岁。男33 例,女17 例。以上所有癌症均经细胞及组织病理学确诊。采集所有研究对象晨起空腹静脉血5 mL, 离心后抽取血清,-80℃保存备用。
  1.2 检测方法(1)采用放射免疫分析法测定血清CEA、胃泌素、NSE 含量,试剂盒由北京北方生物技术研究所提供。(2)分光光度法测定SA 和Ca,SA 标准品购于美国sigma 试剂公司。Ca 含量试剂盒由北京利德曼生化技术有限公司提供。(3)原子吸收分光光度法测定Cu、Zn, 测定时采用AA800型原子吸收分光光度计。
  1.3 统计学方法计量资料首先进行正态检验,正态分布数据以x ± s 表示。3 组间的各指标比较采用单因素方差分析, 检验水准为双侧α = 0.05,以上数据处理均采用SPSS12.0 统计软件包进行分析。
  1.4 数据归一化处理由于人工神经网络sigmoid传递函数要求输入参数分布在[0,1]之间,因此需要在不改变原始数据分布的条件下进行归一化处理, 具体转化公式y =(x-minvalue) / (maxvalue-minvalue)(上式中y 为归一化后的值,x 为归一化前的样本测定值,maxvalue 和minvalue 分别是该指标归一化前的样本测定最大值和最小值)。
  1.5 模型中训练集与预测集的设置本次试验根据以往的经验,按照3∶1 的比例将各组归一化后的数据随机分为训练集和预测集。训练集用于建立模型,预测集用于检验模型。
  1.6 ANN 设置本研究采用反向传播(back-propagation,BP)学习算法的BP 网络模型,其包含输入层。隐含层和输出层的3 层网络结构。其中输入神经元个数为6(6 项肿瘤标志),隐含层神经元为15,输出神经元为1;使用newff 函数创建前馈神经网络;隐含层采用S 型激活函数tansig.m,输出层采用线性激活函数purelin.m, 训练函数采用trainlm; 网络训练迭代次数为3 000 次, 并设置每200 次显示1 次误差,目标误差为1.0 × 10-5,学习速率根据经验为0.6;动量因子mc 为0.95;模型随机初始化。输出神经元对肺癌患者、其他肿瘤患者的输出值分别设定为0、1。判别时以< 0.5 者为肺癌,≥0.5 者其他肿瘤患者。

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