基于血清學(xué)與影像學(xué)特征的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型的建立.pdf

1、目的：探討影響孤立性肺結(jié)節(jié)性質(zhì)判定的血清學(xué)因素及影像學(xué)因素，利用支持向量機(jī)算法建立輔助數(shù)學(xué)診斷模型，以用于臨床上惡性孤立性肺結(jié)節(jié)的早期診斷與治療。
　　方法：記錄并整理納入研究的164例孤立性肺結(jié)節(jié)患者（93例惡性肺結(jié)節(jié)患者，71例良性肺結(jié)節(jié)患者）的血清學(xué)資料，用ELISA法測定164例患者的血清CEA和CYFRA21-1水平，采用全自動(dòng)免疫分析儀檢測CA125、CA199、CA724、SCC、CA153水平，放射免疫分析法測定患

2、者血清NSE水平。從患者的影像學(xué)資料中提取所有患者CT圖片的基本征象數(shù)據(jù)（包括SPN大小、SPN部位、邊界清晰度、毛刺征、分葉征、胸膜凹陷征、血管集束征、強(qiáng)化、空洞征）。采用 Fisher判別分析法和Logistic回歸分析法篩選出與肺結(jié)節(jié)良惡性有關(guān)的血清學(xué)指標(biāo)、影像學(xué)特征指標(biāo)。
　　結(jié)果：篩選出4項(xiàng)與肺結(jié)節(jié)良惡性有關(guān)的血清學(xué)指標(biāo)，分別是：CYFRA21-1，CA125， SCC和CA153，用K-均值聚類分析法評(píng)價(jià)變量篩選效果，

3、得到cophenet相關(guān)系數(shù)為0.940。篩選得到分葉征與毛刺征是與肺結(jié)節(jié)性質(zhì)判定有關(guān)的特征變量，然后將6個(gè)參考變量血清學(xué)：CYFRA21-1、CA125、SCC、CA153；CT影像學(xué)：毛刺征、分葉征納入SVM模型中參與訓(xùn)練。在模型建立中，第一類為惡性SPN患者組樣本資料，第二類為良性SPN患者組樣本資料。將第一類的1-80，第二類的94-150做為訓(xùn)練集，將第一類的81-93，第二類的151-164做為測試集。測試結(jié)果顯示，測試集樣