胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践

1、胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实【摘要】目的：通过本文的研究进一步从技术层面 探索胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌的临床实践途径。方法：检 索统计2011年6月1日-2012年6月1日笔者所在医院检验 科信息管理系统“胃肠肿瘤标志物”的资料共2002份，将 所有的患者分为大肠癌组和其他疾病组，另随机抽取同期健 康体检人群作为健康对照组进行对比。分组后，依托实验信 息系统与医院信息系统的数据信息平台，通过人工神经网络来挖掘数据，而后釆用spss统计软件进行分析。结果：通过对比发现,肠肿瘤标志物检验标本中诊断大肠癌患者有129例，大肠癌组在ca199和cea等方面检测的标志物浓度均高于其他疾病组和健康

2、对照组。结论：在胃肠肿瘤标志物 的诊断工作中，可以采用人工神经网络模型进行有效诊断，值得在临床上进行推广。【关键词】冃肠肿瘤标志物;大肠癌;人工神经网络模型；检验中图分类号r735. 3文献标识码b文章编号1674-6805 (2013) 33-0145-02检验医学是一项与信息结合十分密切的科目，检验医学 以其特有的方式能够准确无误地根据数据信息分析来诊断相关的疾病。下面，笔者检索统计2011年6月1日-2012 年6月1日笔者所在医院检验科信息管理系统“胃肠肿瘤标 志物”的资料，就人工神经网络模型的诊断进行阐述。1资料与方法1. 1 一般资料 检索统计2011年6月1日-2012年6月1日

3、笔者所在医院检验科信息管理系统“胃肠肿瘤标志物”的资料共2002 份，将所有的患者分为大肠癌组和其他疾病组，并排除1122 例诊断不明确、重复检查及肿瘤治疗后等患者。其中，大肠 癌组患者均是经过病理确认之后进行检验，共326例，男166 例，女160例；平均年龄(52. 34±5. 08)岁。其他疾病组 的患者共554例，其中，男301例，女253例；平均年龄为(48. 92±4. 78)岁；在其他疾病中，食道癌36例，胰腺癌 11例，肝癌12例，胃肠溃疡67例，胃肠炎325例，肝硬化 42例，肝炎112例，胆结石50例,腹泻160例，胃癌8例。 另外随机抽取同期健康体检人

4、群作为健康对照组，共有300 例，其中男146例，女154例，平均年龄为(50. 05±4. 92)岁。1. 2方法对于上述大肠癌组、其他疾病组及健康对照组的患者均 空腹抽取3 ml的静脉血。3000 rpm离心5 min,离心后取 出血清进一步检测其含量。检测仪器选用检测结果误差小的 德国西门子全自动电化学发光免疫分析仪，分析试剂盒选用 该仪器专用的cea和ca199等两种全封闭试剂盒。数据挖掘 采用人工神经网络模型(ann),用于筛查及诊断数据，其中 诊断模型采用人工神经网络office插件nnx2. 01构建。(1) 将所有的数据信息输入excel,就大肠癌组、其他疾病组及 健康对照组在ca199和cea的数据进行统计，且以这些数据 作为人工神经网络模型输入层的三个节点；(2)强化训练模 型。一般来说，输入层3个节点，1个隐含层3个节点，输 出层1个节点。就笔者的工作经验来看，其训练次数设定 1000,学习率为o.olo在这个基础上，加入动量计算法，而 后计算大肠癌组、其他疾病组及健康对照组中不同标本胃肠 肿瘤标志物检验结果ann诊断模型仿真计算。确定范围后，将获取到的cea和ca199检测结果输入诊 断模型，得到ann计算值，统计