PCA-MPL-ANN模型在卵巢肿瘤良恶性鉴别中的价值

作者：秦明丽; 王定玉; 王旗; 李武志; 王琴^*

来源：医学信息(上旬刊), 2021, 34(07): 63-66.

• 卵巢癌
• PCA分析
• MPL-ANN模型
• 肿瘤标志物

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面积(AUC)。结果 PCA-MPL-ANN模型对卵巢癌及卵巢良性肿瘤的诊断正确率分别为66.33%和92.00%,预测正确率分别为67.74%及83.61%;该模型AUC达到0.838,优于β-HCG(0.748)、CA153(0.680)及CA125(0.613)单项指标的AUC。结论利用PCA-MPL-ANN整合多项血清肿瘤标志物可有效提升卵巢癌的诊断效能,为卵巢癌的智能化辅助诊断提供参考。

• 单位
  西南医科大学