基于3种细胞因子的尘肺病筛查支持向量机模型的建立

作者：常伟; 丁明翠; 焦洁; 王威; 姚武^*

来源：郑州大学学报(医学版), 2019, 54(06): 811-814.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6825.2019.04.091

• 尘肺病
• 支持向量机模型
• Fisher判别分析模型
• 转化生长因子β1
• 血小板源性生长因子
• 结缔组织生长因子
• 筛查

目的:建立基于转化生长因子β1(TGF-β1)、血小板源性生长因子(PDGF)、结缔组织生长因子(CTGF)的支持向量机模型(SVM)用于尘肺病的筛查。方法:选择70例男性尘肺病患者(尘肺病组),77例体检健康的男性(对照组),分别采集外周血并分离血清。采用ELISA法检测血清中TGF-β1、CTGF、PDGF的含量。采用SPSS Clementine软件分别构建Fisher判别分析模型和SVM模型,比较2种模型诊断尘肺病的效能。结果:基于血清TGF-β1、PDGF、CTGF含量建立的Fisher判别分析模型诊断尘肺病的准确度、灵敏度、特异度分别为78.1%、95.0%、61.9%,而SVM模型的准确度、灵敏度、特异度分别为87.8%、95.0%、81.0%; SVM模型的AUC为0.908,优于Fisher判别分析模型(0.830)(Z=3.181,P=0.002)。结论:建立了基于人血清TGF-β1、PDGF、CTGF含量、可用于尘肺病筛查的SVM模型,且筛查效果较好。

• 单位
  郑州大学; 河南省职业病防治研究院; 公共卫生学院