Bayes分类器在肺癌自身抗体多标记联合诊断中的应用

作     者：刘岩 常文军 曹广文 

作者机构：第二军医大学热带医学与公共卫生学系流行病学教研室上海200433 

出 版 物：《第二军医大学学报》 (Academic Journal of Second Military Medical University)

年 卷 期：2013年第34卷第12期

页      面：1358-1364页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：上海市登山计划重大课题(06DZ19503)~~ 

主　　题：肺肿瘤 预测模型 Bayes分类器 生物学肿瘤标记 

摘      要：目的建立基于Bayes分类器的肺癌预测模型,探讨并评价该模型的预测效果。方法以前期筛选出的6个噬菌体展示肽与90例肺癌患者血清及90例正常对照血清的反应数据为基础,应用BinReg 2.0软件实现数据分析,建立Bayes肺癌预测模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价比较Bayes预测模型与Logistic回归模型、主成分回归模型、支持向量机模型的分类预测效果。结果 Bayes肺癌预测模型的灵敏度为92.00%,特异度为96.00%,能够较好地区分肺癌患者与正常对照。结论 Bayes数学预测模型可较准确地预测受检者患肺癌的概率。