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胶质瘤脑脊液蛋白质指纹图诊断模型的建立及其在临床诊断中的应用
被引量:
4
1
作者
刘建
郑树
+4 位作者
余捷凯
俞学斌
刘伟国
张建民
胡汛
《浙江大学学报(医学版)》
CAS
CSCD
2005年第2期141-147,共7页
目的SELDI-TOF建立和评估区分脑胶质瘤与非脑肿瘤、脑胶质瘤与脑良性肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型。方法收集脑胶质瘤、脑良性肿瘤和轻度脑外伤患者的脑脊液共75份,其中50份胶质瘤和非脑肿瘤脑脊液标本,随机分为训练组33份(17例胶质...
目的SELDI-TOF建立和评估区分脑胶质瘤与非脑肿瘤、脑胶质瘤与脑良性肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型。方法收集脑胶质瘤、脑良性肿瘤和轻度脑外伤患者的脑脊液共75份,其中50份胶质瘤和非脑肿瘤脑脊液标本,随机分为训练组33份(17例胶质瘤,16例非脑肿瘤)和盲法测试组17份(5例胶质瘤,12例非脑肿瘤),检测结合在H4蛋白芯片上的蛋白质,获得脑肿瘤和非脑肿瘤的蛋白表达质谱图,用matlab操作平台的人工神经网络分析收集的数据,建立了区分脑胶质瘤与非脑肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型。脑胶质瘤和脑良性肿瘤47份标本,随机分为训练集31份(13例胶质瘤,18例脑良性肿瘤)和盲法测试集16份(9例胶质瘤,7例脑良性肿瘤),运用同样方法分析收集的数据,建立了区分脑胶质瘤与脑良性肿瘤的蛋白指纹图诊断模型。同时运用支持向量机对上述人工神经网络的结果进行验证,二者结果非常相似。结果1建立了区分胶质瘤与非脑肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型,盲法测试胶质瘤诊断的敏感性和特异性分别为100%和91.7%。2建立了区分胶质瘤与脑良性肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型,盲法测试胶质瘤诊断的敏感性和特异性分别为88.9%和100%。结论研究建立的诊断模型为胶质瘤的临床诊断尤其是定性诊断提供了一条崭新的途径。
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关键词
表面加强解析/电离-飞行时间-质谱仪
神经
网络(计算机)
支持向量机
诊断
模型
脑肿瘤
/诊断
神经胶质瘸/诊断
肿瘤标记物
生物学/脑脊液
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职称材料
题名
胶质瘤脑脊液蛋白质指纹图诊断模型的建立及其在临床诊断中的应用
被引量:
4
1
作者
刘建
郑树
余捷凯
俞学斌
刘伟国
张建民
胡汛
机构
浙江大学医学院附属第二医院
浙江省绍兴市第一人民医院
出处
《浙江大学学报(医学版)》
CAS
CSCD
2005年第2期141-147,共7页
基金
国家重点基础研究发展规划项目(G1998051200)
文摘
目的SELDI-TOF建立和评估区分脑胶质瘤与非脑肿瘤、脑胶质瘤与脑良性肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型。方法收集脑胶质瘤、脑良性肿瘤和轻度脑外伤患者的脑脊液共75份,其中50份胶质瘤和非脑肿瘤脑脊液标本,随机分为训练组33份(17例胶质瘤,16例非脑肿瘤)和盲法测试组17份(5例胶质瘤,12例非脑肿瘤),检测结合在H4蛋白芯片上的蛋白质,获得脑肿瘤和非脑肿瘤的蛋白表达质谱图,用matlab操作平台的人工神经网络分析收集的数据,建立了区分脑胶质瘤与非脑肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型。脑胶质瘤和脑良性肿瘤47份标本,随机分为训练集31份(13例胶质瘤,18例脑良性肿瘤)和盲法测试集16份(9例胶质瘤,7例脑良性肿瘤),运用同样方法分析收集的数据,建立了区分脑胶质瘤与脑良性肿瘤的蛋白指纹图诊断模型。同时运用支持向量机对上述人工神经网络的结果进行验证,二者结果非常相似。结果1建立了区分胶质瘤与非脑肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型,盲法测试胶质瘤诊断的敏感性和特异性分别为100%和91.7%。2建立了区分胶质瘤与脑良性肿瘤的脑脊液蛋白指纹图诊断模型,盲法测试胶质瘤诊断的敏感性和特异性分别为88.9%和100%。结论研究建立的诊断模型为胶质瘤的临床诊断尤其是定性诊断提供了一条崭新的途径。
关键词
表面加强解析/电离-飞行时间-质谱仪
神经
网络(计算机)
支持向量机
诊断
模型
脑肿瘤
/诊断
神经胶质瘸/诊断
肿瘤标记物
生物学/脑脊液
Keywords
Surface enhanced laser desorption/ionization time-of-flight massspectrometry
Neural networks(computer)
Support vector machines
Diagnostic model
Glioma/diag
Brain neoplasms/diag
Tumor markers,biological/csf
分类号
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
胶质瘤脑脊液蛋白质指纹图诊断模型的建立及其在临床诊断中的应用
刘建
郑树
余捷凯
俞学斌
刘伟国
张建民
胡汛
《浙江大学学报(医学版)》
CAS
CSCD
2005
4
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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