“肺癌-鉴别诊断-肺良性疾病”的版本间的差异
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2024年7月6日 (六) 12:17的最新版本
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关系介绍[编辑]
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来源[编辑]
肺癌患者入院时下肢深静脉血栓的发生率及相关危险因素分析（中华医学会文献）[编辑]
结果 在231例肺癌患者中,入院时发生LEDVT者12例,其发生率为5.2%(12/231);而77例肺良性疾病患者入院时均未查见LEDVT的发生,提示肺癌患者入院时LEDVT的发生率明显高于肺良性疾病(P<0.05).
人工神经网络模型在肺癌诊断中的应用（中华医学会文献）[编辑]
方法采用电化学发光免疫法分别测定胸腔积液及血清中肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA-125)、糖类抗原19-9(CA-19-9)和肿瘤特异性生长因子(TSGF)的水平,建立肿瘤标志物ANN模型,并验证该ANN模型对肺癌与肺良性疾病的鉴别诊断
肿癌中CYFRA21-1、SCC、NSE的表达及预后研究（中华医学会文献）[编辑]
对于肺癌与肺良性疾病的鉴别具有一定的参考价值,经化疗加岩舒使肿瘤进展时间延长并延长生存期.
肺癌组织P21waf1蛋白表达与细胞增殖的关系（中华医学会文献）[编辑]
方法：运用免疫组织化学技术，检测76例肺癌组织P21waf1和PCNA蛋白表达状况，并与肺良性疾病比较，分析两种蛋白表达是否相关。
基于人工神经网络的肿瘤标志蛋白芯片在肺癌辅助诊断中的应用（中华医学会文献）[编辑]
结论:人工神经网络联合多肿瘤标志蛋白芯片检测系统建立的模型可以很好地区分肺癌和肺良性疾病,对肺癌的诊断和鉴别诊断效果优于判别分析和蛋白芯片检测系统.
