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肿瘤标志物的临床应用(上)
目前临床上已广泛应用肿瘤标志物诊断肿瘤,健康普查亦使用多项肿瘤标志物.本文就肿瘤标志物的临床应用作简要介绍.什么叫肿瘤标志物肿瘤标志物也叫肿瘤标记物,是反映肿瘤存在的一些生物活性物质,简称瘤标.临床上通过对各种瘤标的检测,可以对相应肿瘤作早期诊断、判定预后、监测疗效和复发.
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RIA与ECL检测6项肿瘤标志物诊断癌性胸、腹腔积液临床应用价值比较
本文选用CA-125、CA19-9、CA15-3、CYFRA21-1、HCG、β-HCG等6种肿瘤标志物采用患者同一检测标本,应用RIA与ECL法同时检测,作临床价值的对比性分析.1 病例和方法1.1 病例共检测癌性胸腹腔积液100例,其中癌性胸腔积液50例,癌性腹腔积液50例.良性胸腹腔积液100例(良性胸、腹腔积液各50例)作为对照.全部病例均经临床确诊,并已明确原发癌肿.50例癌性胸腔积液中计肺癌45例,其它5例(含恶性淋巴瘤3例,胸腺癌、乳癌各1例);50例癌性腹腔积液中计子宫内膜癌14例,卵巢癌18例,胃癌5例,肝癌4例,其它9例(含乳癌、结肠癌、脐导管癌、贲门癌、恶性淋巴瘤各1例、宫颈癌2例,不明2例).50例良性胸腔积液中计结核性胸膜炎38例,肺脓肿6例,肺心病6例;50例良性腹腔积液中计肝硬化18例,结核性腹膜炎22例,子宫内膜炎10例.
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支持向量机在大肠癌肿瘤标志物诊断中的应用
大肠癌发生率仍然很高,早期诊断和早期治疗对大肠癌患者极为重要.对大肠癌常用的诊断方法有肠镜、超声波、CT、MRI、PET/CT等,血清肿瘤标志物的检测也是目前大肠癌筛查、早期诊断及随访观察的有效手段.临床可运用数据挖掘技术直接从原始样本数据集建立支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型,利用支持向量机模型结合多项肿瘤标志物检测,以提高临床诊断的准确性.支持向量机算法是近年来发展迅速的一种智能计算方法,可以解决非线性分类问题,并有良好的泛化性能和理论基础,经计算机编程语言转化为一种应用软件程序,可以设置各项参数以及核函数,提高数据分类的准确性[1].本文初步探讨支持向量机分类模型在大肠癌肿瘤标志物检测诊断中的应用价值.
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100例胃癌患者肿瘤标记物AFP、CEA、铁蛋白和CA19-9的结果分析
临床上常采用胃镜下取活组织进行病理检查以确诊胃癌,但患者确诊时,往往已经处于中晚期,治疗效果不佳,病死率极高.应用肿瘤标志物诊断和筛查胃癌患者并监测其病情,已成为胃癌检查不可缺少的手段之一.本研究的目的在于分析胃癌病例中血清肿瘤标记物甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、铁蛋白和糖类抗原19-9(CA19-9)水平与病理组织学类型的相关性,为临床早期发现并针对不同病理特点给予合理治疗间接推断预后价值.
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血清恶性肿瘤特异生长因子在肺癌诊断中的价值
目的:探讨恶性肿瘤特异生长因子(TSGF)在肺癌诊断中的应用价值.方法:用恶性肿瘤特异生长因子测定专用试剂检测114例患者的TSGF水平,并观察其结果.结果:51例肺癌患者TSGF水平为76.54±15.21U/L,63例非肿瘤组TSGF水平为53.55±12.85U/L经统计学检验,两组间的差异有显著性(t0.01=2.991,P<0.01).以TSGF≥64U/L为阳性标准,TSGF诊断肺癌的敏感度为82.35%,特异度为92.06%.结论:TSGF是诊断肺癌的一个重要实验室指标.
关键词: 肿瘤标志物诊断 肺癌诊断 恶性肿瘤特异生长因子