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小细胞型肺癌文献资料
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基于卷积神经网络的小细胞型肺癌辅助检测方法
肺癌是世界上患病率并且死亡率高的疾病之一，而小细胞型肺癌由于密度差大以及涉及较多的图像因素，是脏器中容易诊断的癌症。创新性地提出一种新的辅助检测方法，即采取卷积神经网络算法辅助检测小细胞型肺癌，该算法已经在人脸识别、车辆识别和文字判别等领域取得了丰硕的成果。卷积神经网络很好地结合了之前检测算法的优点，又能兼顾准确性，更好地减少误诊率，提高学习效率。此外当有新的学习样本加入，在保持原有学习结果的基础上，只调整神经元的权值就能明显提高诊断率。
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小细胞性肺癌患者检测抗纺锤体抗体和抗着丝点抗体的临床意义
目的:研究抗纺锤体(MSA)和抗着丝点(ACA)抗体检测对诊断小细胞性肺癌(SCLC)的临床价值,为SCLC的分子研究提供临床依据.方法:对93例SCLC患者和208例非小细胞性肺癌(NO-SCLC)患者及50例健康体检者,用酶联免疫法定量检测MSA抗体,间接免疫荧光法定性检测MSA、ACA和抗核抗体(ANA),并对其结果进行回顾性分析.结果:①IIF法检测SCLC组MSA和ACA阳性率为36.56%和30.11%,均高于其他肿瘤组(P<0.01).②相关性分析,MSA与SCLC的RR值高达12.93、12.74,ACA和ANA与SCLC的RR值为4.31和3.48.③MSA检测SCLC的ROC曲线下面积AUC为0.778,诊断价值中等.结论:MSA和ACA对SCLC有很强正相关危险因素,可能参与SCLC的发生发展,对SCLC的早期检测、临床诊断及潜在的治疗方法有一定的应用价值.
