记录并整理纳入研究的164例孤立性肺结节患者(93例恶性肺
结节患者,71例良性肺结节患者)的血清学资料,用ELISA法测定164例患者
的血清CEA和CYFRA21-1水平,采用全自动免疫分析仪检测CA125、CA199、
CA724、SCC、CA153 水平,放射免疫分析法测定患者血清NSE水平。然后使
用SPSS16.0 软件对良性病变组与恶性病变组患者的8项血清学指标进行分析,
采用Fisher 判别分析法、非条件Logistic回归分析和K-均值聚类分析等方法筛选出与肺结节良恶性灵敏度较高的血清学指标。
收集所选SPN患者病例的的CT影像学资料,从中提取所有患
者CT图片的基本征象数据(包括SPN大小、SPN部位、边界清晰度、毛刺征、
分叶征、胸膜凹陷征、血管集束征、淋巴结肿大征、空洞征)。然后对9项影像
学特征数据进行赋值,采用Fisher判别分析法与Logistic回归分析方法均筛选出
与肺结节良恶性有关的影像学指标。
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评价单位:- (-)
评价时间:2024-11-04
杜晓伟
包头市盈辉企业管理服务有限公司
中级技术经纪人
综合评价
该成果在创新性和实用性方面均表现出色,不仅为肺部肿瘤的早期发现与精准诊断提供了全新的解决方案,还具有较高的临床应用价值和市场推广潜力。专家组认为,该成果的应用将有助于提高肺部肿瘤的诊断准确性和治疗效率,为医疗机构和患者带来福音。因此,建议项目团队进一步加强市场推广和技术研发,以更好地服务于广大患者和医疗机构。
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