科创中国

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。

综合第一部分和第二部分的研究结果，选择与SPN良恶性判定有关的血清学和影像学变量纳入SVM模型中参与训练。首先将数据分为两组，一组为恶性SPN患者组血清及影像数据，一组为良性SPN患者组样本数据。将第一组和第二类的80%的数据做为训练集，其余的20%的数据作为测试集。训练完成后，将测试集的数据输入模型进行仿真，计算模型的预测准确率，当准确率达到85%以上时，视为该模型可以作为SPN辅助鉴别诊断工具；如果准确率较低，可收集更多的数据，对模型进行二次训练直至准确率上升85%以上

郑州大学科学技术处是发挥高校服务社会功能、统筹我校产 学研工作的职能管理部门，是校企合作的桥梁、成果转化的基地、 产业发展的智库、科技创新的平台。郑州大学科学技术处致力于 推动科技成果转化，深化校企合作，共搜集整理郑州大学产学研 合作与科技成果转化项目200项，涉及新材料、电子信息、生物 医药、节能环保、装备制造、化工能源、建筑材料等多类技术领 域。产研融合、产教融合，构建产学研合作与科技成果转化项目 信息共享机制，搭建校企合作平台

该项目的关键技术在于第三部分的SVM模型的建立。SVM模型的准确率高低不但取决于样本数的大小，还与训练过程中的参数设置等有关。当模型训练完毕后，需要保存模型中的各个变量，以对测试数据进行仿真。模型被保存后，根据模型中的向量，编程嵌入可操作软件的后台，实现模型自动仿真和对SPN的辅助诊断。

通过合作开发、技术转让、专利授权等方式