基于UVP-TOF-MS的肺癌筛查模型构建方法

    公开(公告)号:CN118983079A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411120870.2

    申请日:2024-08-15

    摘要: 本发明基于UVP‑TOF‑MS的肺癌筛查模型构建方法,包括步骤:A.呼出气样本采集;B.通过UVP‑TOF‑MS设备对采集的呼出气样本全谱分析,形成谱图样本;C.数据预处理:包括对获得的谱图样本进行各种数据常规预处理和相关计算,选择出适合的特征;D.构建模型:构建集成学习模型,基分类器对每个特征的增益重要性排序,构成集成学习模型的特征集;将逻辑斯蒂回归模型与集成学习模型共同形成一个综合的肺癌筛查预测模型;E.模型性能评估:通过混淆矩阵对肺癌筛查预测模型的性能进行预测,再筛选出表现最佳的肺癌筛查预测模型。本发明选出的特征大多数都具有显著性差异,能够作为潜在的肺癌标志物,对肺癌筛查具有积极意义。

    基于血清肌酐和胱抑素C预测肌力下降筛查肌少症的方法

    公开(公告)号:CN112348166A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011022270.4

    申请日:2020-09-25

    摘要: 本发明公开了一种基于血清肌酐和胱抑素C预测肌力下降筛查肌少症的方法,属于肌少症检测领域。本发明包括:获取血清肌酐和胱抑素C;将血清肌酐和胱抑素C的比值作为筛查握力降低的标志物;构建并训练血清肌酐和胱抑素C的比值与握力的关系模型;基于所述关系模型分别确定不同性别用户的血清肌酐和胱抑素C的比值的合适诊断临界值;根据不同性别用户的合适诊断临界值确定相应性别的握力降低中的预测值;根据所述预测值预测肌力下降。本发明能够确定血清肌酐和胱抑素C的比值与握力的关系,通过计算出的血清肌酐和胱抑素C的比值识别出人群中握力降低的情况,从而为进一步检测肌少症提供精准的预测,极大地缩小需要筛查肌少症的人群规模。