一种提高肺癌筛查效果的神经元特异性烯醇化酶校正方法

一种提高肺癌筛查效果的神经元特异性烯醇化酶校正方法，通过回归模型校正NSE值，以提高其准确性和可靠性。NSE（神经元特异性烯醇化酶）常用于神经系统损伤和肺癌筛查的评估，但受代谢变量（如血红蛋白、红细胞计数、肌酐等）影响，可能导致测量误差和假阳性很高。为解决这一问题，方案通过构建包含多种代谢变量的线性回归模型，预测拟合的NSE值。然后，通过将测得的NSE值与拟合值相减，得到校正后的NSE值，有效去除代谢变量的干扰，本发明的优势在于：减少了代谢因素对NSE值的影响，提升了测量的准确性；能够控制混杂因素，使数据更加稳定和可靠，提高了预测能力，增强数据的可比性和标准化，此外，校正后的NSE值为精准医疗和个体化治疗提供了更为准确的生理或病理状态评估，具有广泛的临床应用前景。