摘要
本发明涉及肿瘤标志物组合检测领域,具体公开了一种肿瘤标志物组合检测方法,包括以下步骤:S1、肿瘤标志物选择与初步评估:S11、候选肿瘤标志物选定:根据肿瘤类型、临床需求和研究背景,选定一组候选肿瘤标志物作为评估对象;S12、数据收集与预处理:收集每个候选肿瘤标志物的类型信息、临床意义信息、敏感性Seni和特异性Spei数据,以及检测值变异系数Timean的计算所需数据;本发明通过细致的候选肿瘤标志物选择与初步评估,以及严格的数据收集与处理,本方法能够筛选出互补性强的肿瘤标志物子集,从而提高了检测的准确性和可靠性;同时,结合机器学习预测结果和融合公式进行综合评估,进一步增强了检测结果的可靠性。
技术关键词
候选肿瘤标志物
组合检测方法
样本
指标
机器学习算法
数据
报告
对象
患者
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低复杂度数字
数字预失真模型
输入结构
非线性
多项式
持续学习方法
客户端
电力系统
云端
指数衰减函数
时间序列预测方法
XGBoost模型
算法
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参数
声发射传感器
风险预测模型
气流磨
烧结钕铁硼
安全监控方法