《表2 3种诊断预测模型的诊断表现 (%)》

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《基于MALDI-TOF MS技术食管鳞癌诊断预测模型的建立及初步验证》

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注:GA，遗传算法；SNN，监督神经网络算法；QC，快速分类算法。

ClinPro Tools 3.0软件分析数据，3种不同算法分别建立模型（GA，SNN和QC），并于验证组验证（表2）。发现GA算法得到的模型效能最佳:选取差异最显著的2个峰m/z 5 336.49和m/z 2 660.84分别为X、Y轴做聚类分析，结果显示两组血清基本无交叉，可明显区分（图5）。验证组30例血清样本经GA诊断预测模型分类后，15例食管鳞癌患者正判13例，错判1例，有1例未识别；15例健康人对照者（训练组）正判14例，错判1例。得到该模型的诊断准确性为93.10%，特异性为93.30%，敏感性为92.90%。同样选择峰m/z 5 336.49和m/z 2 660.84分别为X、Y轴对验证组样本做聚类分析，两类样本仍可较好区分。