基于支持向量机和遗传算法分析乙型肝炎病毒不同检测标志物相关性
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基于支持向量机和遗传算法分析乙型肝炎病毒不同检测标志物相关性

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目的 利用数据深度挖掘技术探讨乙型肝炎表面抗原(HBsAg)阳性人群的HBsAg定量、乙型肝炎病毒前S1抗原(HBV-PreS1)、乙型肝炎病毒核酸载量(HBV-DNA)和肝功能的相关性.方法 以本院300例HBsAg阳性者为研究对象,收集其血清,采用酶联免疫分析法(ELISA法)检测HBV-PreSl和化学发光法定量法检测HBsAg,荧光定量PCR法测其HBV-DNA,并检测ALT、AST.对上述相关检测结果进行卡方检验,用支持向量机和遗传算法求出具有相关性最优指标的临界值,回顾2017年147例指标,进行预测验证.结果 300例HBsAg阳性标本中,HBsAg定量和HBV-PreSl的相关性最好(r =0.438),得到HBsAg定量与PreS1相关的临界值预测方程,求出最优解并回顾验证,其中阴性预测符合率达到95.2%,阳性预测符合率达到98.6%.结论 当HBsAg阳性时,HBsAg定量与HBV-PreSl有相对较好的相关性,利用这一相关性可以做数据深度挖掘,做出较高符合率的预测,提高临床免疫学检验结果自动化审核的核查率和报告的准确性.

向量机、遗传算法、乙型肝炎病毒前S1抗原、乙型肝炎表面抗原定量、乙型肝炎病毒核酸载量

30

R512.6+2(传染病)

国家自然科学基金21605119

2021-02-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

2820-2822,2834

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中国卫生检验杂志

1004-8685

41-1192/R

30

2020,30(23)

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