[摘要] 目的 基于智能算法建立卵巢恶性肿瘤标记物组模型，并评价其检验效能。 方法 以经确诊的143例卵巢恶性肿瘤患者和98例卵巢良性肿瘤患者以及120例健康妇女为研究对象，以CA125、HE4、TSGF、TNF-α、VEGF、CA153、CA199、IL-6 8种血清标记物的水平为自变量，以病理分型结果(恶性肿瘤、良性肿瘤、健康)为因变量，应用支持向量机算法建立卵巢恶性肿瘤标记物组模型，并通过60例测试集评价其效果。 结果 成功建立了基于支持向量机的卵巢恶性肿瘤标记物组模型，支持向量机模型的诊断准确度为95%。 结论 支持向量机模型的诊断准确率较高，对卵巢肿瘤的鉴别诊断有重要的参考价值，可做为临床医生的辅助诊断工具。

    [关键词] 卵巢恶性肿瘤；标记物组模型；智能算法；支持向量机

    [中图分类号] R730.2 [文献标识码] B [文章编号] 2095-0616(2015)18-210-03

    [Abstract] Objective To establish the ovarian cancer marker group model based on intelligent algorithm ......