![](/images/graphics-bg.png)
A Machine-Learned Predictor of Colonic Polyps Based on Urinary Metabolomics
المؤلفون المشاركون
Eisner, Roman
Greiner, Russell
Tso, Victor
Wang, Haili
Fedorak, Richard N.
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We report an automated diagnostic test that uses the NMR spectrum of a single spot urine sample to accurately distinguish patients who require a colonoscopy from those who do not.
Moreover, our approach can be adjusted to tradeoff between sensitivity and specificity.
We developed our system using a group of 988 patients (633 normal and 355 who required colonoscopy) who were all at average or above-average risk for developing colorectal cancer.
We obtained a metabolic profile of each subject, based on the urine samples collected from these subjects, analyzed via 1H-NMR and quantified using targeted profiling.
Each subject then underwent a colonoscopy, the gold standard to determine whether he/she actually had an adenomatous polyp, a precursor to colorectal cancer.
The metabolic profiles, colonoscopy outcomes, and medical histories were then analysed using machine learning to create a classifier that could predict whether a future patient requires a colonoscopy.
Our empirical studies show that this classifier has a sensitivity of 64% and a specificity of 65% and, unlike the current fecal tests, allows the administrators of the test to adjust the tradeoff between the two.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Eisner, Roman& Greiner, Russell& Tso, Victor& Wang, Haili& Fedorak, Richard N.. 2013. A Machine-Learned Predictor of Colonic Polyps Based on Urinary Metabolomics. BioMed Research International،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003950
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Eisner, Roman…[et al.]. A Machine-Learned Predictor of Colonic Polyps Based on Urinary Metabolomics. BioMed Research International No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003950
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Eisner, Roman& Greiner, Russell& Tso, Victor& Wang, Haili& Fedorak, Richard N.. A Machine-Learned Predictor of Colonic Polyps Based on Urinary Metabolomics. BioMed Research International. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003950
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1003950
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)