分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用SEER 数据库, 找出对非小细胞肺癌患者预后生存的影响因素并预测患者预后生存状态, 指导肿瘤预后评价。【方法】采用单因素统计学方法及Logistic 回归分析初步筛选预后相关因素, 利用贝叶斯网络方法构建患者术后生存预测模型, 并与其他三种常见的机器学习分类算法所建模型效能做比较。【结果】最终纳入模型的预后变量共5 项, 包括年龄、肿瘤大小、组织学分级、肿瘤分期和受累淋巴结比率。贝叶斯网络所建模型对非小细胞肺癌患者生存状况预测准确率达到72.87%。【局限】SEER 数据库内纳入的预后因素有限, 一定程度影响预测效果。【结论】贝叶斯网络可探寻变量间的关系并构建肺癌患者最优预后模型, 辅助医生判断患者预后情况及治疗效果, 优于决策树、支持向量机及人工神经网络三种模式。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用SEER 数据库, 找出对非小细胞肺癌患者预后生存的影响因素并预测患者预后生存状态, 指导肿瘤预后评价。【方法】采用单因素统计学方法及Logistic 回归分析初步筛选预后相关因素, 利用贝叶斯网络方法构建患者术后生存预测模型, 并与其他三种常见的机器学习分类算法所建模型效能做比较。【结果】最终纳入模型的预后变量共5 项, 包括年龄、肿瘤大小、组织学分级、肿瘤分期和受累淋巴结比率。贝叶斯网络所建模型对非小细胞肺癌患者生存状况预测准确率达到72.87%。【局限】SEER 数据库内纳入的预后因素有限, 一定程度影响预测效果。【结论】贝叶斯网络可探寻变量间的关系并构建肺癌患者最优预后模型, 辅助医生判断患者预后情况及治疗效果, 优于决策树、支持向量机及人工神经网络三种模式。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】为构建疾病预测模型, 以重度急性胰腺炎早期预警为例, 提出一种基于支持向量机的疾病预测模型构建方法。【方法】基于支持向量机LIBSVM3.11, 采用优化后的径向基核函数产生的分类器, 同时结合统计学单因素及多因素Logistic 回归分析方法, 进行特征变量选取, 提出一种简单易行的重度急性胰腺炎早期预警模型。【结果】所构建重度急性胰腺炎预警模型准确率达70.37%。最终纳入模型变量包括白细胞计数、血清钙离子、血清脂肪酶、收缩压、舒张压及胸腔积液。【局限】样本量有限, 主要采用支持向量机构建疾病预测模型, 未来可建立系统, 突出临床应用价值。【结论】支持向量机可构建疾病预测的最优模型, 进一步建立系统, 辅助临床决策。
点击量
点击量
下载量
评论
