支持向量机在预测鼻咽癌患者5年生存状态中的应用
지지향량궤재예측비인암환자5년생존상태중적응용
Application of Support Vector Machine in Predicting 5-Year Survival Status of Patients with Nasopharyngeal Carcinoma
  • 万方数据
    中国药业 중국약업
    CHINA PHARMACEUTICALS
    2013年 14期 28-30 ,共3页

    高云%杨胜利%何蓉%何兴平%彭明尧%代军%朱江红%胡军%苏敏

    고운%양성리%하용%하흥평%팽명요%대군%주강홍%호군%소민

    鼻咽癌%生存状态%支持向量机%人工神经网络 鼻嚥癌%生存狀態%支持嚮量機%人工神經網絡
    비인암%생존상태%지지향량궤%인공신경망락
    nasopharyngeal carcinoma%survival status%support vector machine%artificial neural network
    目的 运用支持向量机(SVM)建立预测鼻咽癌患者5年生存状态的预测模型,并与医学领域中广泛运用的人工神经网络(ANN)模型进行比较,探索鼻咽癌预后研究的新方法.方法 收集2005年1月至2007年12月医院诊治的130例鼻咽癌患者的临床资料,分为两组,一组作为训练样本,用于筛选变量及建立预测模型,计104例;一组作为验证样本,用于评价模型效果,计26例.采用单因素分析筛选建模变量,然后利用ANN及SVM建立鼻咽癌患者5年生存状态预测模型并评价其效果.结果 单因素分析显示,年龄、T分期、N分期、M分期、92福州分期、卡氏生活质量评分(KPS评分)、颅底骨质破坏、颅神经损伤、咽旁间隙侵犯、确诊到放疗时间、鼻咽疗效、颈部淋巴结疗效共12项指标与鼻咽癌患者的5年生存状态相关(P＜0.05).验证组验证显示,ANN模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为88.5％,87.5％和90.0％,而SVM模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为96.2％,93.8％和100％.结论 采用SVM预测模型能较好地判断鼻咽癌患者5年后的生存状态,为个体化地预测患者的预后提供了一种新方法,其效能优于ANN预测模型.
    목적 운용지지향량궤(SVM)건립예측비인암환자5년생존상태적예측모형,병여의학영역중엄범운용적인공신경망락(ANN)모형진행비교,탐색비인암예후연구적신방법.방법 수집2005년1월지2007년12월의원진치적130례비인암환자적림상자료,분위량조,일조작위훈련양본,용우사선변량급건립예측모형,계104례;일조작위험증양본,용우평개모형효과,계26례.채용단인소분석사선건모변량,연후이용ANN급SVM건립비인암환자5년생존상태예측모형병평개기효과.결과 단인소분석현시,년령、T분기、N분기、M분기、92복주분기、잡씨생활질량평분(KPS평분)、로저골질파배、로신경손상、인방간극침범、학진도방료시간、비인료효、경부림파결료효공12항지표여비인암환자적5년생존상태상관(P＜0.05).험증조험증현시,ANN모형예측환자5년생존상태적준학솔、민감도화특이도분별위88.5％,87.5％화90.0％,이SVM모형예측환자5년생존상태적준학솔、민감도화특이도분별위96.2％,93.8％화100％.결론 채용SVM예측모형능교호지판단비인암환자5년후적생존상태,위개체화지예측환자적예후제공료일충신방법,기효능우우ANN예측모형.
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