安徽医科大学学报
安徽醫科大學學報
안휘의과대학학보
ACTA UNIVERSITY MEDICINALIS ANHUI
2014年
4期
472-475
,共4页
宋健%苏虹%周洋洋%郭亮亮%王保龙
宋健%囌虹%週洋洋%郭亮亮%王保龍
송건%소홍%주양양%곽량량%왕보룡
Logistic模型%BP神经网络%肺癌%并发症
Logistic模型%BP神經網絡%肺癌%併髮癥
Logistic모형%BP신경망락%폐암%병발증
Logistic regression%BP neural network%lung cancer%complication
目的 探讨BP神经网络模型在预测肺癌术后并发症中的应用价值.方法 调查肺癌患者术后并发症发生情况.分别应用Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测准确度.结果 Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型的预测一致率分别为81.6％、89.7％、90.8％.3种模型受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积(AUC)分别为0.636、0.801、0.808.Logistic模型的AUC与两种BP神经网络模型的差异有统计学意义(P＜0.05).结论 BP神经网络对肺癌术后并发症预测的效果优于Logistic回归模型.
目的 探討BP神經網絡模型在預測肺癌術後併髮癥中的應用價值.方法 調查肺癌患者術後併髮癥髮生情況.分彆應用Logistic迴歸、BP神經網絡模型和經Logistic迴歸篩選變量後的BP神經網絡模型3種辦法建立預測模型,併比較3種模型的預測準確度.結果 Logistic迴歸、BP神經網絡模型和經Logistic迴歸篩選變量後的BP神經網絡模型的預測一緻率分彆為81.6％、89.7％、90.8％.3種模型受試者工作特徵麯線(ROC麯線)下麵積(AUC)分彆為0.636、0.801、0.808.Logistic模型的AUC與兩種BP神經網絡模型的差異有統計學意義(P＜0.05).結論 BP神經網絡對肺癌術後併髮癥預測的效果優于Logistic迴歸模型.
목적 탐토BP신경망락모형재예측폐암술후병발증중적응용개치.방법 조사폐암환자술후병발증발생정황.분별응용Logistic회귀、BP신경망락모형화경Logistic회귀사선변량후적BP신경망락모형3충판법건립예측모형,병비교3충모형적예측준학도.결과 Logistic회귀、BP신경망락모형화경Logistic회귀사선변량후적BP신경망락모형적예측일치솔분별위81.6％、89.7％、90.8％.3충모형수시자공작특정곡선(ROC곡선)하면적(AUC)분별위0.636、0.801、0.808.Logistic모형적AUC여량충BP신경망락모형적차이유통계학의의(P＜0.05).결론 BP신경망락대폐암술후병발증예측적효과우우Logistic회귀모형.
