使用不同的分类器根据临床参数预测三阴性乳腺癌患者的复发

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目的:通过使用不同的分类器,根据临床参数预测II期和III期三阴性乳腺癌(TNBC)的复发。 方法:在这项研究中,我们使用了来自我们机构的TNBC II至III期的114例患者的临床信息。 在三个不同的组中对患者进行了分析,所有114例患者中,有80例接受了新辅助化疗,而有34例没有接受新辅助化疗。 共有35个临床参数被用作特征选择和预测模型构建的候选特征。这些参数包括9个人口统计学参数,1个药物参数,6个肿瘤特征,5个实验室结果,4个分期参数,2个化学疗法参数,1个放射疗法和7种手术参数。 顺序向前搜索(SFS),多目标优化(MO),支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)用于特征选择和模型训练。 MO分类器在特征选择和模型训练期间同时将敏感性和特异性视为目标函数。 结果:使用MO + LR进行特征选择和建模时,可以实现最高的预测精度。 第一组(所有患者)和第二组(新辅助化疗患者)的预测准确性超过80%。 在这两组的选定特征中,四个临床参数对于复发预测很重要:抗凝剂使用,病理分期,肿瘤等级和乳房重建类型。结论:我们开发了MO + LR分类器来预测复发。 TNBC患者使用关键临床参数。

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