没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于集成学习的胃癌生存预测模型研究.docx
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 42 浏览量
2022-06-26
10:05:34
上传
评论
收藏 528KB DOCX 举报
温馨提示
![preview](https://dl-preview.csdnimg.cn/85782746/0001-e7244b34fd3e13b59d5f7dabcab3e5f3_thumbnail-wide.jpeg)
![preview-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/scale.ab9e0183.png)
试读
20页
基于集成学习的胃癌生存预测模型研究.docx
资源推荐
资源详情
资源评论
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85782746/bg1.jpg)
1 引言
癌症已经成为人类最主要的致死原因之一也成为世界各国最重要的公共卫
生问题之一
。癌症不仅给患者带来巨大的病痛折磨和精神压力给患者家庭带来
沉重经济负担还给社会的进步和经济的发展造成巨大障碍。癌症的预后对于癌
症的防治及诊疗具有重要意义。癌症的预后包括风险评估、复发、转移和生存
情况评价
其中癌症的生存情况评价对于癌症患者的诊疗和患者本身都具有重要
参考价值。针对癌症患者生存状况进行准确的预测 一方面可以帮助患者本身了
解其预期寿命保障患者心理健康另一方面可以辅助临床医生制定精准治疗方案
保障治疗效果此外对于制定和优化癌症防控及诊疗政策具有重要意义为姑息治
疗和临终关怀等制度的实施提供参考也可为医疗福利制度及政策的制定及医疗
资源的布局提供支持。临床上一般用 年生存状况评价癌症的治疗效果。大量
资料统计和临床观察发现很大部分癌症三年出现复发和转移通常治疗后生存时
间超过 年且没有任何复发迹象可认为治愈。因此癌症 年生存状况是临床上
重要评价指标。
胃癌是常见的恶性肿瘤之一其发病率和病死率分别高居世界恶性肿瘤的第
位和第 位
且发病率随着人口老龄化以及不健康的饮食等生活习惯等因素的
逐渐累积呈上升趋势成为恶性肿瘤的防控重点。胃癌是一种异质性、多因素导
致的疾病影响胃癌患者的生存因素较多包括临床以及病理等因素如分期、组织
学分化、浸润深度和范围等。胃癌的复杂性以及显著变化的临床结果使治疗和
生存预测变得极为困难。目前临床医生通常根据病理分期判断生存状况忽略其
他生存影响因素的作用生存预测受限于医生经验效果较差。近年来机器学习技
术发展迅速基于机器学习的生存分析为癌症 年生存预测提供一种思路。但胃
癌预后一般较差 年生存率较低部分国家低于
死亡类别占大多数导致胃
癌 年生存状态数据的不平衡据此数据直接构建预测模型将致使其对生存患者
的判别能力不足。此外临床数据积累较少难以构建预测效果好、可行度高的胃
癌患者生存预测模型。
年美国国家癌症研究所()建立了监
测 、 流 行 病 学 及 预 后 数 据 库 ( !"#
$$)是权威的肿瘤患者随访数据来源并且定期对数据进行补充最
新随访截至时间为 % 年为癌症的相关研究提供可靠的数据支持。
准确预测胃癌生存概率进而进行危险度分层对胃癌精准治疗具有重要作用。
本文将利用 $ 数据库选取胃癌患者的相关信息基于数据不平衡和集成学习
的机器学习方法构建胃癌生存预测模型对胃癌生存概率影响因素和 年生存状
况进行分析为胃癌临床治疗以及预后判断提供决策支持。
2 相关研究
&传统生存预测研究
生存分析的相关研究受到国内外学者的广泛关注。'" 等
(
通过对 $
数据库中横纹肌肉瘤儿童和青少年患者的人口统计学和临床变量评估 建立了多
变量 ) 比例风险模型预测 年和 年整体生存率。*+ 等
基于临床数据对
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85782746/bg2.jpg)
采用姑息化疗的晚期胆道腺癌患者的生存情况进行预测。冯婷婷等
%
利用单因素
和多因素回归分析研究方法基于 $ 数据库对非功能型胰腺神经内分泌肿瘤
的预后情况进行分析。潘辉等
采用 ,-. 比较不同分期下手术组与非
手术组患者的生存状况并绘制生存曲线构建了小细胞肺癌术后患者生存预测模
型。以上研究采用医学预测模型构建的常见方法先筛选出相关预后因素再基于
统计学中的 ) 回归方法构建预测模型。然而) 回归分析难以表达模型输入
变量之间的关系传统“生存分析”大多用于评价群体对个体的描述不太适用。
&基于机器学习的生存预测研究
机器学习方法基于具有明确特征属性的具体样本适用于判别个体患者。因
此为进一步提高模型的适用性 诸多学者通过机器学习的方法构建预测模型。
,! 等
/
应用支持向量机和朴素贝叶斯方法对乳腺癌患者术后的情况进行分析。
0#1 等
基于 $ 数据库将许多有监督机器学习的技术应用于肺癌患者生
存时间预测与传统经典方法相比这些模型性能有所提升为患者护理决策提供参
考。尹玢璨等
基于 $ 数据库应用贝叶斯网络构建了亚洲非小细胞肺癌患
者的预后模型首先利用单因素统计学方法及 0" 回归分析初步筛选预后相
关因素然后基于贝叶斯网络构建患者生存预测模型预测非小细胞肺癌患者生存
状况。2 等
使用主成分分析提取有用的特征然后使用多层感知机(.-
0# *.0* ) 和 卷 积 神 经 网 络 (
3+)对归约数据集进行分类实现对乳腺癌的辅助诊断并验证具有
良好的效果。黄志刚等
也对胃癌生存预测进行了研究基于 $ 数据库采用
& 算法构建胃癌生存预测模型为医生做出合理的决策和治疗方案提供支持。
以上研究采用机器学习的相关方法对疾病或预后进行预测并取得较好的性能但
大多基于单个模型且对不平衡数据未加以考虑。
&不平衡数据分类的研究
数据不平衡广泛存在欺诈检测
(
、医学诊断
等任务中4151 等
%
通过实
验研究了不同类别不平衡率对分类器准确率的影响。当使用类别不平衡数据训
练标准分类器时分类器通常偏向多数类别。胃癌 年生存率偏低导致数据中死
亡患者占大多数很多模型对于死亡的判别性能很高但对于生存患者的判别性能
较差。将生存患者预测为死亡将给患者带来极大的心理压力会影响患者的治疗
与康复。
关于数据不平衡分类问题的研究大致可以分为三类即数据层面、算法层面
和代价敏感型学习方法。数据层面的方法又被称为重采样方法如欠采样、过采
样和综合采样。算法层面的方法0 等
提出了基于模糊支持向量机和 , 近邻
( ,- "15, ) 的 重 叠 敏 感 边 缘 ( 6-
."6.)分类器以解决类不平衡和类重叠问题。使用集成方法提高类不
平衡数据集的分类性能也是一种流行的解决方案。通过组合多个分类器的优势
集成可以比使用单个分类器产生更好的性能。13 等
/
提出了 .647
算法该算法是 .64(#1.#6!"418 )和自
适 应 增 强 ( 9 7 ) 的 组 合 。 0 等
提 出 了 #!5 和
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85782746/bg3.jpg)
7 。代价敏感型学习使用不同错误分类类型的代价信息 认较高
的概率识别利润较高的类别
(
。
综上所述基于传统的生存预测模型表达能力有限导致预测精度较低且大多
用于评价群体对个体的描述不太适用。与传统经典方法相比基于机器学习的生
存预测模型生存预测能力有所提升但由于胃癌预后较差而导致数据不平衡进而
使模型对不同生存状况的患者判别能力有所差异特别是对生存患者的判别能力
有所欠缺。章鸣嬛等
在癌症预后中考虑了数据不平衡问题并对照了过采样、
降采样和过降综合采样的效果在数据层进行了操作。过采样可能使噪声也随之
增加降采样可能损失有用信息有一定局限性。因此构建高性能且对胃癌 年生
存患者识别能力高的胃癌生存预测机器学习模型将是本文的关注点。本文基于
$ 数据库和集成学习方法通过在数据层结合模型层对数据不平衡问题进行
处理提升模型的性能和鲁棒性为临床预后评价提供参考。
3 胃癌 5 年生存预测研究过程与方法
&胃癌 年生存预测研究过程
以胃癌患者诊断后 年为时间基准对其生存状况(“生存”或“死亡”)进行预
测 。 该 过 程 可 以 看 作 胃 癌 生 存 相 关 知 识 的 发 现 可 参 考 标 准 的 知 识 发 现
(,3 ":#:5,:: )流程主要包括数据预处理、数
据挖掘和结果分析。数据预处理主要包括数据清洗、缺失处理和数据变换等数
据挖掘主要包括研究目标的确定、方法设计和模型评价等结果分析主要包括知
识解析与评价。因此基于 ,:: 标准流程构建本文的研究过程如图
所示。
图
图 1本文胃癌生存预测研究过程
Fig. 1The Research Process of Gastric Cancer Survival Prediction
首先 基 于 研 究 目标进行研究对象的确定与研究队列的选取。本文基 于
$ 数据库选取胃癌患者为研究队列确定胃癌患者生存状况特征抽取胃癌患
者相关数据。为保障数据质量对数据进行预处理对噪声数据、缺失数据进行处
理对特征进行变换。随后基于研究队列数据特点进行方法设计和模型构建。最
后基于队列数据对胃癌患者 年生存状况进行预测并从整体和个体层面分析胃
癌患者 年生存状况影响因素得出相关结论。
&胃癌 年生存预测模型构建
剩余19页未读,继续阅读
资源评论
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3f07197aad004e4fa57ac5a008eb6aaf_weixin_57147647.jpg!1)
罗伯特之技术屋
- 粉丝: 3904
- 资源: 1万+
![benefits](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
下载权益
![privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-2.ec46750a.png)
C知道特权
![article](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
VIP文章
![course-privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
课程特权
![rights](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
开通VIP
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)