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基于多模态特征和多分类器融合的前列腺癌放疗中直肠并发症预测模型
被引量：
6
1
作者
何强
王学涛
+1 位作者
李欣
甄鑫
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期972-979,共8页
目的为了评估前列腺癌放疗中直肠并发症的预后,提出一种新型的基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。方法本研究回顾性收集了44例接受外照射放疗的前列腺癌患者的临床数据,从中提取临床参数特征和剂量学特征两种不同模态特征,并利...
目的为了评估前列腺癌放疗中直肠并发症的预后,提出一种新型的基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。方法本研究回顾性收集了44例接受外照射放疗的前列腺癌患者的临床数据,从中提取临床参数特征和剂量学特征两种不同模态特征,并利用筛选后的特征子集分别对五种基分类器(向量机、决策树、K近邻、随机森林和XGBoost)进行训练得到不同模态下的多个基分类器,然后采用一种新型的基于多准则决策的权重分配算法依次对同一模态下多个基分类器以及不同模态信息的模型进行融合,最终实现基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。本研究采用五折交叉验证方法和ROC曲线下所围面积(AUC)、准确率、灵敏度和特异性四种评价指标来定量评价所提出的预测模型。此外,本研究还将所提出模型与不同特征选择方法、不同的权重分配算法、基于单模态单分类器的模型,以及两种使用其他融合方法的集成模型进行定量比较。结果五折交叉验证结果显示本研究所提出的模型的平均准确率、AUC、特异性、灵敏度分别为:0.78、0.83、0.79、0.76。结论与基于单模态单分类器的模型以及其他融合模型相比,本文所提出的基于多模态特征及多分类器融合的模型能更准确地预测前列腺癌放疗中的直肠并发症。
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关键词
多模态
多分类器
多准则决策
前列腺癌放疗
直肠并发症
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职称材料
题名
基于多模态特征和多分类器融合的前列腺癌放疗中直肠并发症预测模型
被引量：
6
1
作者
何强
王学涛
李欣
甄鑫
机构
南方医科大学生物医学工程学院
广州中医药大学第二附属医院
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期972-979,共8页
基金
国家自然科学基金(81728016,81874216)
国家重点研发项目(2017YFC0112900)
广东省科技厅自筹经费类项目(2017ZC0165)~~
文摘
目的为了评估前列腺癌放疗中直肠并发症的预后,提出一种新型的基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。方法本研究回顾性收集了44例接受外照射放疗的前列腺癌患者的临床数据,从中提取临床参数特征和剂量学特征两种不同模态特征,并利用筛选后的特征子集分别对五种基分类器(向量机、决策树、K近邻、随机森林和XGBoost)进行训练得到不同模态下的多个基分类器,然后采用一种新型的基于多准则决策的权重分配算法依次对同一模态下多个基分类器以及不同模态信息的模型进行融合,最终实现基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。本研究采用五折交叉验证方法和ROC曲线下所围面积(AUC)、准确率、灵敏度和特异性四种评价指标来定量评价所提出的预测模型。此外,本研究还将所提出模型与不同特征选择方法、不同的权重分配算法、基于单模态单分类器的模型,以及两种使用其他融合方法的集成模型进行定量比较。结果五折交叉验证结果显示本研究所提出的模型的平均准确率、AUC、特异性、灵敏度分别为:0.78、0.83、0.79、0.76。结论与基于单模态单分类器的模型以及其他融合模型相比,本文所提出的基于多模态特征及多分类器融合的模型能更准确地预测前列腺癌放疗中的直肠并发症。
关键词
多模态
多分类器
多准则决策
前列腺癌放疗
直肠并发症
Keywords
multi-modality
multi-classifier
multi-criteria decision-making
prostate cancer radiotherapy
rectal toxicity
分类号
R737.25 [医药卫生—肿瘤]
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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1
基于多模态特征和多分类器融合的前列腺癌放疗中直肠并发症预测模型
何强
王学涛
李欣
甄鑫
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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