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原发性肝癌放疗后乙肝病毒再激活预测模型的特征降维分析 被引量:5
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作者 王会娜 黄伟 刘毅慧 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期697-701,共5页
建立对原发性肝癌(PLC)患者精确放疗后乙肝病毒(HBV)再激活的分类预测模型可以提前进行预防治疗,减少发病率。采用山东省肿瘤医院的90例原发性肝癌患者放疗后的临床指标作为研究数据。每例患者的检查记录都包括:性别、年龄、KPS评分、AF... 建立对原发性肝癌(PLC)患者精确放疗后乙肝病毒(HBV)再激活的分类预测模型可以提前进行预防治疗,减少发病率。采用山东省肿瘤医院的90例原发性肝癌患者放疗后的临床指标作为研究数据。每例患者的检查记录都包括:性别、年龄、KPS评分、AFP、HBV DNA水平、TNM等30个特征。提出用顺序特征选择进行关键特征的选取,将选取的特征组成新的特征子集,并建立贝叶斯分类预测模型。顺序后向选择发现KPS评分、HBV DNA水平、外放边界、TNM、全肝最大剂量是乙肝病毒再激活的危险因素,建立贝叶斯分类模型,结果采用3折交叉验证,预测精度达到85.75%。顺序前向选择发现性别、KPS评分、HBV DNA水平、HBe Ag、外放边界两分类编码是乙肝病毒再激活的危险因素,5折交叉验证下的贝叶斯分类预测精度达到84.06%。实验结果表明,贝叶斯分类器可以很好地用于乙肝病毒再激活的研究,特征选择后的关键特征具有更优越的分类性能。 展开更多
关键词 乙肝病毒(HBV)再激活 顺序特征选择 贝叶斯分类器
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