基于贝叶斯网络的原发性肝癌预后影响因素相互关系研究

• 作者: 吴骋 柳伟伟 虞慧婷 贺佳
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 医学
• 关键词: 原发性肝癌 贝叶斯网络 结构学习 参数学习
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: R1
• 字数: 5368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2008.01.003

摘要

目的 运用贝叶斯网络(Bayesian network,BNT)分析肝癌病人资料,探索肝癌预后影响因素间的相互关系.方法 依据最小描述长度(Minimal Description Length,MDL,)准则学习网络结构.对完整数据运用极大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)获得网络参数,对含有缺失值的数据运用期望最大化(Expectation Maximization.EM)算法进行参数学习,并与完整数据的MLE估计进行比较,衡量BNT学习含有缺失值数据的能力.结果 通过对含有1 441个样本的肝癌资料的学习,构建了一个含有49个结点,62条有向边的BNT模型,并获得各结点参数.网络中的有向边反映肝癌预后影响因素之间的相互作用或影响,网络参数反映其强度.分析了直接影响肝癌预后和分期的指标.并依据网络参数,判断肝癌分期及预后情况.结论 BNT模型具有较强的处理缺失数据的能力, 应用BNT分析肝癌病人资料,揭示了影响肝癌预后的多因素间,多层次的多重因果关系,并从概率角度定量描述各因素问的影响强度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴骋	第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室	74	642	13.0	21.0
2	贺佳	第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室	186	2347	26.0	40.0
3	柳伟伟	第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室	8	87	5.0	8.0
4	虞慧婷	第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室	5	150	4.0	5.0