基于神经网络的乳腺癌生存预测模型

• 作者: 刘雅琴 王成 章鲁
• 来源期刊: 中国生物医学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 乳腺癌 抽样技术 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 221-225
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2009.02.011

摘要

本研究对SEER乳腺癌登记资料库中的数据进行预处理,以5年生存率为指标,建立基于神经网络的乳腺癌生存预测模型.经预处理后的数据类别分布呈现明显的不平衡状态,这种不平衡会严重影响模型的性能.采用过抽样、欠抽样技术来弥补数据类别分布不平衡对模型性能的不利影响.通过比较不同的抽样比例,采用ROC曲线下面积(AUC)、正确度、特异度、灵敏度评估模型.经过10折分层交叉验证,当抽样比例为650%,AUC达到最大值0.761 3,特异度为0.741 5,灵敏度为0.781 1,正确度为0.775 8.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成	上海交通大学医学院生物医学工程系	45	207	9.0	12.0
2	章鲁	上海交通大学医学院生物医学工程系	15	25	3.0	3.0
3	刘雅琴	上海交通大学医学院生物医学工程系	7	100	3.0	7.0