人工神经网络在宫颈癌预后预测中的应用

• 作者: 张敦兰 张蕾 罗俊 蔡鸿宁 高晗
• 来源期刊: 肿瘤防治研究
• 学科: 医学
• 关键词: 人工神经网络 宫颈癌 预后
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 1117-1119
• 分类号: R737.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2012.09.015

摘要

目的 探讨人工神经网络在宫颈癌术后5年生存期预测中的应用.方法 收集125例宫颈癌患者的临床病理资料及治疗随访信息,按照4∶1的比例,随机分为训练组(100例)和测试组(25例),分别采用Logistics回归分析,筛选单因素分析有统计学意义的因素建立Logistics回归模型和概率神经网络模型(PNN),用训练组训练网络模型,用测试组检测网络模型.结果 PNN模型的准确性92％,敏感度为75％,特异性为95.23％,Logistics回归模型的准确性为84％,敏感度为50.0％,特异性为82.61％.结论 神经网络在生存分析中有很大的灵活性；在模型中可以容纳非线性效应,不需要对数据的随机特征如分布等作出假设,不要求满足H0假定,具有较广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敦兰	湖北省妇幼保健院肿瘤妇科	21	147	7.0	11.0
2	张蕾	武汉工程大学计算机科学与工程学院	16	83	6.0	8.0
3	蔡鸿宁	湖北省妇幼保健院肿瘤妇科	15	27	3.0	4.0
4	高晗	湖北省妇幼保健院肿瘤妇科	22	74	6.0	7.0
5	罗俊	武汉大学中南医院病理科	15	71	5.0	8.0