数据挖掘技术在预测鼻咽癌患者5年生存状态中的应用

• 作者: 代军 何兴平 何蓉 庞洁 彭明尧 朱江红 杨胜利 胡军 苏敏 高云
• 来源期刊: 四川医学
• 学科: 医学
• 关键词: 鼻咽癌 生存状态 数据挖掘 人工神经网络 logistic回归
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 基金论文
• 页码范围: 905-908
• 页数: 4页
• 分类号: R739.63
• 字数: 3769字
• 语种: 中文

摘要

目的 运用数据挖掘技术分析与鼻咽癌患者预后有关的各种因素,建立预测鼻咽癌患者5年生存状态的预测模型并评价其效果.方法 收集从2005年1月～2007年12月在我院接受诊治的130例鼻咽癌患者的资料.将所有病例分为两组:一组作为训练样本,用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程,共计104例;一组作为验证样本,用于评价模型效果,不参与数据挖掘过程,共计26例.数据挖掘过程中所采用技术包括单因素分析、logistic回归分析及人工神经网络(ANN).结果 单因素分析显示年龄、T分期、N分期、M分期、92福州分期、KPS评分、颅底骨质破坏、颅神经损伤、咽旁间隙侵犯、确诊到放疗时间、鼻咽疗效、颈部淋巴结疗效共12项指标与鼻咽癌患者的5年生存状态相关(P＜0.05).验证组验证显示,logistic回归模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为80.8%、81.2%和80%,而ANN模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为88.5%、87.5%和90%.结论 数据挖掘技术可从与鼻咽癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态.ANN模型的效能优于logistic回归模型.