支持向量机在预测鼻咽癌患者5年生存状态中的应用

• 作者: 代军 何兴平 何蓉 彭明尧 朱江红 杨胜利 胡军 苏敏 高云
• 来源期刊: 中国药业
• 学科: 医学
• 关键词: 鼻咽癌 生存状态 支持向量机 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（14）
• 所属期刊栏目: 药物研究
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: R730.7|R311
• 字数: 3472字
• 语种: 中文

摘要

目的 运用支持向量机(SVM)建立预测鼻咽癌患者5年生存状态的预测模型,并与医学领域中广泛运用的人工神经网络(ANN)模型进行比较,探索鼻咽癌预后研究的新方法.方法 收集2005年1月至2007年12月医院诊治的130例鼻咽癌患者的临床资料,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,计104例;一组作为验证样本,用于评价模型效果,计26例.采用单因素分析筛选建模变量,然后利用ANN及SVM建立鼻咽癌患者5年生存状态预测模型并评价其效果.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、卡氏生活质量评分(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,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90.0％,而SVM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96.2％,93.8％和100％.结论 采用SVM预测模型能较好地判断鼻咽癌患者5年后的生存状态,为个体化地预测患者的预后提供了一种新方法,其效能优于ANN预测模型.