3种统计模型在预测肺癌术后并发症中的比较

• 作者: 周洋洋 宋健 王保龙 苏虹 郭亮亮
• 来源期刊: 安徽医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: Logistic模型 BP神经网络 肺癌 并发症
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 预防医学研究
• 页码范围: 472-475
• 页数: 4页
• 分类号: R195.1|R734.2|R619.9
• 字数: 4012字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨BP神经网络模型在预测肺癌术后并发症中的应用价值.方法 调查肺癌患者术后并发症发生情况.分别应用Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测准确度.结果 Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型的预测一致率分别为81.6％、89.7％、90.8％.3种模型受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积(AUC)分别为0.636、0.801、0.808.Logistic模型的AUC与两种BP神经网络模型的差异有统计学意义(P＜0.05).结论 BP神经网络对肺癌术后并发症预测的效果优于Logistic回归模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏虹	安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	81	733	16.0	23.0
2	王保龙	安徽医科大学附属省立医院检验科	58	222	8.0	11.0
3	宋健	安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	2	9	2.0	2.0
4	周洋洋	安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	2	28	2.0	2.0
5	郭亮亮	安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	2	28	2.0	2.0