基于中西医多模态信息的放射性肺损伤早期预测模型

• 作者: 冯计辰 吴琼 张宪辉 李国欢 杨俊泉 王志武 王静怡 胡建 邢影
• 来源期刊: 中国煤炭工业医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 肺癌 放射性肺损伤 支持向量机 模型构建 中医证候
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 预防医学与公共卫生
• 页码范围: 413-417
• 页数: 5页
• 分类号: R734.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11723/mtgyyx1007-9564201603021

摘要

目的：基于中西医多模态信息并应用支持向量机技术(SVM)构建关于≥2级放射性肺损伤(RILI)早期预测模型。方法2013年1月—2015年7月,共纳入接受放疗的肺癌患者191例,收集放疗前中医证候情况,放疗剂量学资料及其他一般临床信息。根据 NCI-CTC 3.0标准评价 RILI 级别,将放疗结束后发生≥2级 RILI 与否作为分类标签,随机选取119例病例作为建模组,剩余72例作为测试组。在 SVM模型训练中,应用 PCA 法对于维度特征进行了降维处理,并应用交叉验证方法进行参数寻优,确立最佳参数,建立模型后通过验证集进行验证评价。结果在测试集建模中,5折交叉验证方法参数寻优确立了最佳参数,其中惩罚参数 c 为21.112,核函数参数 g 为0.009,初步建立模型,并通过验证集进行验证,验证结果示该 SVM 模型具有较强的预测效力,其敏感性为70.0%,特异性为75.2%,正确率73.8%,准确率为50.0%,F 值为62.7%,AUC 值0.72。结论基于 SVM 技术构建早期预测≥2级 RILI 具有一定的敏感性和特异性,提示该模型值得进一步验证并应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊泉		44	266	10.0	13.0
2	吴琼		16	27	2.0	5.0
3	王志武		17	52	5.0	6.0
4	王静怡		13	35	4.0	5.0
5	李国欢		8	40	5.0	6.0
6	邢影		6	9	2.0	3.0
7	胡建		5	20	3.0	4.0
8	冯计辰		4	9	2.0	3.0
9	张宪辉		2	7	2.0	2.0