基于SEER数据库的结直肠癌预后因素探讨及预后模型构建

• 作者: 赵玉虹 辛世超
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 结直肠癌 预后模型 特征选择 logistic逐步回归法 LASSO回归 贝叶斯模型平均法
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: G35|R730.7
• 字数: 4861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2017.11.002

摘要

分别使用logistic逐步回归法、贝叶斯模型平均法和LASSO回归进行特征变量筛选,分析美国SEER数据库的预后数据,探讨影响结直肠癌预后的相关因素,并应用人工神经网络分类算法构建预后模型,指导结直肠癌预后评价.结果证明,贝叶斯模型平均法结合人工神经网络的混合算法所构建的预后模型准确率最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵玉虹	中国医科大学医学信息学院	77	496	9.0	18.0
5	辛世超	中国医科大学医学信息学院	4	6	1.0	2.0