基于稀疏自动编码器算法的HBV再激活分类预测模型

• 作者: 刘毅慧 赵咏旺 黄伟
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 原发性肝癌(PLC) 稀疏自动编码器(SAE) 特征提取 Softmax SVM
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.02.009

摘要

原发性肝癌患者在接受精确放疗后易引起乙型肝炎病毒(HBV)再激活.本文的研究目的就是根据已有的患者临床数据,建立分类预测模型来及时做出预测防护,从而在一定程度上降低HBV再激活的可能性.实验结果表明通过稀疏自动编码器特征提取的方法可以有效降低数据维度,提高预测准确度.Softmax分类器对一层隐含层的稀疏自动编码器分类性能最优.5折交叉验证下,平均准确率为72.22％.SVM分类器对二层隐含层的稀疏自动编码器分类性能最优.10折交叉验证下,平均准确率为78.52％.