基于人工神經網絡數據挖掘技術的低位直腸癌預后模型研究.pdf

1、目的：通過收集的包含多項預后因素的臨床資料，結合以人工神經網絡的數據挖掘技術，建立預測低位直腸癌患者術后5年生存狀況模型，并和傳統(tǒng)線性統(tǒng)計相關分析模型相較，評價其性能效果。
　　方法：收集2009年1月~2011年8月在青大附院住院接受手術治療的186例罹患低位直腸癌的相關患者的臨床數據信息進行分析。并隨機將患者分為兩個集合：一組共150例，用于數據挖掘以建立疾病預后模型，為訓練集；一組共36例，不參加數據挖掘，用于模型的性能評價

2、，為測試集。此過程中進行數據挖掘的方式是使用人工神經網絡(ANN)。
　　結果：T分期、腫瘤最大徑、是否有淋巴結轉移、是否遠處轉移、手術方式、血清 CEA水平、病理類型7項指標均與低位直腸癌患者術后的5年生存相關(P＜0.005)。人工神經網絡模型（ANN）對于患者的5年生存狀況預測，準確度為86.11%，敏感度為75.00%，特異度為89.29%，Logistic回歸模型預測的結果顯示，準確度77.78%，敏感度55.56%，特