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Logistic回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和決策樹模型在乳腺癌的彩超影像診斷中的比較研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-19 07:20
【摘要】:目的建立乳腺疾病的彩超影像資料診斷的數(shù)學(xué)模型,評(píng)價(jià)三個(gè)模型在乳腺疾病診斷中的性能,以應(yīng)用數(shù)學(xué)模型來(lái)輔助判別乳腺疾病的良惡性,規(guī)范乳腺腫塊超聲診斷流程,提高臨床乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率。 方法①病例收集:收集南華大學(xué)附屬第一醫(yī)院及南華醫(yī)院經(jīng)手術(shù)活檢病理證實(shí)的乳腺疾病病人680例,包括患者的基本情況、癥狀、體征、鉬靶x線、彩色多普勒超聲、病理結(jié)果等117個(gè)指標(biāo)。本研究選取其中彩色多普勒超聲資料數(shù)據(jù)較完整的552例作為本實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象,其中惡性352例,良性200例。②數(shù)據(jù)錄入:將收集的病例數(shù)據(jù)用epidate3.1軟件進(jìn)行錄入,然后導(dǎo)入SPSS17.0軟件建立患者乳腺疾病的信息數(shù)據(jù)庫(kù)。③建模變量指標(biāo)的篩選:運(yùn)用SPSS軟件對(duì)收集的乳腺疾病的彩超各變量指標(biāo)進(jìn)行篩選,選取有意義的作為建立數(shù)學(xué)模型的指標(biāo)。進(jìn)行篩選的標(biāo)準(zhǔn)是計(jì)數(shù)資料進(jìn)行卡方檢驗(yàn),計(jì)量資料進(jìn)行t檢驗(yàn),以P0.05為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。④建立數(shù)學(xué)模型:通過(guò)上一步篩選出指標(biāo)作為建模的指標(biāo),應(yīng)用spss clementine12.0專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘軟件制做logistic回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和決策樹模型。該軟件將建模過(guò)程分成兩部分,一部分是訓(xùn)練集,將隨機(jī)抽取的70%的病例數(shù)據(jù)用于分別建立各個(gè)模型;另一部分是測(cè)試集,將剩下的30%的數(shù)據(jù)用來(lái)測(cè)試及完善已經(jīng)生成的模型的性能。⑤計(jì)算及比較各個(gè)模型的診斷準(zhǔn)確度,靈敏度,特異度。⑥模型診斷性能評(píng)估:通過(guò)medcal軟件繪制各個(gè)模型的ROC曲線,通過(guò)ROC曲線下的面積大小來(lái)比較三個(gè)模型診斷性能。 結(jié)果1、建模指標(biāo)篩選結(jié)果:結(jié)果顯示有16個(gè)彩超變量指標(biāo)差異有顯著性,可作為建模的指標(biāo)。這些指標(biāo)分別是:病灶長(zhǎng)徑、病灶短徑、EDV、PVS、RI、腫塊數(shù)目、超聲腫塊邊緣一、超聲腫塊邊緣二、超聲腫塊形態(tài)、腫塊包膜、微鈣化、腫塊內(nèi)部回聲一、腫塊內(nèi)部回聲二、腫塊周邊及內(nèi)部血流信號(hào)、血流信號(hào)分級(jí)、腋窩淋巴結(jié)腫大。2、通過(guò)分析訓(xùn)練集、測(cè)試集的數(shù)據(jù)流,順利建立了logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹三個(gè)數(shù)學(xué)模型3、三個(gè)模型的的靈敏度、特異度及準(zhǔn)確度:logistic回歸模型為85.71%、60.67%、76.51%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)88.57%、55.74%、75.90%,決策樹為94.29%、82.00%、89.76%。結(jié)果提示決策樹模型在對(duì)乳腺癌診斷的靈敏度、特異度及診斷的準(zhǔn)確性均較其他模型高。4、三個(gè)模型之間的ROC曲線比較: ROC曲線下的面積分別為:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型0.717,決策樹模型0.881,logistic回歸模型0.732。決策樹模型ROC曲線下面積較大,提示決策樹模型的診斷性能較好。 結(jié)論:1.利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可建立乳腺彩超資料的診斷數(shù)學(xué)模型,有助于提高乳腺彩超診斷的準(zhǔn)確性。 2.乳腺彩超影像資料的數(shù)學(xué)模型中,決策樹模型相較于其他兩個(gè)模型的診斷準(zhǔn)確率及診斷性能較好。
【學(xué)位授予單位】:南華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號(hào)】:R737.9

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本文編號(hào):2762108

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