自20世紀(jì)80年代起，肺癌已成為目前世界范圍內(nèi)發(fā)病率及死亡率最高的惡性腫瘤。圍繞腫瘤進(jìn)展的建模研究能輔助醫(yī)生了解病情、選擇治療方式，具有較重要科研和臨床意義，已成為廣大醫(yī)療工作者和科研人員的重要研究課題。 首先從基于橫截面、縱向數(shù)據(jù)兩個(gè)方面介紹建模研究現(xiàn)狀并闡述醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。本課題收集到的患者數(shù)據(jù)主要為縱向數(shù)據(jù)，因此以縱向數(shù)據(jù)為重點(diǎn)進(jìn)行建模研究，針對不同的研究問題提出不同的建模方案，然后設(shè)計(jì)了診療輔助管理原型系統(tǒng)（DTAMS）并開發(fā)部分模塊。最后對研究工作進(jìn)行總結(jié)和展望。本文的探索和研究內(nèi)容如下： （1）在調(diào)研和數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析基礎(chǔ)上，本文提出腫瘤進(jìn)展建模的整體研究方案，介紹本課題的工作流程與所涉及的關(guān)鍵問題，并對本課題涉及到的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行描述，同時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的篩選與處理。 （2）針對非小細(xì)胞肺癌中晚期患者的生存質(zhì)量問題利用多層線性模型進(jìn)行建模研究。以時(shí)變的隨訪次數(shù)與不隨時(shí)間變化的患者個(gè)體特征為輸入，以患者不同次檢查的FACT評分為輸出，研究FACT評分隨時(shí)間的變化趨勢，并利用患者個(gè)體特征（如性別、年齡等特征）研究不同患者的FACT評分變化趨勢間的差異。通過建立該模型，可以幫助醫(yī)生全面了解目前治療人群的生存質(zhì)量評分的變化趨勢，并針對不同個(gè)體特征人群采取不同的治療方案提高其生存質(zhì)量。 （3）利用變系數(shù)模型研究時(shí)變的腫瘤大小進(jìn)展情況。利用變系數(shù)模型探索時(shí)變的檢測指標(biāo)項(xiàng)與時(shí)變的腫瘤大小之間的映射關(guān)系，同時(shí)利用本文提出的B樣條估計(jì)與Adaptive-Lasso懲罰最小二乘結(jié)合的兩步迭代法，對各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行系數(shù)估計(jì)與變量選擇，并分析哪些變量對輸出為時(shí)變效應(yīng)，哪些變量對輸出為常數(shù)效應(yīng)，哪些變量為零效應(yīng)，從而指導(dǎo)醫(yī)生針對影響系數(shù)較大的指標(biāo)項(xiàng)采取合理的控制手段，間接抑制腫瘤的進(jìn)一步發(fā)展。同時(shí)可以根據(jù)本次檢查的指標(biāo)項(xiàng)與估計(jì)出的系數(shù)對腫瘤大小進(jìn)行預(yù)測，輔助醫(yī)生對腫瘤大小的變化趨勢有更直觀的了解。 （4）除了以腫瘤大小來反映腫瘤的進(jìn)展情況外，我們將腫瘤的復(fù)發(fā)、擴(kuò)大、轉(zhuǎn)移以及新腫瘤的出現(xiàn)結(jié)合起來判斷腫瘤是否發(fā)生進(jìn)展，該指標(biāo)項(xiàng)為二分類型數(shù)據(jù)，有進(jìn)展為1，無進(jìn)展為0。變系數(shù)模型不能直接用于分析二分類型輸出的數(shù)據(jù)，因此考慮用Logistic變系數(shù)模型對腫瘤有無進(jìn)展項(xiàng)進(jìn)行建模研究。每個(gè)患者每次檢測的腫瘤有無進(jìn)展情況不同，其也為縱向數(shù)據(jù)。我們擬探索時(shí)變的檢測指標(biāo)項(xiàng)與時(shí)變的腫瘤有無進(jìn)展項(xiàng)之間的映射關(guān)系，在對系數(shù)的估計(jì)中，我們首先對系數(shù)進(jìn)行B樣條逼近，利用B樣條基引入時(shí)間因素使其適用于處理縱向數(shù)據(jù)，然后利用極大似然法對各個(gè)系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并且可以根據(jù)本次檢查的指標(biāo)項(xiàng)計(jì)算本次腫瘤發(fā)生進(jìn)展的概率，當(dāng)腫瘤發(fā)生進(jìn)展的概率大于50%時(shí)，則認(rèn)為腫瘤將會發(fā)生進(jìn)展。 本課題還完成了診療輔助管理原型系統(tǒng)中的腫瘤進(jìn)展建模模塊的開發(fā)與設(shè)計(jì)，在一定程度上推動(dòng)了課題組對腫瘤進(jìn)展建模研究工作的深入開展。
【學(xué)位單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2013
【中圖分類】：R734.2;N945.12
【部分圖文】：

圖 4-3cz 計(jì)算流程圖Figure 4-3 Calculation flow chart ofcz 法稱之為 IVSM(Iterative Variable S Wang，Li 于 2008 年將 B 樣條逼近行比較，BSCAD 也適用于處理縱向性能，但是無法分離常系數(shù)與零系面，將兩種方法進(jìn)行比較。隨機(jī)產(chǎn)10i 0 k1( )= ( ) ( ) ( )ij ij ij ik ij ijkY u u u X u e ~ (0,1)iu U ， ~ (0,1)ikX N ，0 (t ) sin()=-1，5 (u )=1，k (u )=0， k =6, 10，e ~i2 2 2 ,0.2 ,0.4代表不同的模型誤差水平，均勻分布在（0,1）之間的 20 個(gè)時(shí)

圖 4-5 估計(jì)出的變系數(shù)Figure 4-5 Estimated varying coefficient最終，我們得到如下模型0{1,2,3,5,6,7,8,9,10,12,14, {1113}15,16,17,18,19,20,23,24}( ) ( ) ( ) ( ) ( )i ij ij k ij k ij k k ij ijk kY u u u X u X u ，（4-39）在式（4-39）中，第一項(xiàng)為截距，第二項(xiàng)為變系數(shù)部分，第三項(xiàng)為常系數(shù)部分，其中所有系數(shù)的估計(jì)值見表 4-3 和圖 4-5。我們可以將不同檢測次數(shù)的檢測指標(biāo)與估計(jì)出的系數(shù)代入上述模型，從而計(jì)算出當(dāng)次的腫瘤大小。從圖 4-5 中，可以看出，大多數(shù)變量的系數(shù)均為時(shí)變系數(shù)，說明不同時(shí)間的觀測變量對腫瘤大小的影響總是變化的，截距0 (t )的變化趨勢可以看出，0 (t )在第四次治療時(shí)達(dá)到最大值，隨著時(shí)間的推移逐漸變小，說明患者經(jīng)過醫(yī)院的治療，腫瘤病灶有明顯減小或者消失的趨勢。在所有變量中，血紅蛋白、神疲乏力、食欲不振、便秘、癥候這些變量估計(jì)出的系數(shù)為 0，則從模型中剔除，說明這些變量對腫瘤大小的變化無關(guān)，可以提示醫(yī)生這些癥狀對結(jié)果影響不大，后期的治療中可以忽視這些變量。癌胚抗原、

第 4 章 變系數(shù)模型對腫瘤進(jìn)展的建模研究表 4-4 與表 4-5 可以看出，系數(shù)的估計(jì)結(jié)果與通用模型的估計(jì)結(jié)果，在這里不再展示每個(gè)系數(shù)的估計(jì)值，僅將其模型的截距0 的估來，如下圖 4-6，4-7 所示，可以明顯看出，不同嚴(yán)重程度的人群型的截距明顯不同，但截距的變化曲線與通用模型的截距變化趨勢第三次或者第五次治療時(shí)達(dá)到最大值，然后有明顯的下降趨勢，說效果顯著。20 21 22 23 24 25 26 值0 0 0 V V 0 0

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本文編號：2827158