高危型HPV感染狀態(tài)與子宮頸癌相關(guān)危險(xiǎn)因素和分子指標(biāo)的關(guān)系及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的子宮頸癌篩查效果多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)
發(fā)布時(shí)間:2021-01-17 07:33
研究目標(biāo)分析不同高危型別HPV單一和多重感染狀態(tài)下子宮頸癌相關(guān)危險(xiǎn)因素和分子指標(biāo)的差異,探討HPV感染狀態(tài)與子宮頸癌及癌前病變的關(guān)系;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,利用上述指標(biāo)構(gòu)建子宮頸癌篩查綜合模型,評(píng)價(jià)該模型用于子宮頸癌篩查的效果。材料與方法本研究采用以醫(yī)院為基礎(chǔ)的多中心橫斷面研究設(shè)計(jì),2014年4月-2017年8月從7家研究中心入組參加子宮頸癌篩查的正常和輕度病變的婦女,以及醫(yī)院門診診斷為子宮頸癌和癌前病變的患者,進(jìn)行子宮頸癌危險(xiǎn)因素問(wèn)卷調(diào)查,并取兩份子宮頸脫落細(xì)胞標(biāo)本。第一份標(biāo)本用棉簽拭子采集,用于HPV16/18E6癌蛋白檢測(cè);第二份標(biāo)本用宮頸采樣刷收集,放入ThinPrep細(xì)胞保存液中,分裝后用于薄層液基細(xì)胞學(xué)檢查、高危型HPV DNA檢測(cè)和p16/Ki-67雙染細(xì)胞學(xué)檢查。篩查人群四種檢測(cè)任意陽(yáng)性召回進(jìn)行陰道鏡檢查并取活檢;門診患者在治療前取子宮頸標(biāo)本用于以上四項(xiàng)檢測(cè)。檢測(cè)剩余的細(xì)胞保存液凍存于超低溫冰箱。2016年7月-2017年9月,使用剩余保存液樣本進(jìn)行高危型HPVDNA分型檢測(cè)、高危型HPVE6/E7mRNA和HPV16/18/45E6/E7mRNA檢測(cè)。HPVDNA分型檢...
【文章來(lái)源】:北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院北京市 211工程院校 985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:149 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1分子指標(biāo)與子宮頸癌關(guān)系示意圖
理診斷為金標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算以C1N2+作為臨床研宄終點(diǎn)的靈敏度、特舁度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值??(Positive?Predictive?Value.?PPV)、陰性預(yù)測(cè)fj’[?(Negative?Predictive?Value,?NPV)以??及約登指數(shù)。采用pROC包中的roc函數(shù)繪制各子宮頸癌相關(guān)分子指標(biāo)關(guān)于CIN2+??的受試者工作特征曲線(Receiver?Operating?Characteristic?curve.?ROC)并計(jì)算指標(biāo)??的ROC曲線下面積(Area?Under?Curve,?AUC),然后通過(guò)該程序包中的roc.test函??數(shù)比較各AUC偵的差異,最r?通過(guò)ggplot2程序乜屮的ggroc蚋數(shù)將所打ROC繪??制到同一閣中。??隨機(jī)抽。罚埃サ臄(shù)據(jù)(隨機(jī)數(shù)種子為“666”)作為訓(xùn)練集,余下30%數(shù)據(jù)作為??驗(yàn)證集,構(gòu)建機(jī)器學(xué)模型。采用基礎(chǔ)包屮的glm函數(shù),以CIN2+為因變量,通過(guò)??訓(xùn)練促屮的數(shù)據(jù)構(gòu)建邏組回1丨1校型(family參數(shù)選抒binomial),然后通過(guò)predict函??數(shù)基于訓(xùn)練集模型對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行預(yù)測(cè),采用pROC包中的roc?P《|數(shù)繪制預(yù)測(cè)值的??ROC曲線并計(jì)算AUC值。隨后,不改變訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中的樣本編號(hào),采用??randomForest包中的randomForest困數(shù)(隨機(jī)數(shù)種子為“666”),以CIN2+為預(yù)測(cè)??值,在每棵樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)抽。祩(gè)變量(變量數(shù)的開(kāi)方取整數(shù)部分),共生成??500棵傳統(tǒng)決策樹(shù)(由圖2可知決策樹(shù)數(shù)量取值大于400以后錯(cuò)誤率趨于穩(wěn)定),函??
?CT?Value??圖3?HPV?DNA分型檢測(cè)陽(yáng)性婦女各型別DNA含量人群分布圖??本研究1,353名HPVDNA分型檢測(cè)陽(yáng)性婦女各型別DNA含量人群分布如圖3??所示。HPV16、HPV18、HPV45、HPV33/58、HPV31,以及?HPV52?的?CT?值總體上??45??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
本文編號(hào):2982457
【文章來(lái)源】:北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院北京市 211工程院校 985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:149 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1分子指標(biāo)與子宮頸癌關(guān)系示意圖
理診斷為金標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算以C1N2+作為臨床研宄終點(diǎn)的靈敏度、特舁度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值??(Positive?Predictive?Value.?PPV)、陰性預(yù)測(cè)fj’[?(Negative?Predictive?Value,?NPV)以??及約登指數(shù)。采用pROC包中的roc函數(shù)繪制各子宮頸癌相關(guān)分子指標(biāo)關(guān)于CIN2+??的受試者工作特征曲線(Receiver?Operating?Characteristic?curve.?ROC)并計(jì)算指標(biāo)??的ROC曲線下面積(Area?Under?Curve,?AUC),然后通過(guò)該程序包中的roc.test函??數(shù)比較各AUC偵的差異,最r?通過(guò)ggplot2程序乜屮的ggroc蚋數(shù)將所打ROC繪??制到同一閣中。??隨機(jī)抽。罚埃サ臄(shù)據(jù)(隨機(jī)數(shù)種子為“666”)作為訓(xùn)練集,余下30%數(shù)據(jù)作為??驗(yàn)證集,構(gòu)建機(jī)器學(xué)模型。采用基礎(chǔ)包屮的glm函數(shù),以CIN2+為因變量,通過(guò)??訓(xùn)練促屮的數(shù)據(jù)構(gòu)建邏組回1丨1校型(family參數(shù)選抒binomial),然后通過(guò)predict函??數(shù)基于訓(xùn)練集模型對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行預(yù)測(cè),采用pROC包中的roc?P《|數(shù)繪制預(yù)測(cè)值的??ROC曲線并計(jì)算AUC值。隨后,不改變訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中的樣本編號(hào),采用??randomForest包中的randomForest困數(shù)(隨機(jī)數(shù)種子為“666”),以CIN2+為預(yù)測(cè)??值,在每棵樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)抽。祩(gè)變量(變量數(shù)的開(kāi)方取整數(shù)部分),共生成??500棵傳統(tǒng)決策樹(shù)(由圖2可知決策樹(shù)數(shù)量取值大于400以后錯(cuò)誤率趨于穩(wěn)定),函??
?CT?Value??圖3?HPV?DNA分型檢測(cè)陽(yáng)性婦女各型別DNA含量人群分布圖??本研究1,353名HPVDNA分型檢測(cè)陽(yáng)性婦女各型別DNA含量人群分布如圖3??所示。HPV16、HPV18、HPV45、HPV33/58、HPV31,以及?HPV52?的?CT?值總體上??45??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
本文編號(hào):2982457
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