本文選題：乙肝病毒(HBV)再激活 + 順序特征選擇��； 參考：《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：建立對(duì)原發(fā)性肝癌(PLC)患者精確放療后乙肝病毒(HBV)再激活的分類預(yù)測(cè)模型可以提前進(jìn)行預(yù)防治療,減少發(fā)病率。采用山東省腫瘤醫(yī)院的90例原發(fā)性肝癌患者放療后的臨床指標(biāo)作為研究數(shù)據(jù)。每例患者的檢查記錄都包括:性別、年齡、KPS評(píng)分、AFP、HBV DNA水平、TNM等30個(gè)特征。提出用順序特征選擇進(jìn)行關(guān)鍵特征的選取,將選取的特征組成新的特征子集,并建立貝葉斯分類預(yù)測(cè)模型。順序后向選擇發(fā)現(xiàn)KPS評(píng)分、HBV DNA水平、外放邊界、TNM、全肝最大劑量是乙肝病毒再激活的危險(xiǎn)因素,建立貝葉斯分類模型,結(jié)果采用3折交叉驗(yàn)證,預(yù)測(cè)精度達(dá)到85.75%。順序前向選擇發(fā)現(xiàn)性別、KPS評(píng)分、HBV DNA水平、HBe Ag、外放邊界兩分類編碼是乙肝病毒再激活的危險(xiǎn)因素,5折交叉驗(yàn)證下的貝葉斯分類預(yù)測(cè)精度達(dá)到84.06%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,貝葉斯分類器可以很好地用于乙肝病毒再激活的研究,特征選擇后的關(guān)鍵特征具有更優(yōu)越的分類性能。
[Abstract]:The classification prediction model of HBV reactivation after accurate radiotherapy in patients with primary liver cancer (PLC) can be used to pretreat the patients and reduce the incidence of hepatitis B virus (HBV) reactivation in advance. The clinical data of 90 patients with primary liver cancer after radiotherapy in Shandong Cancer Hospital were used as the data. The examination records of each patient included 30 characteristics, such as gender, age, KPS score, HBV DNA level and TNM. The selection of key features by sequential feature selection is proposed. The selected features are formed into a new feature subset and a Bayesian classification prediction model is established. The KPS score and HBV DNA level were found in the sequential backward selection. The maximum dose of whole liver was the risk factor of HBV reactivation. The Bayesian classification model was established, and the prediction accuracy was 85.75% by 3 fold cross validation. In the sequence forward selection, it was found that gender KPS score and HBV DNA level were higher than HBe Ag.The prediction accuracy of Bayesian classification was 84.06 under the cross validation of HBV reactivation risk factor (5%). The experimental results show that the Bayesian classifier can be used to study the reactivation of hepatitis B virus, and the key features after feature selection have better classification performance.
【作者單位】： 齊魯工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;山東省腫瘤醫(yī)院腫瘤放療科;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(81402538,61375013) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2013FM020)
【分類號(hào)】：R512.62;R735.7

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本文編號(hào)：2009428