本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)分析的肝癌放療后乙肝病毒再激活模型

  更多相關(guān)文章： 乙型肝炎病毒 遺傳算法 特征選擇 支持向量機(jī) 貝葉斯分類器

【摘要】：本文研究了基于數(shù)據(jù)分析的肝癌放療后乙肝病毒再激活模型。通過對原發(fā)性肝癌患者的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行病情分析,共分為兩種診斷類型:乙肝病毒再激活和乙肝病毒未激活。原發(fā)性肝癌患者放療中產(chǎn)生的臨床因素、放療計劃、DVH劑量體積參數(shù)等多種數(shù)據(jù),組成高維向量數(shù)據(jù)群。由于數(shù)據(jù)群存在大量的冗余數(shù)據(jù),使用傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計軟件,如SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測,很難找出與乙肝病毒再激活相關(guān)的關(guān)鍵信息,難以準(zhǔn)確地構(gòu)建預(yù)測模型,因此我們采用智能計算機(jī)技術(shù)對高維的數(shù)據(jù)群進(jìn)行特征提取和特征優(yōu)化,找到關(guān)鍵的特征向量集,然后使用智能分類模型進(jìn)行預(yù)測。在本文中我們提出了兩種方法:在模式分類前采用Logistic回歸分析特征提取最優(yōu)特征子集,找到關(guān)鍵因素,然后用支持向量機(jī)進(jìn)行模式分類;初始數(shù)據(jù)集采用遺傳算法進(jìn)行特征提取,然后分別采用支持向量機(jī)和貝葉斯分類器進(jìn)行分類識別。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)初始數(shù)據(jù)集采用支持向量機(jī)和貝葉斯分類器進(jìn)行分類的正確率分別達(dá)到74.44%和75.76%,基于Logistic回歸分析特征選擇的支持向量機(jī)模型正確率提高到78.89%。遺傳算法用于選取最優(yōu)特征子集,當(dāng)最優(yōu)特征子集的規(guī)模為5,變異操作為高斯變異時,支持向量機(jī)分類器的正確率達(dá)到82.22%。貝葉斯分類器的正確率達(dá)到81.11%。遺傳算法選取5個致使乙肝病毒再激活的危險因素分別為Child-Pugh、外放邊界、TNM、HBV baseline三分類、GTV體積。兩種模型通過比較發(fā)現(xiàn)基于遺傳算法特征選擇的分類模型更適合于本文中肝癌放療后乙肝病毒再激活數(shù)據(jù)的分析。
【關(guān)鍵詞】：乙型肝炎病毒 遺傳算法 特征選擇 支持向量機(jī) 貝葉斯分類器
【學(xué)位授予單位】：齊魯工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;R735.7;R512.62
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 預(yù)測模型建立的必要性12
• 1.4 特征選擇12
• 1.5 模式識別12-13
• 1.6 本文的主要工作及創(chuàng)新點13-16
• 第二章 基于Logistic回歸分析的特征選擇16-22
• 2.1 Logistic回歸分析16-18
• 2.1.1 Logistic回歸分析的發(fā)展趨勢16
• 2.1.2 Logistic回歸分析的應(yīng)用16-17
• 2.1.3 Logistic回歸分析的原理17-18
• 2.2 本文提出的基于Logistic回歸分析的特征提取18-22
• 2.2.1 獨立樣本T檢驗18
• 2.2.2 卡方分析18-19
• 2.2.3 秩和檢驗19-20
• 2.2.4 多因素分析20-22
• 第三章 基于遺傳算法的特征選擇22-30
• 3.1 遺傳算法的基本思想22
• 3.2 遺傳算法的基本原理22-25
• 3.3 遺傳算法的特點及應(yīng)用25
• 3.4 本文提出的基于遺傳算法的特征提取25-30
• 3.4.1 編碼與解碼26
• 3.4.2 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計26-27
• 3.4.3 選擇策略27
• 3.4.4 交叉策略27
• 3.4.5 變異策略27-28
• 3.4.6 群體規(guī)模28
• 3.4.7 終止條件28-30
• 第四章 模式分類30-40
• 4.1 支持向量機(jī)30-34
• 4.1.1 支持向量機(jī)的起源與發(fā)展30
• 4.1.2 支持向量機(jī)的應(yīng)用30-31
• 4.1.3 支持向量機(jī)的原理31-33
• 4.1.4 支持向量機(jī)的核函數(shù)33-34
• 4.1.5 基于支持向量機(jī)的模型設(shè)計34
• 4.2 貝葉斯分類器34-38
• 4.2.1 貝葉斯理論的起源與發(fā)展34-35
• 4.2.2 貝葉斯分類器的應(yīng)用35
• 4.2.3 貝葉斯定理35-37
• 4.2.4 貝葉斯分類器的原理37
• 4.2.5 本文貝葉斯分類器模塊的設(shè)計37-38
• 4.3 k折交叉驗證（k-fold cross-validation）38-39
• 4.4 分類器性能度量39-40
• 第五章 實驗結(jié)果與分析40-58
• 5.1 原發(fā)性肝癌數(shù)據(jù)集40
• 5.2 原發(fā)性肝癌初始數(shù)據(jù)集分類結(jié)果40-42
• 5.2.1 原發(fā)性肝癌數(shù)據(jù)集采用支持向量機(jī)的分類結(jié)果41
• 5.2.2 原發(fā)性肝癌數(shù)據(jù)集采用貝葉斯分類器的分類結(jié)果41-42
• 5.3 基于Logistic回歸分析特征提取SVM分類器模型42-46
• 5.3.1 Logistic回歸分析的特征提取42-45
• 5.3.2 基于Logistic回歸分析特征提取SVM分類結(jié)果45-46
• 5.4 基于遺傳算法特征提取的分類器模型46-53
• 5.4.1 遺傳算法提取的最優(yōu)特征子集46-47
• 5.4.2 基于遺傳算法特征提取SVM模型的分類結(jié)果47-50
• 5.4.3 基于遺傳算法特征提取貝葉斯分類器模型的分類結(jié)果50-53
• 5.5 分類結(jié)果比較53-56
• 5.6 討論56-58
• 第六章 結(jié)論58-60
• 6.1 結(jié)論58-59
• 6.2 工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64-66
• 在學(xué)期間主要科研成果66
• 一、發(fā)表學(xué)術(shù)論文66
• 二、參與科研項目66

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本文編號：816867