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陈超

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：青岛大学更多>>
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合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇预后
  • 1篇预后模型
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇网络数据
  • 1篇网络数据挖掘
  • 1篇浸润性
  • 1篇浸润性膀胱癌
  • 1篇工神经网络
  • 1篇膀胱
  • 1篇膀胱癌
  • 1篇ANN
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇青岛大学

作者

  • 1篇牛海涛
  • 1篇曹延炜
  • 1篇郭学文
  • 1篇唐冬雪
  • 1篇陈超

传媒

  • 1篇泌尿外科杂志...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于人工神经网络数据挖掘技术构建浸润性膀胱癌预后模型研究被引量：1
2015年
目的运用人工神经网络数据挖掘技术分析与浸润性膀胱癌患者预后有关的各种因素建立预测浸润性膀胱癌患者5年生存状态的预后模型,并与传统的Logistic回归分析比较评价其效果。方法收集从2006年1月至2009年12月在我院接受诊治的134例浸润性膀胱癌患者的资料。所采用数据挖掘技术为人工神经网络(ANN)。将所有病例分为两组:一组作为训练样本,不参与数据挖掘过程,共计27例;一组用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程共计107例。应用Logistic回归模型的相关评价指标来比较两种方法对于评价预后模型的准确度。结果 T分期、肿瘤直径、是否有淋巴结转移、肿瘤单发及多发、手术方式、病理分级,6项指标均与浸润性膀胱癌患者的5生存状态相关(P<0.05)。ANN模型预测患者5年生存状态的准确率为85.18%、敏感度为57.14%和特异度为95.00%,Logistic回归模型的相关评价指标,准确率77.78%、敏感度44.44%、特异度94.44%。神经网络各项指标均优于Logistic回归模型。结论数据挖掘技术可从与浸润性膀胱癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态。
陈超郭学文唐冬雪曹延炜牛海涛
关键词：数据挖掘浸润性膀胱癌预后模型
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