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          首頁 > 期刊 > 生物信息學 > 基于近鄰成分分析算法的原發(fā)性肝癌精確放療后HBV再激活分類預測 【正文】

          基于近鄰成分分析算法的原發(fā)性肝癌精確放療后HBV再激活分類預測

          作者:趙詠旺; 劉毅慧; 黃偉 齊魯工業(yè)大學信息學院; 濟南250353; 山東省腫瘤醫(yī)院放療病區(qū); 濟南250117

          摘要:原發(fā)性肝癌(PLC)患者在精確放療后乙型肝炎病毒(HBV)再激活是一種常見并發(fā)癥,及時的預測防護能降低發(fā)病率、死亡率。研究表明:多余的特征變量會影響HBV再激活的預測精度。通過提出基于近鄰成分分析(NCA)的特征選擇方法找出HBV再激活的危險因素及特征組合。之后分別建立經(jīng)Bayes優(yōu)化前后的支持向量機模型(SVM)對這些關(guān)鍵特征子集及初始特征集進行分類預測。實驗結(jié)果表:明HBV DNA水平、KPS評分、分割方式、外放邊界、V25、腫瘤分期TNM、Child-Pugh等都是影響HBV再激活的危險因素。其中經(jīng)NCA特征選擇之后發(fā)現(xiàn)的V25是在乙型肝炎病毒再激活研究中首次提出的危險因素。10折交叉驗證下特征組合HBV DNA水平、外放邊界、V25的預測精度高達86.11%。支持向量機分類器可以很好的應用于乙型肝炎病毒再激活的研究,特征選擇后的關(guān)鍵特征組合具有更優(yōu)越的分類性能。

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          生物信息學雜志

          生物信息學雜志, 季刊,本刊重視學術(shù)導向,堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:綜述、研究論文等。于2003年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。

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