基于人工智能的上皮性卵巢癌预后模型的研究

发布时间：2020-10-24 01:33

　　 目的：运用计算机智能建立上皮性卵巢癌患者的预后模型,为临床治疗提供可靠的依据。 方法：将92例上皮性卵巢癌患者随机分为训练组和测试组。在训练组,用SPSS17.0软件进行生存分析；对相关参数进行Kaplan-Meier单因素预后分析,再采用Cox多因素回归分析筛选出影响预后的独立因素,利用筛选出的独立因素经训练建立人工神经网络预后模型(ANN's Model);在测试组,检验两种神经网络模型的可行性；比较ANN's Model与冯氏卵巢癌预后评分模型的判断效能。。 结果：单因素预后分析结果显示17项参数中有8项参数是可能影响上皮性卵巢癌的预后因素(P0.05)；多因素分析结果显示绝经否、手术残余病灶大小、大网膜转移、化疗中对铂类是否敏感等4项为预后独立影响因素,以此4项作为神经网络模型(ANN)输入层参数,经训练建立ANN's Model。比较神经网络模型判断结果与患者的实际生存状况之间差别无统计学意义,并较评分模型的判断效能高。 结论：基于计算机智能技术的人工神经网络预后模型对上皮性卵巢癌患者的预后有良好的判断效能,值得进一步探讨。
【学位单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：R737.31
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
引言
第一章 材料与方法
    1.1 临床资料
    1.2 研究方法
    1.3 统计学方法
第二章 结果
第三章 讨论
第四章 结论
参考文献
综述
    第一部分 上皮性卵巢癌预后因素的研究进展
    第二部分 人工神经网络临床应用的意义
    综述参考文献
攻读学位期间的研究成果
附录
致谢

【参考文献】

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1 李艳芳,李孟达,李俊东,刘富元,刘继红;卵巢上皮性癌复发规律的探讨[J];癌症;2000年06期

2 李孟达,李玉洁,黄永文,黄鹤;影响上皮性卵巢癌远期疗效的因素分析[J];癌症;2004年11期

3 成夜霞,冯捷,刘晨,白符,杨蓉;Ⅲ期浆液性卵巢癌存活及复发相关因素分析[J];中国妇产科临床杂志;2004年04期

4 贺宪民,贺佳,吴骋,范思昌;微阵列数据中常用的分类分析方法[J];国外医学(生物医学工程分册);2004年03期

5 张玉泉;GnRH-A作用于卵巢肿瘤的研究[J];国外医学.妇产科学分册;1997年01期

6 王桂芳,侍庆;卵巢上皮性癌142例治疗与预后因素分析[J];实用妇产科杂志;2000年03期

7 张树荣;李荷莲;乐杰;;卵巢癌耐药机制研究进展[J];实用妇产科杂志;2006年03期

8 孔北华,张友忠;卵巢癌的高危因素及其早期诊断[J];浙江肿瘤;2000年04期

9 黄立;白力伟;冯艳霞;姚嘉斐;;血清CA125在卵巢上皮性癌中的临床意义[J];中国医科大学学报;2006年03期

10 杨蓉;冯捷;房祥忠;白符;成夜霞;刘晨;朱炜;李林;;卵巢浆液性腺癌预后评分模型的建立及应用[J];中华妇产科杂志;2006年07期

本文编号：2853830