支持向量机在预测鼻咽癌患者5年生存状态中的应用

摘要：

目的 运用支持向量机(SVM)建立预测鼻咽癌患者5年生存状态的预测模型,并与医学领域中广泛运用的人工神经网络(ANN)模型进行比较,探索鼻咽癌预后研究的新方法.方法 收集2005年1月至2007年12月医院诊治的130例鼻咽癌患者的临床资料,分为两组,一组作为训练样本,用于筛选变量及建立预测模型,计104例;一组作为验证样本,用于评价模型效果,计26例.采用单因素分析筛选建模变量,然后利用ANN及SVM建立鼻咽癌患者5年生存状态预测模型并评价其效果.结果 单因素分析显示,年龄、T分期、N分期、M分期、92福州分期、卡氏生活质量评分(KPS评分)、颅底骨质破坏、颅神经损伤、咽旁间隙侵犯、确诊到放疗时间、鼻咽疗效、颈部淋巴结疗效共12项指标与鼻咽癌患者的5年生存状态相关(P＜0.05).验证组验证显示,ANN模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为88.5％,87.5％和90.0％,而SVM模型预测患者5年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为96.2％,93.8％和100％.结论 采用SVM预测模型能较好地判断鼻咽癌患者5年后的生存状态,为个体化地预测患者的预后提供了一种新方法,其效能优于ANN预测模型.

关键词：鼻咽癌、生存状态、支持向量机、人工神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：R730.7;R311(肿瘤学)

资助基金：四川省卫生厅科学研究基金项目,项目100353;攀枝花市科技服务民生行动项目,项目编号:2010cy-s-15

在线出版日期：2013-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：28-30