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基于類別不平衡與機器學(xué)習(xí)方法的彌漫大B細胞淋巴瘤患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型研究

發(fā)布時間:2023-10-31 20:00
  目的:彌漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)是最常見的非霍奇金淋巴瘤,目前主要使用R-CHOP作為標(biāo)準(zhǔn)化療方案,但仍有30%到50%的患者因耐藥復(fù)發(fā);颊邚(fù)發(fā)后因缺乏有效的治療方案生存率較低,能準(zhǔn)確預(yù)測患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險并提供有效的鞏固化療方案已成為臨床醫(yī)生亟待解決的重要問題。其中疾病成因錯綜復(fù)雜、數(shù)據(jù)中的類別不平衡問題均導(dǎo)致現(xiàn)有模型分類性能較弱、適用患者有限等問題,故本研究旨在使用機器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建準(zhǔn)確率較高、適用性較強的DLBCL患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型,為臨床治療方案制定提供參考。方法:為提升模型準(zhǔn)確率,聯(lián)合9種類別平衡方法、2種機器學(xué)習(xí)方法、logistic回歸方法與4種集成學(xué)習(xí)方法形成共48種建模方案。為提升模型適用性,首先使用以上方案分別12個存在類別不平衡問題的公共數(shù)據(jù)庫構(gòu)建分類與概率預(yù)測模型,對后者采用Platt scaling進行概率校準(zhǔn);其次評價模型性能并繪制隨著數(shù)據(jù)類別不平衡率變化建模方案性能變化圖譜;隨后應(yīng)用圖譜為經(jīng)變量篩選后的DLBCL患者達到完全緩解后的復(fù)發(fā)數(shù)據(jù)庫挑選5套備選建模方案建模;最后選取其中模型性能評價指標(biāo)最高者作為患者兩年、三年與五年內(nèi)復(fù)發(fā)風(fēng)險分類與概率預(yù)測模...

【文章頁數(shù)】:119 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
常用縮寫詞中英文對照表
前言
    1.DLBCL患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型研究現(xiàn)狀
    2.構(gòu)建準(zhǔn)確率較高、適用性較強的DLBCL患者復(fù)發(fā)風(fēng)險模型
        2.1 提升模型準(zhǔn)確率
        2.2 提升模型適用性
第一部分 建模方案性能圖譜
    1 對象與方法
        1.1 對象
        1.2 方法
    2 結(jié)果
        2.1 分類模型
        2.2 概率模型
第二部分 實例應(yīng)用
    1 對象與方法
        1.1 對象
        1.2 方法
    2 結(jié)果
        2.1 變量篩選結(jié)果
        2.2 采用五種備選方案構(gòu)建DLBCL患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型
討論
結(jié)論
參考文獻
綜述
    參考文獻
附錄
致謝
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本文編號:3859391

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