基于人工智能的上皮性卵巢癌预后模型的研究

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1、基于人工智能的上皮性卵巢癌预后模型的研究中文摘要目的：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SPSSl7．0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(触州’SModel)；在测试组，检验两种神经网络模型的可行性；比较ANN’sModel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

2、是可能影响上皮性卵巢癌的预后因素(P<0．05)；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’sModel。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。硕士研究生：卢彩霞(妇产科学)指导教师：王黎明副教授关键词：人工神经网络(计算机)上皮性卵巢癌预后生存分析ABSTRACTobjecf

3、ive：Toanalyzetherelatedprognosisfactorsinepithelianovariancancerwithartificialneuralnetworks(ANN)，whichmayprovideguidenceforclinicaltherapy．．Methods：nedataof92epithelialovarianCanCerpatientsWaSrandomlydividedintotrainingandtestinggroups．Thetrainingsubsetswereanalyzedretrospective

4、ly，Kaplan-metiersurvivalcurves，long-ranktestandCoxmultiplesurvivalanalysisconductedwitIlSPSS17．0，tofindthefactorsthatinfluencetheprognosisofthepatients，whichwasusedtobuildtheANN’Smodel．ThetestingsubsetswereusedtoestimatethevaluingperformancebetweenANN’SmodelandFenggradingmodel．Re

5、sults：Univaliateanalysisshowedthat8of17indicatorsmayaffecttheprognosisofepithelianovariancancer．SdeetedbycoXmultivariateanalysis，FIGOstage，hiatologicalgrade，tumorresiduesandsensitivitytoplatinuminthechemotherapywerethemajorprognosticfactors．Thefourfactorswel"eusedtosetupartificia

6、lneuralnetworks(ANN)prognosismodels，andwefoundthattheANNmodelhasthebetterfunctiononvaluingtheprognosisthanFenggradingmodel．Conclusion：Artificialneuralnetworkhasasignificantroleinpredictingtheprognosisofepithelianovarianc赳rlcer．Yettheitemneedtobefurtherstudiedforthewideapplication

7、inclinicandservingthepatientspreferably．．Postgraduatestudent：Cai=XiaLuDirectedbyProf：LI-MingWangKeywords：Artificialneuralnetwork(computer)，epithelialovariancancer,prognosti-c,survivalanalysis㈣9⋯8川9Ⅲ2Ⅲ4㈨0⋯2洲Y引言引言卵巢是女性重要的生殖器官，虽小，但组织复杂，有向体内各组织分化的潜能，故卵巢是全身各脏器肿瘤组织学类型最多的部位，且有良性、交界性及恶性之

8、分。卵巢癌作为预后最差的妇科恶性肿瘤，在过去的30年间，虽然在诊断、治疗方面已经