基于排序深度生存分析的鼻咽癌预后

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于排序深度生存分析的鼻咽癌预后张涛二○一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111504046广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于排序深度生存分析的鼻咽癌预后张涛指导教师姓名、职称：吕俊副教授学科(专业)或领域名称：控制科学与工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年05月29日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineeringScienc

2、e)AdeepsurvivalanalysisbasedonrankingforprognosisnasopharyngealcarcinomaCandidate:ZhangtaoSupervisor:Prof.LvJunMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要鼻咽癌是一种高发于中国南方以及东南亚的肿瘤疾病，最高发病率为每10万人有50例病患。放疗是首选治疗鼻咽癌的方法，而加或不加辅助化疗是晚期鼻咽癌

3、的治疗标准。然而，20%到30%的患者会出现局部或全身复发，他们中大多数发生在治疗后的一到两年内。因为10%到20%的局部或全身复发患者需要通过其它的治疗方案治愈，所以需要极早鉴定出具有高风险复发的患者。因此，临床迫切需要一种准确的预后手段帮助临床医生诊断出具有高复发风险的患者。当前医院采用基于解剖信息的TNM分期系统建立鼻咽癌患者治疗方案的基准，但是临床实践发现这种分期系统不足以准确预测复发。另一方面，临床中获取的其他风险因素也会影响鼻咽癌患者的复发，但是很少有工具整合这些风险因素。为了解决上述两类问题，一个可以整合多风险因素并准确鼻咽癌复发的生存

4、分析模型是十分地被期待。传统的生存分析模型可以使用临床风险因素等分析疾病与风险因素之间的关系，也将利用这些因素预测患者生存和复发情况等。Cox比例风险模型是医学领域常用的生存分析方法，可以很好的整合TNM分期和其他风险因素去预测鼻咽癌复发。然而，Cox比例风险模型对鼻咽癌患者的预测需要临床专家对临床数据进行特征工程。此外，Cox比例风险模型假设任意两个患者的风险函数成比例，而且危险函数是变量的线性组合，这些情况现实中很少存在。随后，研究人员为避免了上述问题，使用神经网络的输出作为Cox比例风险模型的风险函数。但是，早期神经网络技术发展不成熟，基于神经

5、网络扩展的Cox模型的性能并没有传统的Cox比例风险模型的性能好。近期，受益于当前深度学习技术的发展，研究人员使用新的神经网络技巧对Cox比例风险模型进行改进，并取得了更好的预测效果。为了进一步提升预测鼻咽癌复发准确率，我们使用当前较为成熟的神经网络，研究了一种基于排序的深度生存分析模型，而且取得了最好的效果。该模型对比三个传统的生存分析模型，在四个公开数据上均表现出更好的预测效果。在鼻咽癌预后中，本文提出的方法使用9个临床变量可以达到最好的预测指标0.766，相对于临床专家使用Cox比例风险模型获得的0.730结果高出0.036。这样的性能提升可以

6、很好的帮助临床医生对患者预后，在临床中有重要的意义。本文通过排序深度生存分析对鼻咽癌进行预后，主要研究内容如下：I广东工业大学硕士学位论文1)介绍生存分析相关知识和理论方法。2)提出一种排序深度生存分析模型，并在公开数据集中验证新模型的效果并分析本模型的优势。3)将排序深度生存分析模型应用于鼻咽癌预后，预测鼻咽癌患者复发的时间，并研究单临床因素EBVDNA对鼻咽癌复发的影响。关键词：生存分析；鼻咽癌预后；排序深度生存分析；深度学习IIABSTRACTABSTRACTNasopharyngealcarcinoma（NPC）isacancerdiseas

7、ewhichishighlyprevalentinsouthernChinaandSoutheastAsia.Thehighestincidencerateis50casesofevery100000people.Radiotherapy(RT)istheprimarytreatment,andconcurrentchemoradiotherapywithorwithoutadjuvantchemotherapyisthestandardofcareforadvancedNPC.However,20%to30%ofpatientswilldevelo

8、plocalorsystemicrecurrences,mostofwhichoccurwithinthef