原发性肝癌放疗后乙肝病毒再激活预测模型的特征降维分析
摘要：
建立对原发性肝癌(PLC)患者精确放疗后乙肝病毒(HBV)再激活的分类预测模型可以提前进行预防治疗,减少发病率.采用山东省肿瘤医院的90例原发性肝癌患者放疗后的临床指标作为研究数据.每例患者的检查记录都包括:性别、年龄、KPS评分、AFP、HBV DNA水平、TNM等30个特征.提出用顺序特征选择进行关键特征的选取,将选取的特征组成新的特征子集,并建立贝叶斯分类预测模型.顺序后向选择发现KPS评分、HBV DNA水平、外放边界、TNM、全肝最大剂量是乙肝病毒再激活的危险因素,建立贝叶斯分类模型,结果采用3折交叉验证,预测精度达到85.75％.顺序前向选择发现性别、KPS评分、HBV DNA水平、HBeAg、外放边界两分类编码是乙肝病毒再激活的危险因素,5折交叉验证下的贝叶斯分类预测精度达到84.06％.实验结果表明,贝叶斯分类器可以很好地用于乙肝病毒再激活的研究,特征选择后的关键特征具有更优越的分类性能.
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doi：
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关键词：
乙肝病毒(HBV)再激活
顺序特征选择
贝叶斯分类器
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Keyword：
hepatitis B virus(HBV) reactivation
sequential feature selection
bayesian classification
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作者：
王会娜
黄伟
刘毅慧
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Author：
Wang Huina
Huang Wei
Liu Yihui
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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