【摘 要】
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乳腺癌被认为是全球最常见的癌症,也是导致癌症死亡的主要原因。目前临床尚无系统性的乳腺癌早期无创鉴别诊断方法,本文将为临床早期甄别乳腺癌,实现乳腺癌精准治疗提供全新的诊断方法与治疗策略。通过机器学习、系统动力学等计算建模方法,找到各数据信息间与乳腺癌诊断、治疗的关联,来判断乳腺癌的发生和发展,并应用到乳腺癌的早筛、早诊、性质判断、手术决策、预后评估等临床诊疗任务中去。本文首先对超声检测数据与病理预后
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乳腺癌被认为是全球最常见的癌症,也是导致癌症死亡的主要原因。目前临床尚无系统性的乳腺癌早期无创鉴别诊断方法,本文将为临床早期甄别乳腺癌,实现乳腺癌精准治疗提供全新的诊断方法与治疗策略。通过机器学习、系统动力学等计算建模方法,找到各数据信息间与乳腺癌诊断、治疗的关联,来判断乳腺癌的发生和发展,并应用到乳腺癌的早筛、早诊、性质判断、手术决策、预后评估等临床诊疗任务中去。本文首先对超声检测数据与病理预后数据进行离散化处理,然后采用多重插补方法对缺失值进行插补,在传统的CBA算法基础上提出了改进的加权关联规则分类算法。此算法在规则生成和规则剪枝阶段进行改进,引入基于专家知识与特征选择结合的特征权重,并使用统计调和均值HM方法对生成的频繁规则的加权支持度与置信度进行调和计算。使用信息增益、方差法、pearson系数三种方法进行特征选择,最后将改进的算法应用到超声检测数据与病理预后数据,与CBA、C4.5、CMAR、WCBA四种算法在准确率、特异性、敏感性、AUC等方面进行比较,实验结果表明改进的加权关联规则分类算法的分类效果更好。将关联分类算法得到的关联规则作为驱动机制加入到乳腺癌诊断动力学模型,动态演化乳腺癌诊断过程。在乳腺癌诊断模型基础上引入治疗模式以及病理指标构建乳腺癌治疗动力学模型,分析各治疗方式、基因等相关病理指标与五年生存之间的关系。仿真实验结果显示诊断准确率达95.43%,五年生存预测准确率达90.57%,此结果表明本研究提出的乳腺癌诊断动力学模型的合理与准确性,可为其他疾病的诊断研究提供一定的参考。通过对肿瘤尺寸、腋下淋巴结尺寸、分子分型、Stage、Ki67的敏感性分析实验,结果说明肿瘤尺寸和腋下淋巴结尺寸对于乳腺癌诊断具有一定辅助参考价值,尺寸越大说明病情严重的可能性更大,诊断的BI-RADS等级往往越高,分子分型、Ki67和Stage与五年预后效果息息相关,三阴型患者五年预后效果较差,Ki67的高表达可获得良好的五年预后效果。以上方法可为乳腺癌的诊断及治疗提供科学依据,辅助医生做出科学决策。
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