【摘 要】
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医学研究者能够通过生物成像技术从多个异构来源收集大量高维数据,继而用于医学研究。在乳腺癌的研究中,通常有多个来源的数据集,如乳腺超声数据集、乳腺钼靶数据集和乳腺MRI数据集等,联合两个或两个以上的数据源对乳腺癌的研究是有利的,通常医学研究者通过乳腺超声+乳腺MRI或乳腺钼靶+乳腺MRI来提高乳腺癌的预测能力。本文获取的数据是2017年3月-2020年12月昆明医科大学第二附属医院的乳腺患者超声数据
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医学研究者能够通过生物成像技术从多个异构来源收集大量高维数据,继而用于医学研究。在乳腺癌的研究中,通常有多个来源的数据集,如乳腺超声数据集、乳腺钼靶数据集和乳腺MRI数据集等,联合两个或两个以上的数据源对乳腺癌的研究是有利的,通常医学研究者通过乳腺超声+乳腺MRI或乳腺钼靶+乳腺MRI来提高乳腺癌的预测能力。本文获取的数据是2017年3月-2020年12月昆明医科大学第二附属医院的乳腺患者超声数据和乳腺患者MRI数据,采用的是乳腺超声+乳腺MRI对乳腺肿块的性质进行分类预测,将乳腺超声数据与乳腺MRI数据整合到一个数据矩阵中,出现了块缺失条目,且数据类型为混合型（连续型/离散型）,这里我们简称为块缺失混合数据。本文的块缺失结构为在291例样本中,261例样本有完整的超声数据特征,80例样本有完整的MRI数据特征,50例样本有超声数据特征和MRI数据特征,对于这样的块缺失结构,本文的目的是要填补其中的块缺失条目,使得291例样本拥有完整的数据结构,使得每一个样本有超声数据特征的同时也有MRI数据特征。本文对块缺失混合数据采用两种处理方法,第一种方法是miss Forest填补法,miss Forest填补法是利用随机森林方法的思想,拟合一个训练模型,对块缺失混合数据进行插补后使用随机森林对测试集进行分类预测;第二种方法是谱范数正则化模型的Soft Impute算法+机器学习分类;最后比较两种块缺失混合数据处理方法下的预测模型情况。基于miss Forest模型对测试集进行分类预测结果的评判指标显示:AUC值为0.8130,F1值为0.7658,准确率为0.8068,灵敏度为0.9394,特异度为0.7273;利用谱范数正则化模型的Soft Impute算法+随机森林模型对测试集进行分类预测结果的评判指标显示:AUC值为0.8700,F1值为0.8493,准确率为0.8750,灵敏度为0.8611,特异度为0.8848,该结果表明,当数据类型为块缺失混合数据时,基于谱范数正则化模型的Soft Impute算法+随机森林模型预测效果最好。
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