【摘 要】
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目的:弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是一种血液恶性肿瘤,具有明显的异质性,可以侵袭不同年龄段的患者,且患者的临床表现各异。尽管目前的标准治疗方案已经显著改善了患者的预后,但是仍有部分患者预后较差,这些患者的生存仍面临较大威胁。国际预后指数（IPI）是国际通用的评估DLBCL患者预后的指标,但是有研究表明即使IPI相同的DLBCL患者其预后也存在很大的差异。所以有必要利用生存数据建立一个准确度较高
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于概率校准和集成学习的出生缺陷发病风险预测模型研究（编号:81502897）”； 山西医科大学博士启动基金“基于概率校准与集成学习的弥漫大B细胞淋巴瘤患者完全缓解期预测模型研究（编号:BS2017029）”；
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目的:弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是一种血液恶性肿瘤,具有明显的异质性,可以侵袭不同年龄段的患者,且患者的临床表现各异。尽管目前的标准治疗方案已经显著改善了患者的预后,但是仍有部分患者预后较差,这些患者的生存仍面临较大威胁。国际预后指数（IPI）是国际通用的评估DLBCL患者预后的指标,但是有研究表明即使IPI相同的DLBCL患者其预后也存在很大的差异。所以有必要利用生存数据建立一个准确度较高的DLBCL患者预后预测模型,由于影响DLBCL的因素错综复杂,数据中存在类别不平衡、复杂非线性关系、非比例风险假定等问题,所以本研究旨在使用SMOTE数据平衡算法和随机生存森林（Random survival forest,RSF）构建DLBCL预后预测模型,尽早识别高危和低危患者,为临床医生为患者制定特定的治疗方案提供参考。方法:首先基于五种常用的具有不同删失比例的公共生存数据库,分别构建经过SMOTE和随机过采样平衡数据后的Cox比例风险回归模型（Cox proportional hazards regression,CPH）、RSF模型、Cox-nnet模型、Nnet-survival模型,并分别与数据平衡前的模型进行比较,探索数据平衡方法对上述四个模型性能的影响。然后应用单因素Cox回归并参考相关文献,筛选用于构建DLBCL预后预测模型的变量。最后分别使用SMOTE、随机过采样方法平衡数据,再分别构建DLBCL的CPH、RSF、Cox-nnet、Nnet-survival模型,并分别与数据平衡前的模型进行比较,选出对于DLBCL来说性能相对较优的模型,并通过变量重要性排序分析对DLBCL预后预测影响较大的因素。结果:（1）共筛选出19个变量用于构建DLBCL预后预测模型,其中由RSF和Cox-nnet输出的变量重要性排序中,共同排在前5位的变量为疾病等级、LDH、KPS、?2-MG、肿瘤直径。（2）对于lung数据来说,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能最优,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能提升了19.6%,在所有模型中性能提升最多;对于pharyhx数据来说,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能最优,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能提升了12.8%,在所有模型中性能提升最多;对于wpbc数据来说,经过随机过采样平衡数据后的Cox-nnet模型性能最优,经过随机过采样平衡数据后的Cox-nnet模型性能提升了15.6%,而经过SMOTE和随机过采样平衡数据后的RSF模型性能提升最多,均为21.6%;对于veteran数据来说,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能最优,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能提升了19.7%,在所有模型中性能提升最多;对于stagec数据来说,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能最优,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能提升了4.8%,在所有模型中性能提升最多。（3）对于DLBCL来说,经过SMOTE平衡数据后的RSF模型性能最优,经过SMOTE平衡数据后RSF模型性能提升了6.8%,在所有模型中性能提升最多。结论:（1）疾病等级、LDH、KPS、β2-MG、肿瘤直径是影响DLBCL患者预后的五个较重要因素。（2）在未平衡数据前,RSF、Cox-nnet、Nnet-survival等机器学习方法的预测准确度高于CPH。经过SMOTE和随机过采样方法平衡数据后:CPH、RSF、Cox-nnet、Nnet-survival模型的预测准确度均有所提高,RSF、Cox-nnet、Nnet-survival等机器学习方法的预测准确度仍高于CPH,RSF的预测准确度又高于Cox-nnet和Nnet-survival;而经过SMOTE算法平衡数据后的预测准确度的提高又高于随机过采样方法。所以SMOTE方法结合随机生存森林的预测性能较优,且其可以解决生存数据中的类别不平衡、复杂非线性、非比例风险假定等问题。（3）对于DLBCL来说,经过SMOTE平衡数据后所构建的RSF模型性能最优。
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