BP神經網絡在結直腸癌預后研究中的應用.pdf

1、目的：①研究結直腸癌患者預后的影響因素。②探討比例風險Cox模型、Logistic回歸模型及BP神經網絡在結直腸癌患者術后生存率預測中的效果。③比較三種模型在結直腸癌患者術后生存率預測中的性能。④探討B(tài)P神經網絡預測結直腸癌患者術后生存期的效果。⑤綜合評價BP神經網絡在結直腸癌患者預后研究中的作用。
　　方法：①收集武漢市某肛腸?？漆t(yī)院2004年5月至2008年5月期間,經病理學確診的原發(fā)結直腸癌患者222例。②通過查閱病案和復診

2、記錄收集結直腸癌患者的相關資料,收集的資料包括人口學基本信息、臨床特征、病理特征和臨床實驗室資料。③采用自制調查表,通過定期電話訪問形式收集結直腸癌患者術后隨訪資料。④運用統(tǒng)計軟件SPSS16.0進行統(tǒng)計分析:采用Kaplan-Meier法計算生存率,預后影響因素單因素分析采用Log-rank檢驗,多因素分析采用比例風險Cox回歸模型。分別構建比例風險Cox回歸模型和Logistic回歸模型預測結直腸癌患者術后三年生存率。⑤運用統(tǒng)計軟件

3、MatLab7.12分別構建兩個BP神經網絡用于預測結直腸癌患者術后三年生存率和術后生存期。
　　結果：①結直腸癌患者術后中位生存時間為56個月,術后1年、3年、5年生存率分別為92.8％、67.2%和44.5%。②單因素分析顯示影響結直腸癌預后的因素包括:術前CEA水平、術前CA19-9水平、術前三項指標并聯檢測、術后是否化療、腫瘤直徑、腫瘤分化程度、淋巴結轉移、遠處轉移、TNM分期及Dukes分期。③多因素比例風險Cox回歸模

4、型顯示影響預后的獨立因素包括:TNM分期、術后是否化療、術前三項指標并聯檢測和腫瘤直徑。④比例風險Cox模型預測結直腸癌患者術后3年生存率的準確率、靈敏度、特異度和AUC分別為73.2%、65.0%、81.0%和0.844。⑤Logistic回歸模型預測術后3年生存率的準確率、靈敏度、特異度和AUC分別為73.2%、80.0%、66.7%和0.785。⑥BP神經網絡預測術后3年生存率的準確率、靈敏度、特異度和AUC分別為80.5%、80

5、.0%、81.0%和0.849。⑦三種模型預測效果無顯著性差異,BP神經網絡略優(yōu)于Cox模型和Logistic回歸模型。8.BP神經網絡預測結直腸癌患者術后生存期與實際結果比較無顯著性差異。
　　結論：①TNM分期、術后是否化療、術前三項指標并聯檢測和腫瘤直徑是影響結直腸癌患者術后生存的獨立因素。②三種模型均能有效預測結直腸癌患者術后3年生存率,其中,BP神經網絡最佳。③BP神經網絡能有效預測結直腸癌患者術后生存期。④BP神經網絡