基于近鄰成分分析算法的原發(fā)性肝癌精確放療后HBV再激活分類預(yù)測
作者：趙詠旺; 劉毅慧; 黃偉 齊魯工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院; 濟(jì)南250353; 山東省腫瘤醫(yī)院放療病區(qū); 濟(jì)南250117
摘要：原發(fā)性肝癌（PLC）患者在精確放療后乙型肝炎病毒（HBV）再激活是一種常見并發(fā)癥，及時(shí)的預(yù)測防護(hù)能降低發(fā)病率、死亡率。研究表明：多余的特征變量會(huì)影響HBV再激活的預(yù)測精度。通過提出基于近鄰成分分析（NCA）的特征選擇方法找出HBV再激活的危險(xiǎn)因素及特征組合。之后分別建立經(jīng)Bayes優(yōu)化前后的支持向量機(jī)模型（SVM）對這些關(guān)鍵特征子集及初始特征集進(jìn)行分類預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表：明HBV DNA水平、KPS評分、分割方式、外放邊界、V25、腫瘤分期TNM、Child-Pugh等都是影響HBV再激活的危險(xiǎn)因素。其中經(jīng)NCA特征選擇之后發(fā)現(xiàn)的V25是在乙型肝炎病毒再激活研究中首次提出的危險(xiǎn)因素。10折交叉驗(yàn)證下特征組合HBV DNA水平、外放邊界、V25的預(yù)測精度高達(dá)86.11%。支持向量機(jī)分類器可以很好的應(yīng)用于乙型肝炎病毒再激活的研究，特征選擇后的關(guān)鍵特征組合具有更優(yōu)越的分類性能。
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生物信息學(xué)雜志
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