公开(公告)号：CN115472291A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211110549.7

申请日：2022-09-13

申请人： 郑州大学第一附属医院

发明人： 李小丽 ,  高明 ,  韩高扬 ,  杨玉丹 ,  韩高勇 ,  梁恩豪

IPC分类号： G16H50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于改进樽海鞘优化BP神经网络的食管鳞癌生存预测方法，其步骤如下：将食管鳞癌的样本数据进行分类筛选；构建BP神经网络的拓扑结构，利用训练样本对BP神经网络进行过训练，计算BP神经网络预测的全局误差；利用Tent混沌映射初始化樽海鞘的种群，樽海鞘个体代表BP网络的初始权值和阈值，将BP神经网络预测的全局误差为樽海鞘算法的适应度函数，得到最优樽海鞘个体；将最优樽海鞘个体作为BP神经网络的最优权值和阈值构建食管癌风险预测模型；将测试样本的数据代入到食管癌风险预测模型预测食管癌患者的生存期。本发明具有较好的可行性，寻优精度和收敛速度均有明显提升，受维度变化影响很小，高维求解能力更强、更稳定。