基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测系统

    公开(公告)号:CN112185549B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202011052229.1

    申请日:2020-09-29

    IPC分类号: G16H50/20 G16H50/70 G06K9/62

    摘要: 本发明提出了一种基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测方法,用以实现对食管鳞癌患者的预后生存风险评估。其步骤为:首先,根据食管鳞癌患者的临床检测数据筛选出特征指标,并根据特征指标构建决策树分类器;其次,利用决策树分类器将食管鳞癌患者分为早期和中晚期食管鳞癌患者;然后,获取食管鳞癌患者术前一周的血液指标信息,筛选出与食管鳞癌患者生存风险相关性高的血液指标并构建逻辑回归模型;再将分类后的食管鳞癌患者的血液指标输入逻辑回归模型中,得到食管鳞癌患者的预后生存风险概率值;进而判断预后生存风险的高低。本发明较为准确地判断食管鳞癌患者术后的生存状态,提高风险预测的性能,降低风险预测的成本。

    基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测方法

    公开(公告)号:CN112185549A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011052229.1

    申请日:2020-09-29

    IPC分类号: G16H50/20 G16H50/70 G06K9/62

    摘要: 本发明提出了一种基于临床表型和逻辑回归分析的食管鳞癌风险预测方法,用以实现对食管鳞癌患者的预后生存风险评估。其步骤为:首先,根据食管鳞癌患者的临床检测数据筛选出特征指标,并根据特征指标构建决策树分类器;其次,利用决策树分类器将食管鳞癌患者分为早期和中晚期食管鳞癌患者;然后,获取食管鳞癌患者术前一周的血液指标信息,筛选出与食管鳞癌患者生存风险相关性高的血液指标并构建逻辑回归模型;再将分类后的食管鳞癌患者的血液指标输入逻辑回归模型中,得到食管鳞癌患者的预后生存风险概率值;进而判断预后生存风险的高低。本发明较为准确地判断食管鳞癌患者术后的生存状态,提高风险预测的性能,降低风险预测的成本。

    基于临床表型和LASSO的食管鳞癌预后指数模型构建方法

    公开(公告)号:CN112635057B

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202011500328.1

    申请日:2020-12-17

    IPC分类号: G16H50/30 G16H50/70

    摘要: 本发明提出了一种基于临床表型和LASSO的食管鳞癌预后指数模型构建方法,其步骤为:首先,采集食管癌患者的M种临床表型指标信息和生存期信息,作为原始数据集;然后,利用Kaplan‑Meier法及log‑rank法研究获得食管癌患者临床表型指标与生存期信息的关系;再利用单因素COX回归与多因素COX回归分析影响患者生存预后的临床表型指标;然后,通过LASSO回归方法分析筛选与患者生存相关度更高的指标并构建患者预后生存评价模型预后指数,通过患者的临床表型指标求取患者的预后指数,进而判断患者预后生存风险的高低。本发明较为准确地预测食管鳞癌患者术后的生存状况,提高预后风险预测的能力,降低预后风险预测的成本。

    基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法

    公开(公告)号:CN114639482A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210276812.3

    申请日:2022-03-21

    IPC分类号: G16H50/30 G16H50/70

    摘要: 本发明提出了一种基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法,其步骤为:首先,获取食管鳞癌患者的病理数据,利用卡方检验方法和信息增益确定的重要病理因素构建决策树,将患者分为早期组和中晚期组;其次,分别获取早期组和中晚期组食管鳞癌患者的术前血常规生化指标,利用LASSO选择出与术后生存风险显著相关的指标;然后,利用IDPC将早期组和中晚期组食管鳞癌患者分别聚集成不同的集群,对每一个集群,构建基于LR的列线图以预测食管鳞癌患者的生存风险;最后,利用混淆矩阵和受试者的AUC对列线图的性能进行评估。本发明较为准确地判断食管鳞癌患者的预后生存风险,可以帮助医生做出诊断决定,以至于为患者提供有效治疗。

    基于临床表型和LASSO的食管鳞癌预后指数模型构建方法

    公开(公告)号:CN112635057A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011500328.1

    申请日:2020-12-17

    IPC分类号: G16H50/30 G16H50/70

    摘要: 本发明提出了一种基于临床表型和LASSO的食管鳞癌预后指数模型构建方法,其步骤为:首先,采集食管癌患者的M种临床表型指标信息和生存期信息,作为原始数据集;然后,利用Kaplan‑Meier法及log‑rank法研究获得食管癌患者临床表型指标与生存期信息的关系;再利用单因素COX回归与多因素COX回归分析影响患者生存预后的临床表型指标;然后,通过LASSO回归方法分析筛选与患者生存相关度更高的指标并构建患者预后生存评价模型预后指数,通过患者的临床表型指标求取患者的预后指数,进而判断患者预后生存风险的高低。本发明较为准确地预测食管鳞癌患者术后的生存状况,提高预后风险预测的能力,降低预后风险预测的成本。