基于遗传算法特征选择的HBV再激活分类预测模型

发布时间：2017-08-09 14:28

  本文关键词：基于遗传算法特征选择的HBV再激活分类预测模型

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【摘要】：探讨原发性肝癌患者精确放疗后乙型肝炎病毒(hepatitis b virus,HBV)再激活的危险特征和分类预测模型。提出基于遗传算法的特征选择方法,从原发性肝癌数据的初始特征集中选择HBV再激活的最优特征子集。建立贝叶斯和支持向量机的HBV再激活分类预测模型,并预测最优特征子集和初始特征集的分类性能。实验结果表明,基于遗传算法的特征选择提高了HBV再激活分类性能,最优特征子集的分类性能明显优于初始特征子集的分类性能。影响HBV再激活的最优特征子集包括:HBV DNA水平,肿瘤分期TNM,Child-Pugh,外放边界和全肝最大剂量。贝叶斯的分类准确性最高可达82.89%,支持向量机的分类准确性最高可达83.34%。
【作者单位】： 齐鲁工业大学信息学院;山东省肿瘤医院放疗病区;
【关键词】： HBV再激活 遗传算法 特征选择 贝叶斯 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(No.81402538);国家自然科学基金项目(No.61375013) 山东省自然科学基金项目(No.ZR2013FM020)
【分类号】：R512.62;TP18;R735.7
【正文快照】： 2.山东省肿瘤医院放疗病区,济南250117)原发性肝癌(Primary Liver Carcinoma,PLC)是我国常见的恶性肿瘤之一,尤其在南方地区患者甚广[1]。近年对中晚期原发性肝癌患者常采用精确放疗治疗方法,原发性肝癌患者精确放疗后易发生乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)再激活[2-3]。

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本文编号：645766