基于Logistic回归、ANN、SVM的乳腺癌复发影响因素研究

发布时间：2017-12-26 01:38

  本文关键词：基于Logistic回归、ANN、SVM的乳腺癌复发影响因素研究　出处：《计算机系统应用》2016年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为找出乳腺癌复发的影响因素,并比较人工神经网络(ANN)型、支持向量机型(SVM)和logistic回归型在乳腺癌复发中的预测效能.本文结合南斯拉夫卢布尔雅那大学医疗中心乳腺癌肿瘤研究所的277例数据,对乳腺癌复发的影响因素进行研究.分别采用了logistic回归、人工神经网络和支持向量机方法来建立乳腺癌复发的预测模型,并对这三种分析方法进行了理论方法和预测效能的比较.结果发现,肿瘤大小、有无结节冒、肿瘤恶性程度(P0.05)是乳腺癌术后复发的主要影响因素,而在不同的预测方法中相对于logistic回归模型,支持向量机和人工神经网络具有更好的预测效能,其中支持向量机的预测效能最好.
【作者单位】： 浙江工业大学经贸学院;
【分类号】：R737.9;TP183
【正文快照】： 1引言乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤[1],据美国癌症协会估计,2012年美国确诊的乳腺癌新发病例226870例,死于乳腺癌的患者39510例[2].乳腺癌的复发是指病理证实的乳腺癌经过治疗(包括手术放疗化疗)后在原发灶附近或远隔器官出现病理性质完全相同肿瘤的现象[3].关于乳腺癌术后局

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