申请/专利权人:山东大学
申请日:2022-06-29
公开(公告)日:2024-04-16
公开(公告)号:CN114974598B
主分类号:G16H50/50
分类号:G16H50/50
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2024.04.16#授权;2022.09.16#实质审查的生效;2022.08.30#公开
摘要:本发明公开一种肺癌预后预测模型构建方法及肺癌预后预测系统,包括:对获取的肺癌疾病变量经单变量分析后筛选得到肺癌预测因子,根据肺癌预测因子构建贝叶斯网络模型;对肺癌预测因子通过特征选择进行二次筛选得到肺癌预后因子,根据肺癌预后因子构建多因素Cox比例风险回归模型;在贝叶斯网络模型中引入肺癌生存结局变量,得到新网络结构;根据多因素Cox比例风险回归模型,预测肺癌预后因子在组合状态下的生存概率,得到肺癌生存结局变量的条件概率表;对新网络结构和条件概率表进行拟合得到肺癌预后预测模型。解决传统预测模型在临床数据缺乏关键预测变量时难以预测的问题,提高临床预测的准确性。
主权项:1.一种肺癌预后预测模型构建方法,其特征在于,包括:对获取的肺癌疾病变量经单变量分析后筛选得到肺癌预测因子,根据肺癌预测因子构建贝叶斯网络模型;根据肺癌预测因子采用模型平均方法构建贝叶斯网络模型,由贝叶斯网络模型建模肺癌预测因子间的相互依赖关系;对肺癌预测因子通过特征选择进行二次筛选得到肺癌预后因子,根据肺癌预后因子构建多因素Cox比例风险回归模型;在贝叶斯网络模型中引入肺癌生存结局变量,得到新网络结构;根据多因素Cox比例风险回归模型,预测肺癌预后因子在组合状态下的生存概率,得到肺癌生存结局变量的条件概率表;肺癌生存结局变量的条件概率表为: 其中,S0t为第t年的基线风险函数;βi为对应变量xi的Cox比例风险回归模型的回归系数;p为多因素Cox比例风险回归模型中肺癌预后因子个数;对新网络结构和条件概率表进行拟合得到肺癌预后预测模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 山东大学 一种肺癌预后预测模型构建方法及肺癌预后预测系统
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