10.3969/j.issn.1000-386x.2023.04.009
基于因果推断肺癌患者生存时间预测方法
医学上常用回归的方法评估肿瘤患者的生存时间,但有一定的局限性.为了提高回归结果,提出一种基于因果推断的患者生存时间预测方法(MRCI-DNN).采用因果推断算法构建病理因素与患者生存时间的因果网络结构图,从因果网络结构图中筛选主要因素,并结合深度神经网络模型预测生存时间.实验表明,肺癌分期、放化疗、吸烟、PLR、肺癌类型及NLR是影响肺癌患者生存时间的主要因素.通过实验对比,基于因果推断方法筛选主要因素应用在深度神经网络预测上要优于其他选择特征方法.
因果推断、机器学习、生存时间、因果网络结构图、深度神经网络
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TP399(计算技术、计算机技术)
中央军委科技委创新特区项目;湖南省教育厅重点项目;新型冠状病毒感染肺炎疫情综合防控体系研究;南华大学研究生科研创新项目;湖南省研究生科研创新项目
2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
47-53
