目的：卵巢惡性腫瘤是女性生殖器官常見的惡性腫瘤之一,嚴重威脅女性生命健康。由于卵巢深居盆腔,體積小,缺乏典型癥狀,發現時大多數已擴散到盆腹腔器官,預后較差。本研究旨在收集卵巢癌患者的數據,構建其術后5年生存模型,為手術效果評估與預測患者預后情況提供服務。方法：通過軟件SEER*Stat 8.3.5下載2004-2010年隨訪時間滿5年的卵巢癌手術患者記錄。參考NCCN臨床指南、AJCC臨床指南、CS腫瘤信息采集系統、臨床專家意見,初步選取20個預后變量進行研究,包括:種族、居住區域、發病部位、組織分級、患側、原位手術類型、浸潤程度、淋巴受累程度、婚姻狀態、腫瘤分期、遠處轉移情況、腫瘤個數、是否為首要惡性腫瘤、淋巴結移除情況、組織學類型、腫瘤大小、受檢淋巴結數量、陽性淋巴結數量、確診年齡、生存時間。以術后5年為時間基線,生存時間≥5年(60個月)記為“生存”,生存時間5年為“死亡”,將生存和死亡作為本研究的結局變量。根據CS系統清理不符合要求的數據,應用interval法將連續型變量離散化,按照70%和30%比例將患者數據隨機分為訓練集和測試集。對訓練集數據應用單因素分析和logistic回歸初步篩選變量;然后通過禁忌搜索算法構建貝葉斯網絡模型,結合臨床專家意見調整網絡結構,完成最終建模。使用測試集對所建模型進行測試,并與支持向量機、人工神經網絡和決策樹算法進行比較。結果：共選取7827例患者數據,患者術后5年生存與死亡比約為5∶3,應變量類別比重較為平均。經篩選后的預后變量有:組織分級、淋巴受累程度、浸潤程度、淋巴結移除情況、遠處轉移情況、確診年齡、婚姻狀態。基于貝葉斯網絡構建的模型預測準確率為76.3%,優于支持向量機(70.6%)、人工神經網絡(70.8%)和決策樹(73.1%)。結論：以卵巢癌患者術后生存狀態為目標構建的患者生存預后模型的預測準確率達76.3%。通過構建的貝葉斯網絡進一步探尋預后變量間的關系,相比于單純進行logistic回歸分析,更好地詮釋了各預后因素間的關系,實現了方法與經驗的結合。
【學位單位】：中國醫科大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R737.31
【部分圖文】：

SEER 數據庫SEER*Stat 8.3.5數據預處理原始數據訓練集(70%，5479 例） 測試集(30%，2348 例)數據提取2004-2010 年確診為卵巢癌研究對象(7827 例)

圖 3-1 各預后因素與患者生存關系的貝葉斯網絡型共納入 7 個自變量，5 個自變量直接或間接指向應變量。通過所構知，淋巴受累程度、遠處轉移情況、浸潤程度、確診年齡與生存時間，而組織分級通過影響浸潤程度、淋巴受累程度間接與生存時間發生
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本文編號：2891076