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3种统计模型在预测肺癌术后并发症中的比较

安徽医科大学学报 2014 04 v.49 472-475     字体:

基金项目: 国家自然科学基金(编号:81172172)

作者:宋健;苏虹;周洋洋;郭亮亮;王保龙;

关键词:Logistic模型;;BP神经网络;;肺癌;;并发症

DOI:10.19405/j.cnki.issn1000-1492.2014.04.013

〔摘 要〕 目的探讨BP神经网络模型在预测肺癌术后并发症中的应用价值。方法调查肺癌患者术后并发症发生情况。分别应用Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测准确度。结果 Logistic回归、BP神经网络模型和经Logistic回归筛选变量后的BP神经网络模型的预测一致率分别为81.6%、89.7%、90.8%。3种模型受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积(AUC)分别为0.636、0.801、0.808。Logistic模型的AUC与两种BP神经网络模型的差异有统计学意义(P<0.05)。结论 BP神经网络对肺癌术后并发症预测的效果优于Logistic回归模型。