NLR联合TANs检测对胃癌患者术后生存时间预测分析

目的:探讨NLR和TANs对胃癌患者术后生存预测的临床意义。方法:选取2016年10月到2018年10月于本院收治的患有胃癌且行胃癌根治术的患者78例。将患者分为四个组别,对比四组病患的术后生存时间。结果:四组患者中,NLR低且TANs高浸润组患者生存时间明显高于NLR高联合TANs低浸润组的患者(P<0.05),差异有统计学意义。结论:术前NLR联合TANs浸润可以作为预测胃癌患者术后生存时间的指标,且高NLR联合TANs低浸润的患者术后生存时间较短。

基于链路生存时间预测的高动态飞行自组网组播路由协议

针对飞行自组网(FANETs)中因节点高速移动导致链路频繁断开的问题,提出一种具备链路生存时间预测与路由自主修复能力的高动态FANETs组播路由协议。根据相邻节点间距离的变化情况预测邻居节点间剩余链路生存时间,同时基于预测结果并结合路由跳数、剩余能量等因素对链路质量作出综合评价,选出最佳中继节点以提高路由的可靠性。此外,通过局部路由修复与全局路由刷新相结合的策略对所建立路由进行动态维护,缓解节点高速移动引起的链路频繁断开问题,提高数据递交率。实验结果表明,在不同场景下,该协议在数据递交率、网络吞吐量、路由开销等方面均优于经典组播路由协议ODMRP。

应用于临床生存时间预测的二次学习算法研究

生存时间预测在医学、经济和工程等领域有着广泛的应用。随着机器学习技术和数据挖掘技术的发展和广泛应用,研究人员提出了很多基于机器学习技术的生存时间预测算法。这些算法虽然都取得了良好的效果,但预测精度均有提升的空间。因此,提出了一种基于二次学习风范的生存时间预测算法,并结合最近邻算法在截尾样本估计上的应用以及支持向量机在泛化性能上的优势,实现了对临床生存时间的建模。实验结果表明,该算法能够获取精确的生存时间,且具有预测精度上的性能优势。

基于随机森林和Cox模型的肺癌生存时间分析与预测

本研究旨在通过随机生存森林和Cox比例风险模型,分析并预测肺癌患者的生存时间。研究数据来源于R语言中的survival包中的cancer数据集。首先,采用随机森林方法进行变量选择,结果显示,性别和体能状态是对生存时间具有显著影响的关键变量。接着,本文使用Cox比例风险模型进一步分析了上述变量对生存时间的影响。结果显示,体能状态评分越高,死亡风险越大,而女性患者的生存时间相对较长但统计显著性较低。Cox比例风险模型的分析表明,模型在区分生存时间上的能力较好,且模型整体显著。为了直观展示不同风险组的生存概率差异,绘制了生存曲线,结果表明,高风险组的生存概率显著低于低风险组。通过绘制ROC曲线并计算AUC值,发现模型在区分高低风险患者方面具有中等的预测能力。此外,Bootstrap方法验证了模型的稳定性,性别和体能状态的系数在多次抽样中的估计值较为一致。模型贡献解释中通过Shapley值进一步验证了性别和体能状态是预测生存时间的重要指标,确认了它们在模型中的关键作用。综上所述,本研究通过系统的变量选择、模型分析和多种评估方法,揭示了性别和体能状态对肺癌患者生存时间的显著影响,并验证了模型的稳健性和有效性,为临床实践中预测患者预后提供了重要的参考依据。The aim of this study was to analyze and predict the survival time of lung cancer patients by means of random survival forests and Cox proportional risk models. The study data were obtained from the cancer dataset in the survival package in R language. First, the random forest method was used for variable selection, and the results showed that gender and physical status were the key variables that had a significant effect on survival time. Then, this paper further analyzes the effects of the above variables on survival time using Cox proportional risk model. The results showed that the higher the physical status score, the higher the risk of death, while female patients had relatively longer but less statistically significant survival times. The analysis of the Cox proportional risk model showed the model’s ability to discriminate between survival times was better and the model was overall significant. Survival curves were plotted to visualize the difference in survival probability between different risk groups, and the results showed that the survival probability of the high-risk group was significantly lower than that of the low-risk group. By plotting the ROC curve and calculating the AUC value, the model was found to have moderate predictive ability in distinguishing between high- and low-risk patients. In addition, the Bootstrap method verified the stability of the model, and the coefficients for gender and physical status were more consistent in their estimates across multiple samples. The model contribution interpretation was further validated by the Shapley value that gender and physical fitness status are important predictors of survival time, confirming their key role. In summary, this study revealed the significant effects of gender and physical status on the survival time of lung cancer patients through systematic variable selection, model analysis and multiple assessment methods, and verified the robustness and validity of the model, which provides an important reference for predicting patients’ prognosis in clinical practice.

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。

老年终末期恶性肿瘤患者生存期的预估

目的探讨老年终末期恶性肿瘤患者的生存期。方法回顾性分析224例终末期恶性肿瘤死亡患者的临床资料,将20项临床生化检查结果中影响显著的几个变量的回归系数最后转换为分值,将各分类的分值相加后得到患者的最终评分。结果单因素分析结果显示,9项指标对生存时间有显著影响(P<0.05);经对9个变量进行多因素分析,筛选出影响生存期的4个独立危险因素为白蛋白、转氨酶、血尿素氮和卡氏功能指数(KPS)。结论建立一个简便易行的评分方法,可粗略预估老年终末期恶性肿瘤患者生存期的长短。