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深度神经网络在不规则弥漫大B细胞淋巴瘤时间序列数据分类预测中的应用
1
作者
李琼
张岩波
+8 位作者
余红梅
周洁
赵艳琳
李雪玲
王俊霞
张高源
乔宇
赵志强
罗艳虹
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期190-193,199,共5页
目的探讨深度神经网络在不规则时间序列数据中的分类效果,并对山西某医院2014-2020年362例弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者进行复发预测。方法回顾性地收集了确诊且治疗后达到完全缓解的362例DLBCL患者的...
目的探讨深度神经网络在不规则时间序列数据中的分类效果,并对山西某医院2014-2020年362例弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者进行复发预测。方法回顾性地收集了确诊且治疗后达到完全缓解的362例DLBCL患者的病例资料,并预测其两年内的复发。先利用LASSO回归进行变量的筛选,再构建基于GRU-ODE-Bayes(gated recurrent unirt-ordinary differential equation-Bayes)的不规则时间序列深度神经网络模型,并与传统模型及其他深度神经网络模型进行比较。结果在本文的所有模型中,传统模型的分类性能不及深度神经网络模型。其中GRU-ODE-Bayes模型最优,其AUC为0.85,灵敏度为0.84,特异度为0.71,G-means为0.77。结论关于不规则DLBCL时间序列数据,与本文其他模型相比,GRU-ODE-Bayes模型可以更精准地预测DLBCL患者的复发情况,可为患者个性化治疗和医生决策提供参考。
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关键词
弥漫大B细胞淋巴瘤
不规则时间序列数据
复发预测
深度神经网络
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职称材料
题名
深度神经网络在不规则弥漫大B细胞淋巴瘤时间序列数据分类预测中的应用
1
作者
李琼
张岩波
余红梅
周洁
赵艳琳
李雪玲
王俊霞
张高源
乔宇
赵志强
罗艳虹
机构
山西
医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
重大疾病风险评估
山西省
重点实验室
煤炭环境致病与防治教育部重点实验室
山西省肿瘤医院核医学pet/ct中心
山西省
肿瘤
医院
血液科
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期190-193,199,共5页
基金
山西省科技厅应用基础研究计划面上项目(202103021224245)
国家自然科学基金青年科学基金(81502897,82273742)
山西医科大学博士启动基金(BS2017029)。
文摘
目的探讨深度神经网络在不规则时间序列数据中的分类效果,并对山西某医院2014-2020年362例弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者进行复发预测。方法回顾性地收集了确诊且治疗后达到完全缓解的362例DLBCL患者的病例资料,并预测其两年内的复发。先利用LASSO回归进行变量的筛选,再构建基于GRU-ODE-Bayes(gated recurrent unirt-ordinary differential equation-Bayes)的不规则时间序列深度神经网络模型,并与传统模型及其他深度神经网络模型进行比较。结果在本文的所有模型中,传统模型的分类性能不及深度神经网络模型。其中GRU-ODE-Bayes模型最优,其AUC为0.85,灵敏度为0.84,特异度为0.71,G-means为0.77。结论关于不规则DLBCL时间序列数据,与本文其他模型相比,GRU-ODE-Bayes模型可以更精准地预测DLBCL患者的复发情况,可为患者个性化治疗和医生决策提供参考。
关键词
弥漫大B细胞淋巴瘤
不规则时间序列数据
复发预测
深度神经网络
Keywords
Diffuse large B-cell lymphoma
Irregular time series data
Recurrence risk prediction
Deep neural networks
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度神经网络在不规则弥漫大B细胞淋巴瘤时间序列数据分类预测中的应用
李琼
张岩波
余红梅
周洁
赵艳琳
李雪玲
王俊霞
张高源
乔宇
赵志强
罗艳虹
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024
0
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