Logistic回归和神经网络方法在医学诊断中的应用

摘要

大肠癌是最常见的恶性肿瘤，严重威胁了人类的生命安全。目前仍以手术治疗为主，淋巴结转移是影响大肠癌患者预后的主要因素之一。本文主要应用统计学的方法将大肠癌患者的病理学参数指标进行分析，来探讨大肠癌患者术前淋巴结转移的发病规律，揭示影响大肠癌术前淋巴结转移因素，为指导手术前治疗，减少术后复发起到一定的参考价值。 本文主要对2012年1月至2013年12月辽宁省人民医院收治的252例大肠癌患者入院检查各项常规指标进行回顾性分析，分别应用Logistic回归、神经网络方法和SCAD方法筛选出影响淋巴结转移的主要因素，并且将这几种方法进行比较。 本文的第一章主要介绍了目前对大肠癌研究的现状、统计学的研究现状及论文的意义和内容方法。第二章主要论述了相关的理论知识。第三章主要是实例分析，根据辽宁省人民医院近年来大肠癌病患的相关临床及病理资料进行具体分析。第四章主要写该篇论文得到的结论以及不足之处。

目录

声明

摘要

1．1．1大肠癌研究现状

1．1．2统计学研究现状

1．2研究的目的和意义

1．3研究内容与方法

1．3．1研究内容

1．3．2研究方法

2．1 Logistic回归模型

2．1．1回归模型

2．1．2回归模型参数的意义与解释

2．1．3模型的假设检验

2．1．4其他问题

2．2卡方检验

2．3人工神经网络

2．3．1人工神经网络基本原理

2．3．2 BP算法

2．3．3多层感知器

2．4 SCAD

第3章实例分析

3．1病例资料收集与处理

3．1．1调查对象和内容

3．1．2数据的描述性统计

3．1．3数据的预处理

3．1．4卡方检验

3．2经过卡方检验的logistic回归分析

3．3淋巴结转移的神经网络分析

3．4经过卡方检验的神经网络分析

3．5淋巴结转移的SCAD方法

3．6几种方法的比较

4．1结论

4．2展望

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间完成的论文