一种基于卷积神经网络的食管鳞癌患者生存风险预测方法

摘要

本发明提出了一种基于卷积神经网络的食管鳞癌患者生存风险预测方法，其步骤为：首先，收集食管鳞癌患者的M种临床表型指标以及生存信息作为原始数据；其次，使用Kaplan‑Meier法及log‑rank法研究获得食管癌患者临床表型指标与生存期信息的关系；再利用单因素COX回归分析影响患者生存预后的临床表型指标；再通过Relief特征选择算法和Pearson相关性分析提取与患者生存风险相关性更强的临床表型指标；最后使用卷积神经网络利用相关性更强的临床表型指标构建食管鳞癌患者生存风险预测模型，进而判断患者预后生存风险的高低。本发明较为准确地预测食管鳞癌患者术后的生存状况，提高预后风险预测的能力，降低预后风险预测的成本。