一种基于神经网络的肺腺癌浸润程度预测系统

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的肺腺癌浸润程度预测系统。该系统包括以下五个部分：第一部分：数据输入部分；第二部分：数据预处理部分；第三部分：模型构建部分；第四部分：模型训练部分；第五部分：预测部分；输入待预测肺腺癌患者病灶特征和临床特征预处理后的数据，利用训练后的模型进行预测，输出预测结果：待预测肺腺癌的浸润程度为浸润性腺癌或非浸润性腺癌(不典型腺样增生、原位癌或微浸润腺癌)。本发明的预测系统能够准确的预测肺腺癌患者的浸润程度，预测结果的AUC高达90.32％，敏感度高达92.37％，特异度高达59.21％。本发明的预测系统对医生根据肺腺癌患者情况选择最佳治疗策略、以及预后评估具有非常重要的作用，应用前景广阔。