基于SOM神经网络和SVM的食管癌风险预测方法

摘要

本发明提出了一种基于SOM神经网络和SVM的食管癌风险预测方法，其步骤为：首先，采集食管癌患者的M种血液指标信息和生存期信息，作为原始数据集；然后，利用SOM神经网络对M种血液指标进行聚类，得到M种血液指标的聚类结果；再利用COX风险回归模型对聚类结果进行回归验证，得到与食管癌患者生存期显著相关的N种血液指标信息；然后，通过绘制ROC曲线，找到生存期的临界阈值，并划分风险等级；最后，运用遗传算法来优化SVM的参数，选取RBF核函数建立食管癌风险预测模型。本发明通过SOM神经网络聚类和SVM构建模型能够同时找到多个与生存期显著相关的血液指标，并合理、方便、有效地对食管癌的风险等级进行预测。