放射性肝病的神经网络模型预测研究

作     者：朱骥 朱小东 梁世雄 徐志勇 赵建东 傅小龙 蒋国梁 Zhu Ji;Zhu Xiaodong;Liang Shixiong;Xu Zhiyong;Zhao Jiangdong;Fu Xiaolong;Jiang Guoliang

作者机构：复旦大学附属肿瘤医院放射治疗科上海200031 广西医科大学附属肿瘤医院放射治疗科南宁530021 

出 版 物：《癌症进展》 (Oncology Progress)

年 卷 期：2006年第4卷第4期

页      面：314-318页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 100106[医学-放射医学] 10[医学] 

主　　题：放射性肝病 神经网络 预测 

摘      要：目的评价人工神经网络在放射性肝病预测中的价值。方法93例肝硬化Child-PughA级患者接受三维适形放疗,其中8例发生放射性肝病。93例被随机分为训练集和验证集进行模型拟合。结果ROC曲线下面积为0.8897,灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.875,0.882,0.882,0.412和0.987。结论预测因子涵盖物理和临床指标,人工神经网络模型在放射性肝病的预测中获得了较高的准确度。