胃癌诊断数学建模论文

利用数学建模及算法研究肺癌早期诊断问题肺癌早期诊断一直以来都是医学领域的热点问题之一。

然而，由于肺癌的发展具有隐匿性和突然性的特点，常常导致在早期阶段难以及时发现和诊断。

为了解决这一问题，数学建模及算法的应用在肺癌早期诊断中发挥了重要作用。

一、数学建模在肺癌早期诊断中的应用肺癌的早期诊断主要依靠肺部CT、胸部X射线等影像学技术。

然而，仅凭肿瘤的外观特征往往不能准确判断肿瘤的恶性程度和发展趋势。

因此，数学建模成为一种有效的辅助手段。

1.肺癌风险评估模型通过收集大量患者的临床数据，如年龄、性别、吸烟史、家族病史等，构建一种肺癌风险评估模型，可以预测患者发生肺癌的概率。

这种模型能够帮助医生识别高危人群，及早进行进一步检查和筛查，提高早期诊断的准确性。

2.肺癌图像分析肺癌的早期病灶往往较小且形状不规则，传统的人工分析方法容易漏诊和误诊。

数学建模可以通过计算机视觉和图像处理技术，自动提取肺癌影像特征，如肿瘤的大小、形状、纹理等，通过建立数学模型进行分类和诊断。

3.肺癌生长模型通过采集患者肺癌的多次CT图像，建立肺癌生长模型，可以预测肿瘤的生长速度和趋势。

这一模型可以帮助医生评估肿瘤的恶性程度，制定更合适的治疗方案。

二、算法在肺癌早期诊断中的应用随着人工智能和机器学习算法的发展，其在肺癌早期诊断中的应用也日益普及。

算法通过对大量数据的分析和学习，能够识别肺癌的特征和模式，提高诊断的准确性和效率。

1.机器学习算法机器学习算法主要包括监督学习和无监督学习两种方式。

在肺癌早期诊断中，可以通过监督学习的方法，利用已有的肺癌患者数据和正常人群数据建立分类模型，以实现对新患者肺癌的自动诊断。

无监督学习则可发现隐藏在数据中的模式，帮助医生进一步研究肺癌的发展规律。

2.深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的算法，可以自动从大量样本中学习和识别特征。

在肺癌早期诊断中，深度学习算法可以通过对肺部CT图像的分析，提取出更多肿瘤的特征信息，从而提高诊断的精确性。

血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的PCA-决策树模型对胃癌的诊断价值桂林;黄远帅【摘要】Objective To evaluate the diagnostic value of serum tumorsCA72-4,CA242,CA19-9 and carcino-embryonic anti-gen (CEA)for patients with gastric cancer based on principle component analysis (PCA)-decision tree analysis.Methods Serum levels of CA72-4,CA242,CA19-9 and CEA in 193 patients with gastric cancer,106 patients with benign gastric disea-ses and 86 nornal controls were measured by electrochemiluminescence assay,and data were analyzed by the receiver operat-ing characteristic (ROC)curve,PCA and PCA-decision tree analysis.Results The area under the ROC curve of CA72-4, CA242,CA19-9 and CEA was 0.741[95% confidence interval (95%CI),0.692~0.791],0.863 (95%CI,0.827~0.898), 0.783(95%CI,0.737~0.828)and 0.827 (95%CI,0.785~0.869),respectively.The combined four serum tumor markers in the PCA-AUC model was 0.935 (95%CI,0.912~0.958)at the cutoff value (PC score)of 44.13 with 78.2% of sensi-tivity and 94.8% of specificity.The accuracy of serum CA72-4,CA242,CA19-9 and CEA for the diagnosis of gastric cancer group and nongastric cancer group (benign gastric diseases and nornal controls)in the decision tree model were 76.2% and 94.8%,56.5% and 96.5% for prediction,respectively.The combined four serum tumors for the diagnosis of gastric cancer group and nongastric cancer group in PCA-decision tree model were 90.3% and 100%,72.4% and 92.2% for prediction,re-spectively.Conclusion The PCA-decision tree model based on serum CA72-4,CA242,CA19-9 and CEA were helpful for the diagnosis of gastric cancer.%目的：探讨血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的主成分分析（PCA）-决策树模型对胃癌的诊断价值。

用数学模型研究癌细胞的扩散与生长癌症是当今社会面临的重大挑战之一。

在全球范围内，数以百万计的人因癌症而失去生命。

因此，对癌症的研究和治疗已经成为当今医学界的焦点之一。

数学模型是一种有效的工具，可用于研究癌细胞的扩散和生长。

数学模型是指将疾病的生理学、分子学、细胞学等方面的知识用数学语言描述，并用数学方程表达在其生命周期内进行的关键事件的过程。

这些数学方程可以用来预测疾病的进程、模拟疾病的演化、评估疾病的治疗效果等。

癌症是一种由不受控制的细胞增殖和无序生长引起的疾病。

这些异常细胞可以通过血液或其他途径传播到身体的其他部位，形成远处转移瘤。

癌症的早期发现和治疗是预防和治疗这种疾病的重要措施之一。

然而，癌细胞的扩散和生长过程非常复杂，包括细胞迁移、细胞增殖、基质侵袭等多个因素。

因此，构建一个可靠的数学模型来描述这些生理过程非常关键。

近年来，许多研究人员已经成功地建立了用于研究癌症扩散和生长的数学模型。

一个经典的癌症数学模型是扩散-反应-生长（DRG）模型。

该模型将肿瘤的生长和传播过程分为三个主要方面：细胞扩散、生长和代谢（反应）。

此外，目前还有一些其他的模型如连续时间莫尔-格道模型、孪生-性状扩散模型等，这些模型使用不同的算法和假设，以更准确地描述癌细胞的生长和扩散。

数学模型可以使用大量的实验数据来验证它的可靠性和准确性。

这些实验室数据包括肿瘤和生物学上的成像分析、细胞培养、活体成像等。

通过实验数据的配合，数学模型可以更加精确地预测疾病的进展和治疗效果，这对疾病的治疗和诊断具有重要作用。

基于数学模型的研究已经取得了许多重要的成果。

研究人员可以使用数学模型来研究癌细胞的扩散、转移和生长，以推测患者的预后和治疗结果。

此外，数学模型还可以帮助科学家发现新的治疗方法和药物，以及改进现有的治疗方法。

总之，数学模型是一种有效的工具，可用于研究癌细胞的扩散和生长。

通过对癌症的生理、分子和细胞学的深入了解，构建可靠的数学模型可以帮助科学家更好地理解疾病的发展和治疗过程，为找到有效的治疗方法提供更有力的支持。

诊断疾病问题成员1 昝海霞 2 数学系09应一成员2 彭文 2 数学系09应一成员3 景波 2 数学系09应一诊断疾病问题摘要文中研究的是通过已给出的数据对其四项生化指标：血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4）进行分析，得出健康综合指数的临界值，从而协助医生诊断就诊人员是癌症病人还是萎缩性胃炎病人及健康人。

首先，在合理的假设下，建立了Fisher判别分析模型，将表中的数据分为,A B，C三组，由其各自的离差矩阵求得每种指标对应的权重，并得到了健康综合指数的临界值，经过检验，用此模型诊断的正确率为100%此外，文中对所建立的模型做了检验，误差分析和评价，并将此模型做了推广和应用。

关键词综合指数临界值权重Fisher判别分析一、问题重述胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者，据此，通常要化验人体内四项生化指标：血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4），从而用这些指标协助医生诊断。

表中1-5号病例是已经确诊为胃癌的病人的化验结果；6-10号病例是已经确定为萎缩性胃炎病人的化验结果；11-15给的数据进行检验，使问题得到有效的解决。

二、问题分析医生在诊断就诊人员是癌症病人还是萎缩性胃炎病人及健康人。

通常要化验人体内四项生化指标，从而用这些指标协助诊断。

由表中看出医生通常用血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4）在人体内的含量作为指标进行诊断。

要判断就诊人员是ⅰ胃癌病人还是ⅱ萎缩性胃炎病人及ⅲ健康人，分别对①胃癌患者与非胃病者及②萎缩性胃炎患者与非胃病者以及③胃癌患者与萎缩性胃炎患者进行分析，分别得出其相对应的健康综合指数的临界值（H1，H2，H3）作为判别标准，这是一个判别分析问题。

通过表中的数据分析可得：如果就诊人员在情况①下由临界值H1判断为胃癌，则在第三种情况下分析，如果由临界值H3判断为胃癌，则认为此人患有胃癌；如果判断为萎缩性胃炎，则此人为萎缩性胃炎患者。

数学建模疾病的诊断现要你给出疾病诊断的一种方法。

胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。

从胃癌患者中抽取5人（编号为1-5），从萎缩性胃炎患者中抽取5人（编号为6-10），以及非胃病者中抽取5人（编号为11-15），每人化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（X）、1蓝色反应（X）、尿吲哚乙酸（3X）、中性硫化物（4X）、测得数据如表1 2所示：表1. 从人体中化验出的生化指标根据数据，试给出鉴别胃病的方法。

论文题目：胃病的诊断摘要在临床医学中，诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。

好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。

因此，对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。

传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。

而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。

在临床医学上，既提高了临床诊断的正确性，又对疾病的治疗效果起了重要效果，同时也减轻了病人的负担。

判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。

首先，由判别分析定义可知，只有当多个总体的特征具有显著的差异时，进行判别分析才有意义，且总体间差异越大，才会使误判率越小。

因此在进行判别分析时，有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。

其次，利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。

最后，利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率，以及对其修正。

本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数，最后进行了回判并测得了误判率，从而获得了在临床诊断中模型，给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。

疾病诊断问题疾病诊断问题摘要文中研究的是通过已给出的数据对其四项生化指标：血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4）进行分析，得出健康综合指数的临界值，从而协助医生诊断就诊人员是癌症病人还是萎缩性胃炎病人及健康人。

首先，在合理的假设下，建立了Fisher判别分析模型，将表中的数据分为,A B，C三组，由其各自的离差矩阵求得每种指标对应的权重，并得到了健康综合指数的临界值，经过检验，用此模型诊断的正确率为100%此外，文中对所建立的模型做了检验，误差分析和评价，并将此模型做了推广和应用。

关键词综合指数临界值权重Fisher判别分析一、问题重述胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者，据此，通常要化验人体内四项生化指标：血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4），从而用这些指标协助医生诊断。

表中1-5号病例是已经确诊为胃癌的病人的化验结果；6-10号病例是已经确定为萎缩性胃炎病人的化验结果；11-15根据表中的数据，设想使用Fisher判别分析法，给出鉴别胃病的方法并对所给的数据进行检验，使问题得到有效的解决。

二、问题分析医生在诊断就诊人员是癌症病人还是萎缩性胃炎病人及健康人。

通常要化验人体内四项生化指标，从而用这些指标协助诊断。

由表中看出医生通常用血清铜蓝蛋白(X1)、蓝色反应(X2)、鸟吲哚乙酸（X3）、中型硫化物（X4）在人体内的含量作为指标进行诊断。

要判断就诊人员是ⅰ胃癌病人还是ⅱ萎缩性胃炎病人及ⅲ健康人，分别对①胃癌患者与非胃病者及②萎缩性胃炎患者与非胃病者以及③胃癌患者与萎缩性胃炎患者进行分析，分别得出其相对应的健康综合指数的临界值（H1，H2，H3）作为判别标准，这是一个判别分析问题。

通过表中的数据分析可得：如果就诊人员在情况①下由临界值H1判断为胃癌，则在第三种情况下分析，如果由临界值H3判断为胃癌，则认为此人患有胃癌；如果判断为萎缩性胃炎，则此人为萎缩性胃炎患者。

基于深度学习的胃癌预测模型研究章节一：引言1.1 胃癌的背景和意义胃癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在世界各地都较高。

早期胃癌患者通常没有明显的症状，导致很难及早发现，从而增加了治疗难度和死亡风险。

因此，建立一种准确可靠的胃癌预测模型对于早期发现和治疗至关重要。

1.2 深度学习技术在医疗领域的应用深度学习作为人工智能领域的一项重要技术，近年来在医疗领域取得了显著的成就。

它能够通过学习大量的医疗数据，提取有用的特征，并对疾病进行准确的预测。

因此，基于深度学习的胃癌预测模型研究具有很大的潜力。

章节二：胃癌预测模型的数据准备2.1 数据收集为了构建一个有效的胃癌预测模型，首先需要收集大量的相关数据。

可以通过调查问卷、医疗记录、胃镜检查报告等方式获取患者的基本信息、生活方式、家族病史以及医学影像数据等。

2.2 数据预处理在收集到足够的数据后，需要对其进行预处理以用于模型训练。

这包括数据清洗、特征选择和数据标准化等步骤。

清洗数据可以去除异常值和缺失值，特征选择则是选择对胃癌预测有重要影响的特征，通过数据标准化可以将不同尺度的特征转化为统一的标准，以提高模型的训练效果。

章节三：基于深度学习的胃癌预测模型3.1 深度学习算法介绍在胃癌预测模型中，常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。

这些算法能够根据不同类型的数据提取其特征，并通过学习大量的数据，提高预测的准确性。

3.2 胃癌预测模型的构建根据收集到的胃癌相关数据，我们可以通过搭建深度学习模型来进行胃癌的预测。

首先，需要对数据进行特征提取，并将其输入到深度学习网络中。

然后，通过适当的训练算法和优化方法，对模型进行训练和调优，以提高其预测准确率。

章节四：胃癌预测模型的评价为了评估所构建的胃癌预测模型的性能，需要使用一些评价指标。

常用的评价指标包括准确率、召回率、精确度和F1值等，用于评估模型对于正类和负类的分类能力。

癌症早期筛查与预测的数据分析与建模研究引言癌症是全球范围内一种常见且致命的疾病。

早期筛查和预测对于提高癌症患者的生存率和治愈率至关重要。

随着医学技术和数据科学的发展，越来越多的研究开始利用大数据分析和机器学习技术来进行癌症早期筛查和预测的研究。

本文旨在探讨如何利用数据分析和建模研究方法来实现癌症早期筛查和预测。

数据收集与预处理癌症早期筛查和预测的第一步是收集相关的医学数据。

这些数据可以来自于医院的电子病历系统、癌症登记处、病人调查问卷等。

这些数据可能包括患者的年龄、性别、家族病史、症状描述、体检结果等。

同时，还可以包含影像学检查结果、生物标志物测量、基因组学数据等更详细的指标。

在数据预处理过程中，需要进行数据清洗、缺失值填充、异常值处理等步骤。

清洗数据是为了确保数据的质量和一致性。

缺失值填充是为了处理数据中可能存在的缺失信息。

异常值处理是为了排除可能影响分析结果的异常数据点。

特征选择与降维在建立预测模型之前，需要选择最相关和最具预测性的特征。

特征选择可以通过统计学方法（如方差分析、卡方检验等）和机器学习方法（如决策树、支持向量机等）来实现。

选择的特征应能够区分早期癌症和正常样本，并且具有较高的预测性能。

在特征选择之后，还可以采用降维技术来减少特征空间的维度。

常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

降维可以使模型更容易解释和理解，并且可以减少建模过程中的计算复杂度。

建立预测模型在特征选择和降维之后，可以利用机器学习算法建立预测模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机、逻辑回归、随机森林等。

这些算法可以根据训练数据中的特征和标签，学习到一个预测模型，并将该模型应用于测试数据中进行预测。

在建立预测模型时，需要考虑模型的评估和选择。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

可以通过交叉验证、网格搜索等方法来选择最优的模型参数。

模型评估与优化在建立预测模型之后，需要对模型进行评估和优化。

数学建模在肺癌诊断中的应用研究一、引言肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。

目前，肺癌的早期诊断方法主要依靠CT扫描、PET扫描等医疗影像技术，但这些技术仍然存在一定的误诊率和漏诊率。

因此，如何提高肺癌的诊断准确度，成为医学界亟需解决的问题。

数学建模作为一种综合性的学科，可以有效应用于肺癌诊断中，提高诊断准确度。

本文旨在研究数学建模在肺癌诊断中的应用，提供可行的方法和思路。

二、数学建模在肺癌诊断中的应用1.特征提取在肺癌诊断中，最关键的问题就是如何提取有效的特征。

传统的方法主要是基于医生的经验和直觉，但这种方法存在主观性强、不准确等问题。

数学建模提供了一种全新的思路。

可以通过计算机图像处理技术，实现肺部影像的自动化识别和提取。

例如，可以利用机器学习算法，将影像特征分类提取，得到一些有代表性的特征，如灰度共生矩阵、小波变换等。

这些特征具有客观性和可重复性，能够有效提升肺癌诊断的准确率。

2.模型建立在得到有效的特征之后，下一步就是建立数学模型。

数学建模可以将影像信息转化为数字信号，进而分析和提取信息。

目前较为常用的方法是利用支持向量机、人工神经网络、回归分析等方法来建立分类模型，判断肺影属于良性还是恶性。

同时，可以比较不同特征对模型性能的影响，选择优秀的特征进行进一步分析和建模。

3.图像分割在实际应用当中，医学影像往往受到不同程度的噪声和干扰。

为了提高诊断准确度，需要通过图像分割技术，将图像中的不同组织和结构分离开来，进行独立分析。

目前，常用的方法有基于阈值的分割、基于图像边缘的分割、基于区域生长的分割等。

这些方法可以在肺部影像中分离出不同的部位和结构，同时帮助医生准确定位和诊断患者的病情。

三、数学建模在肺癌诊断中的案例分析1.利用小波变换提取肺部影像特征针对肺部影像的特点，研究人员可以利用小波变换技术提取图像特征。

该方法首先对原始影像进行分解和重构，分析不同尺度和方向上的特征，选取有效的特征进行分类和诊断。

胃癌患者的生存率预测模型【背景介绍】胃癌是全球范围内常见的消化系统恶性肿瘤，其发病率和死亡率居高不下。

根据世界卫生组织的统计数据，胃癌已成为全球第五常见癌症，也是第三常见的癌症死因。

在中国，胃癌的发病率和死亡率更是居高不下，尤其是在东北和北方地区，胃癌的发病率更是居全国之首。

目前，胃癌的早期诊断及治疗一直是医学界关注的重点之一。

然而，由于胃癌存在着高死亡率和高转移率的特点，提前预测胃癌患者的生存率对于指导临床治疗和制定患者个体化的治疗方案具有重要意义。

【研究目的】本研究的目的是基于临床和病理资料，构建一种胃癌患者生存率预测模型，以辅助临床医生提前评估胃癌患者的预后和制定个体化的治疗方案。

【研究内容】1. 搜集研究样本：收集一定规模的胃癌患者的临床和病理数据，包括患者的年龄、性别、病程时间、癌症家族史、肿瘤大小、淋巴结转移情况等因素。

2. 数据预处理：对收集到的胃癌患者数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等操作，确保数据质量。

3. 特征选择：通过统计学方法和机器学习算法来筛选出胃癌患者的有效预测特征，以减少模型的复杂度和提高预测准确率。

4. 构建模型：选取适合胃癌生存率预测的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等），利用训练集数据训练模型，并进行交叉验证优化模型参数。

5. 模型评估：利用测试集对构建的胃癌患者生存率预测模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。

6. 模型优化：根据模型评估结果，对预测模型进行优化，进一步提高预测准确率。

7. 模型应用：将构建的胃癌患者生存率预测模型应用于临床实践中，辅助临床医生评估预后和指导治疗决策。

【研究意义】1. 提前预测胃癌患者的生存率，有助于医生和患者制定更合理的治疗方案，避免过度治疗和延误治疗。

2. 提供了基于机器学习算法的胃癌患者生存率预测模型，可为临床医生提供重要的参考依据，辅助临床决策。

3. 为胃癌的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法，有助于提高胃癌治愈率和生存率。

《基于机器学习的胃癌预后及蛋白质-lncRNA互作预测研究》一、引言胃癌是全球范围内最常见的癌症之一，具有较高的发病率和死亡率。

准确预测胃癌患者的预后，对于制定个体化治疗方案和改善患者生存率具有重要意义。

近年来，随着生物信息学和机器学习技术的快速发展，利用这些技术进行胃癌预后及蛋白质-lncRNA互作预测研究已成为研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的胃癌预后预测模型及蛋白质-lncRNA互作预测研究，以期为胃癌的早期诊断和治疗提供新的思路和方法。

二、材料与方法1. 数据来源本研究收集了胃癌患者的临床数据、基因组数据和转录组数据。

临床数据包括患者的年龄、性别、肿瘤大小、淋巴结转移情况等；基因组数据和转录组数据通过高通量测序技术获得。

2. 机器学习模型本研究采用多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等，建立胃癌预后预测模型。

3. 蛋白质-lncRNA互作预测通过生物信息学分析，筛选出与胃癌相关的蛋白质和lncRNA，利用互作数据库和计算方法，预测它们之间的互作关系。

三、方法与实验设计1. 数据预处理对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等。

2. 特征选择利用特征选择算法，从基因组数据和转录组数据中筛选出与胃癌预后相关的特征。

3. 建立预测模型将选定的特征输入机器学习模型，建立胃癌预后预测模型。

通过交叉验证评估模型的性能。

4. 蛋白质-lncRNA互作预测利用生物信息学分析，预测与胃癌相关的蛋白质和lncRNA 之间的互作关系。

通过文献调研和实验验证，进一步确认预测结果的可靠性。

四、结果与讨论1. 胃癌预后预测模型结果本研究建立的胃癌预后预测模型具有较高的准确率和稳定性。

通过交叉验证，模型的性能指标如AUC、精确率、召回率等均达到较高水平。

这表明机器学习技术可以有效预测胃癌患者的预后。

2. 蛋白质-lncRNA互作预测结果通过生物信息学分析和计算，我们预测了与胃癌相关的蛋白质和lncRNA之间的互作关系。

【收稿日期】2019-06-02【基金项目】国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项（2016YFC0901705）；国家社会科学基金（13BTQ052）【作者简介】杨荣，主管护师，主要研究方向：胃肠信息学，E-mail:cxlyr0576@【通信作者】高红梅，副主任护师，主要研究方向：临床护理学，E-mail:gaohongmei50@基于临床数据的胃癌筛查模型研究杨荣1，陈誉2，高红梅1，陈先来3，41.中南大学湘雅医院，湖南长沙410078；2.中南大学湘雅医学院，湖南长沙410013；3.中南大学信息安全与大数据研究院，湖南长沙410083；4.中南大学医疗大数据应用技术国家工程实验室，湖南长沙410083【摘要】目的：利用临床数据，通过机器学习建立辅助筛选模型，以提高胃癌早期诊断水平。

方法：以5585例胃癌（ICD 编码为C16*，A 组）患者为研究对象，并从57657例非胃部恶性肿瘤（ICD 编码为C*，除C16*外）中随机选择6000例（B 组），从47225例健康体检者中随机选择6000例非恶性肿瘤（C 组），作为对照。

从临床数据中抽取人口学（性别、年龄）、实验室检测（血常规检测、血脂/肝功能、肿瘤相关标志物、Hp 等）等信息。

利用Pearson 相关性分析，对各指标与诊断之间的相关性进行分析。

采用独立样本t 检验，检测各指标的组间差异性。

选择性别、年龄、癌胚抗原（CEA ）、粪隐血（FOB ）等53项指标作为决策变量，采用决策树算法C5.0，建立胃癌辅助筛查模型。

结果：年龄、CEA 、CA153等指标与胃癌显著相关（P <0.05）。

在A 组-B 组、B 组-C 组、A 组-C 组中，存在组间差异性的指标不相同。

通过数据挖掘，得到了包含51条规则的胃癌筛查模型。

模型中重要性位于前10的指标依次为CA199、CA153、CEA 等。

对于训练集、测试集，模型的准确率分别为89.58%、89.14%，曲线下面积为0.809。

肝癌手术治疗效果评价摘要:本文对肝癌手术预后有影响的10个指标建立了相应的数学模型，并且用某医院提供的具有代表性的20个实验样本对预后影响进行了预测评定。

首先对每个影响因子的等级进行了定量评估，通过多元线性回归方法，对20组数据进行了预处理，得到一套较为粗略的回归参数、置信区间、残差。

剔除随机误差项，通过第二次多元线性回归，得到一组可信度高，F-统计量较高，与X对应的概率较小的回归参数，得到目标方程。

对20个样本的预后影响进行等级估计，定出 [1,2，···，10]个等级。

对任意病例输入其指标参数，得到其预后等级。

对于1-5等级的病人预测预后效果较差，不推荐手术治疗；对于6-10等级的病人预测预后效果较好，推荐手术治疗。

模型不仅对样本的预后进行了预测,得到是否进行手术治疗的结果,而且对其预后影响等级进行了预测,结果为:7,3,8,7,1,8,7,1,3,4,1,10,4,2,8,1,2,1,6.结论中不包含第18项,可视为偶然误差样本,对样本中未出现的患者患病程度预后影响进行预测,可得到1-10的等级,进而判断是否推荐手术治疗,只要将患者的变革参数输入矩阵A 中,即可得到预后影响的预测结果,划入预后影响等级，我么对某患者食道静脉曲张程度为轻，门脉癌栓为分支，HbsAg呈现阳性，Anti-HCV为阴性，肿瘤部位为全肝，肿瘤大小为7.5cm，肿瘤生长方式为膨胀，肿瘤包膜为子灶突破包膜，肿瘤旁微小子灶为有，术后腹水为少，进行了预测，得到预后等级为7，推荐手术治疗。

关键词：等级评定多元线性回归残差分析1．问题的重述肝癌是我国第二常见的癌症，很多人在发现肝癌时就已经是肝癌中晚期了，而肝癌手术治疗是中晚期肝癌的首选疗法。

选取某医院10年来肝癌病例总共4860例，每个病例有病人近80个信息，其中包括患者病历号、性别、年龄、学历、职业、住址、基本病史、临床体征、恶性肿瘤分类、实验室检验指标、影像学检查等，经过数据预处理，选取其中20个有代表性的样本，选取对预后有影响的l0个指标如表1：X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 DECISION mid branch negative negative rightliver middle dilation part no less Y mid trunk positive positive rightliver middle infiltration no have much N serious no negative positive leftliver big dilation no no much Yno no negative negative allliver verybig dilation integrate no much Y light branch positive positive rightliver small infiltration integrate have no N mid trunk positive negative rightliver middle infiltration part no no Y light branch positive negative rightliver small infiltration no have much Yno trunk negative positive allliver big dilation part no less N mid branch positive negative rightliver middle dilation integrate have less Nno no negative positive rightliver verybig dilation part no no N serious trunk negative negative rightliver big infiltration integrate have less N light trunk positive negative allliver small dilation no no less Yno no negative positive rightliver verybig infiltration part no much Nno branch negative negative allliver verybig infiltration integrate have no N serious branch positive positive rightliver big infiltration part have less Y mid no negative positive rightliver middle dilation integrate have much N mid branch negative negative rightliver middle dilation integrate no less N light trunk negative positive leftliver small infiltration no no no Yno trunk negative positive rightliver verybig infiltration no no no Nno no positive positive rightliver verybig dilation part no less Y表1-1 处理后样本数据变量名变量标示变量说明X1 食道静脉曲张无(no)、轻(light)、中(mid)、重(serious)X2 门脉癌栓无(no)、分支(branch)、主干(trunk)X3 HbsAg 阴性(negative)、阳性(positive)X4 Anti-HCV 阴性(negative)、阳性(positive)X5 肿瘤部位左肝(leftliver)、右肝(rightliver)、全肝(allliver)X6 肿瘤大小直径<3cm(small)、3~5cm(middle)、5~10cm(big)、>10cm(verybig) X7 肿瘤生长方式膨胀(dilation)、浸润(infiltration)X8 肿瘤包膜完整(integrate)、子灶突破包膜(part)、无(no)X9 肿瘤旁的微小子灶无(no)、有(have)X10 术后腹水无(no)、少(less)、多(much)DECISION 预后影响有(Y)、无(N)表1-2 变量说明请以预后影响作为评价标准，建立数学模型，对手术的治疗效果进行预测，为病人是否选择手术治疗提供建议。

数学建模疾病的诊断现要你给出疾病诊断的一种方法。

胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。

从胃癌患者中抽取5人（编号为1—5）,从萎缩性胃炎患者中抽取5人(编号为6—10），以及非胃病者中抽取5人（编号为11—15）,每人化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白(X)、1蓝色反应（X）、尿吲哚乙酸（3X）、中性硫化物（4X）、测得数据如表1 2所示：表1。

从人体中化验出的生化指标根据数据，试给出鉴别胃病的方法。

论文题目：胃病的诊断摘要在临床医学中，诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。

好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。

因此，对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。

传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法.而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。

在临床医学上，既提高了临床诊断的正确性，又对疾病的治疗效果起了重要效果，同时也减轻了病人的负担。

判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标。

首先，由判别分析定义可知,只有当多个总体的特征具有显著的差异时,进行判别分析才有意义，且总体间差异越大,才会使误判率越小.因此在进行判别分析时,有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。

其次，利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。

最后,利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率，以及对其修正。

本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数，最后进行了回判并测得了误判率，从而获得了在临床诊断中模型，给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议.关键词:判别分析；判别函数；Fisher判别；Bayes判别一问题的提出在传统的胃病诊断中,胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者，为了提高医学上诊断的准确性，也为了减少因误诊而造成的病人死亡率，必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。

诊断疾病问题数学建模目录一、摘要---------------------------------------------- （1）二、问题重述---------------------------------------------- （1）三、问题分析---------------------------------------------- （2）四、问题假设---------------------------------------------- （2）五、符号说明---------------------------------------------- （2）六、模型建立与求解---------------------------------------------- （2）七、模型分析---------------------------------------------- （7）八、模型评价---------------------------------------------- （7）九、模型推广---------------------------------------------- （8）十、附录---------------------------------------------- （8）十一、参考文献---------------------------------------------- （11）小组成员：姓名年级与专业胡阿娟09级数学与应用数学1班刘琳09级数学与应用数学1班王慧09级数学与应用数学2班摘要本文研究的问题是通过研究人体内各元素含量，来诊断就诊人员是否患有胃病。

我们利用Excel 软件对样本数据进行了统计分析，发现各元素的含量于是否又有胃病有一定的关联，属于线性回归问题。

我们取1—3号、6—8号、11—13号病例为样本，建立线性回归模型，以各元素的含量x1、x2、x3、x4为自变量；是否患有胃病为因变量，用y 表示，当y=2时，表示患有胃癌；当y=1时，表示患有萎缩性胃炎；当y=0时，表示健康。