【摘 要】
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研究针对原发性肝癌（primary liver carcinoma,PLC）患者精确放疗后乙型肝炎病毒（Hepatitis B virus,HBV）再激活分类预测模型,采用logistic提取关键特征子集,发现外放边界、肿瘤分
【机 构】
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齐鲁工业大学信息学院,山东省肿瘤医院放疗病区
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研究针对原发性肝癌（primary liver carcinoma,PLC）患者精确放疗后乙型肝炎病毒（Hepatitis B virus,HBV）再激活分类预测模型,采用logistic提取关键特征子集,发现外放边界、肿瘤分期TNM和HBV DNA水平是HBV再激活的危险因素（P〈0.05）。建立BP神经网络分类预测模型,对原发性肝癌初始数据集和关键特征子集进行HBV再激活分类预测。实验结果表明,BP网络对HBV再激活有着良好的分类预测性能,分类预测准确性从73.33%提高到78.89%,关键特征子集分
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