基于Logistic模型的恶性肿瘤影响因素分析

基于Logistic模型的恶性肿瘤影响因素分析

论文摘要

目前危害我国居民乃至人类生命健康的主要威胁就是"恶性肿瘤"也就是"癌症",而公认的综合治疗恶性肿瘤的方法之一就是中医疗法。本文将利用Apriori模型对乳腺癌患者的病理信息进行关联分析,找出六个乳腺癌中医证型与TNM分期之间的关联规则,在此基础上,通过建立logistic回归模型并进行分析,重点研究了各中医证型对乳腺癌病程阶段的影响因素构成以及各因素影响效果和作用。本文希望通过发现各证型与乳腺癌相关病情的微妙联系及影响规律,为预测病情、分析病因以及各阶段的临床治疗提供指导和参考。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 Logistic模型
  •   2.1 模型简介
  •   2.2 模型原理
  • 3 实证分析
  •   3.1 数据描述
  •   3.2 数据关联性分析
  •     3.2.1 数据预处理
  •     3.2.2 数据关联分析
  •   3.3 乳腺癌病程阶段影响因素分析
  • 4 总结和展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张姝,张辉,刘珉慧

    关键词: 中医证型,乳腺癌,关联分析,模型

    来源: 中国传媒大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

    专业: 数学,中医学

    单位: 中国传媒大学数据科学与智能媒体学院

    分类号: O212.1;R273

    DOI: 10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2019.06.008

    页码: 67-71+59

    总页数: 6

    文件大小: 229K

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