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文件名称:基于机器学习的乳腺癌患者生存预测模型及影响因素研究.pdf
文件大小:3.03 MB
总页数:73 页
更新时间:2025-06-05
总字数:约10.02万字
文档摘要
摘要
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,其发病率随着社会生活压力的增加和生
活方式的改变而逐年上升,成为医疗保健系统面临的重大挑战。因此,建立乳腺癌
生存预测模型的研究迫在眉睫。在乳腺癌患者生存预测研究中,乳腺癌患者5年生存
状态和生存率变化情况是患者和医生关注的重要信息,其体现着乳腺癌患者的康复
程度,对于临床医生相应治疗计划的制定具有重要指导意义。
针对乳腺癌患者5年生存状态数据不平衡以及任意时刻生存率预测不准确的问题,
本文提出了KU_SMOTE+GBDT模型和RSF生存分析模型,