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基于Cox比例风险回归模型、LASSO及生存树分析的ER+乳腺癌预后研究

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简介：
本研究采用Cox比例风险回归模型、LASSO及生存树方法，旨在探讨ER+型乳腺癌患者的预后因素，为临床治疗提供依据。 【目的】传统的分期方法不足以准确预测雌激素受体阳性（ER+）乳腺癌患者的治疗结果。本段落旨在筛选与ER+乳腺癌患者复发密切相关的基因，并结合Cox比例风险回归模型、LASSO以及生存树等统计和机器学习技术，以期提高对这类癌症预后的预测能力。

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  • 基于Cox比例风险回归模型、LASSO及生存树分析的ER+乳腺癌预后研究
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    本研究采用Cox比例风险回归模型、LASSO及生存树方法，旨在探讨ER+型乳腺癌患者的预后因素，为临床治疗提供依据。 【目的】传统的分期方法不足以准确预测雌激素受体阳性（ER+）乳腺癌患者的治疗结果。本段落旨在筛选与ER+乳腺癌患者复发密切相关的基因，并结合Cox比例风险回归模型、LASSO以及生存树等统计和机器学习技术，以期提高对这类癌症预后的预测能力。
     
  • Cox比例风险回归模型.pdf
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    本论文探讨了Cox比例风险回归模型在生存分析中的应用，深入解析该模型的基本原理、假设条件及其统计检验方法，并通过实例展示了其实际操作步骤与意义。 COX比例风险回归模型是一种统计方法，在医学研究、生物统计学以及其他领域广泛使用，用于评估预测变量与生存时间之间的关系。该模型允许同时考虑多个协变量，并且不需要假设特定的基线风险函数形式，使得它在分析含有删失数据的研究中特别有用。 如果您需要深入了解COX比例风险回归模型的工作原理和应用，请查阅相关文献或学术资料。
     
  • 基于队列研究的Cox比例风险模型分析
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    本研究运用队列研究数据及Cox比例风险模型，探讨特定因素与事件发生率之间的关系，评估风险比，为公共卫生决策提供依据。 本段落介绍了一项关于气候变化和空气污染对全球健康影响的研究。研究团队利用队列研究和Cox比例风险模型分析了来自世界各地的数据。结果显示，气候变化与空气污染显著增加了心血管疾病及呼吸系统疾病的患病率。此外，减少温室气体排放并改善空气质量可以有效降低这些健康问题的风险。这项研究为制定应对气候变化和空气污染的全球卫生政策提供了重要的科学依据。
     
  • 乳腺癌预测分析：乳腺癌详解
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    本文章详细解析了乳腺癌的相关知识，并介绍了用于乳腺癌预测的数据分析方法和模型，帮助读者更好地了解和预防乳腺癌。 乳腺癌预测：通过对数据的分析来预测乳腺癌的发生风险。
     
  • 乳腺癌生存年龄分析（agec.sav）
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    本研究使用SPSS软件对数据集agec.sav进行分析，探讨不同因素对乳腺癌患者生存年龄的影响，旨在为临床治疗提供依据。 Breast cancer survival agec.sav 是一个数据文件名。
     
  • 乳腺癌分析之SKL逻辑回归.ipynb
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    本Jupyter Notebook通过应用Python中的Scikit-learn库进行乳腺癌数据集的逻辑回归分析，旨在探索预测模型的有效性及变量的重要性。 一、实验目的 1. 熟悉逻辑回归原理，并掌握sklearn库中的逻辑回归相关API。 2. 掌握如何调用LogisticRegression函数及进行参数调整，同时了解并应用LogisticRegressionCV来选择正则化参数。 3. 学会使用交叉验证方法以提升模型的性能。 在乳腺癌肿瘤预测问题中，我们发现默认设置下的逻辑回归算法在测试数据集上表现良好。利用LogisticRegressionCV通过交叉验证进行正则化参数的选择虽然略微降低了准确率，但依然达到了可接受的标准。经过多次调整正则化参数C后，发现在这个问题上当C=1时模型性能最佳。 实验结果显示，在这个二分类问题中逻辑回归算法能够提供较高的准确性，并且采用十折交叉验证方法进一步增强了模型的鲁棒性和泛化能力。未来可能的研究方向包括：一是探索不同的特征工程技术或考虑进行特征选择，以优化输入数据；二是尝试其他类型的分类器并比较它们在此问题上的表现，从而找到更优解。
     
  • 关于乳腺癌基因表达数据生存预测的机器学习技术比较研究-研究论文
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    本研究论文通过对比多种机器学习算法在乳腺癌基因表达数据上的应用效果，旨在提高患者生存预测的准确性。文中详细探讨了不同模型的优势与局限性，并提出了未来的研究方向。 科学界对微阵列技术的发展及其在大规模平行基因表达分析中的应用感到非常兴奋。这些机器学习算法被用于计算机程序，以预测行为、癌症类型及图像含义等，并基于过往结果进行判断。其最终目标是根据患者的基因表达水平或其他数据准确地预测乳腺癌的严重程度和进展状态，从而协助医生制定治疗方案。本段落比较了几种不同的机器学习算法，在依据基因表达水平诊断乳腺癌方面的表现情况。在测试中使用的癌症分类数据库包含了突变信息。为了对比不同算法的效果：决策树、K近邻和支持向量机（Naive Bayes），我初步认为由于决策树是一种广泛应用的机器学习方法，其性能可能最为优越。
     
  • Cox比例风险模型及威布尔基础风险率的MATLAB实现
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    本研究探讨了Cox比例风险模型及其在生存分析中的应用，并详细介绍了如何使用MATLAB实现基于威布尔分布的基础风险率计算，为统计分析提供了一种有效工具。 此函数使用威布尔基础风险率实现 Cox PH 模型（也称为威布尔比例风险模型）。标准 Cox 模型通常隐含地假定 Breslow 的非参数基线危险估计量，这不适合预测新个体的事件时间。相比之下，Weibull-Cox 模型可以提供带有误差条（由标准偏差给出）以及通常的回归系数、（平滑）生存函数和（平滑）风险率的预测。一旦模型被训练完成，它将包含用于预测个体事件时间的功能。可以通过运行 example.m 文件来开始使用该功能。
     
  • 乳腺癌预测分析-基于EDA和模型的breast-cancer-dataset.csv数据分析
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    本研究利用EDA探索性数据分析方法及多种机器学习模型，对乳腺癌数据集进行深入挖掘与预测建模，旨在提升乳腺癌诊断准确性。 研究假设：本研究假定患者的诊断特征之间存在显著关联性，包括年龄、绝经状态、肿瘤大小、侵袭性淋巴结的存在与否、受影响的乳房（左或右）、转移状态（是或否）、乳房象限以及患者既往的乳腺疾病史及其最终癌症诊断结果。数据收集和描述：研究的数据集来自于卡拉巴尔大学教学医院癌症登记处，共记录了213名患者的观察资料，时间跨度为两年（从2019年1月到2021年8月）。这些数据包括以下特征：诊断年度、年龄、绝经状态、肿瘤大小（以厘米计）、侵袭性淋巴结数量、受影响乳房的位置（左或右），转移情况（是或否）、受影响乳房的象限，既往乳腺疾病史以及最终癌症诊断结果（良性或恶性）。值得注意的发现：初步数据分析显示不同患者特征与相应的诊断结果之间存在显著差异。例如，在肿瘤尺寸较大且伴有侵袭性淋巴结的情况下，出现恶性的可能性较高；此外，绝经后女性中恶性疾病的诊断率似乎更高。 解释和使用：可以运用统计分析及机器学习方法对数据进行深入研究，以确定患者特征与乳腺癌诊断之间关联的强度及其显著性。这有助于建立更有效的早期检测和诊断模型来预防乳腺癌的发生与发展。然而，在解读这些结果时需要考虑潜在的数据缺失或偏差等因素的影响，并且需要注意的是，该研究所用样本仅限于一家医院内的病患情况，因此可能无法完全代表更大范围人群中的普遍状况。
     
  • 乳腺癌预测
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    乳腺癌预测旨在通过分析个人健康数据和风险因素，提供早期乳腺癌预警，帮助女性用户及时了解自身患病可能性，并采取相应预防措施。 乳腺癌预测问题定义为：乳腺癌是由于乳腺细胞发生癌症的一种疾病。在全球范围内，它是女性最常见的癌症类型之一，占所有病例的25%左右，在美国则是女性中诊断出的第二大常见癌症。虽然男性也可能患上这种病，但其在女性中的发病率更高。 多年来，随着诊断和治疗技术的进步，乳腺癌患者的生存率有所提高，并且与该疾病相关的死亡人数也相应减少。早期发现是通过使用特定方法来帮助识别那些尚未发展成疾病的细胞异常情况的关键手段之一。对乳腺癌的认识以及定期进行筛查检查对于及时的诊断及有效的治疗至关重要。 在人体内受影响的细胞被称为恶性细胞，它们与正常细胞不同，分裂速度更快，并且会侵入周围的组织中。当这些细胞以加速的速度繁殖时，通常会形成称为肿瘤的实体块状物。有时虽然也会出现细胞增殖并形成肿块的情况，但若没有扩散到周围区域，则该类型的肿瘤并不具有恶性特征，这种情况下我们称之为良性病变。 这项研究的主要目标是利用从细胞图像中提取出来的数值信息来预测患者所患的是良性的还是恶性的乳腺癌病灶。