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基于人工神經網絡對粒細胞與子宮內膜惡性腫瘤的相關性研究
關鍵詞：中性粒細胞淋巴細胞比值 中性粒細胞計數 年齡 子宮內膜癌 人工神經網絡
摘要：目的探討外周血中性粒細胞數及其與淋巴細胞比值對子宮內膜癌侵襲力的預測效能。方法方便收集2012年1月—2017年1月該院收治的81例子宮內膜癌患者的臨床資料,包括術前外周血粒細胞數據(中性粒細胞百分比、中性粒細胞計數、淋巴細胞百分比、淋巴細胞計數、單核細胞百分比、單核細胞計數、中性粒細胞淋巴細胞比值、中性粒細胞單核細胞比值)、年齡、侵襲力相關指標(FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉移情況、淋巴轉移情況)。采用人工神經網絡分析方法,以中性粒細胞淋巴細胞比值、中性粒細胞計數、年齡為自變量,分析自變量對侵襲性指標的預測能力。結果訓練組總的不正確預測率為28.1%,中性粒細胞計數、NLR、年齡聯合預測子宮內膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉移及淋巴轉移的不正確率分別為29.1%、36.7%、55.7%、7.6%、11.4%。測試組總的不正確預測率10.0%,中性粒細胞計數、NLR、年齡年齡聯合預測子宮內膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉移及淋巴轉移的不正確率分別為0.0%、50.0%、0.0%、0.0%、0.0%。結論中性粒細胞淋巴細胞比值、中性粒細胞、年齡聯合預測子宮內膜癌侵襲性,對肌層浸潤深度預測效果不佳,對FIGO分期、病理分化程度、腹水轉移及淋巴轉移預測效果滿意。
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