摘 要： 乳腺癌是危害女性生命的一種惡性腫瘤。目前，在乳腺癌治療方面，新輔助化療獲得了良好的成果，使眾多女性恢復(fù)了健康。支持向量機(jī)在實際應(yīng)用中有著良好的泛化和學(xué)習(xí)能力，并在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)以及醫(yī)療等領(lǐng)域有所應(yīng)用。采用決策樹分類器和支持向量機(jī)分類器，結(jié)合乳腺癌新輔助化療隨訪記錄數(shù)據(jù)，預(yù)測乳腺癌患者新輔助化療的預(yù)后狀態(tài)，實驗結(jié)果表明使用支持向量機(jī)的效果好于使用決策樹的效果，在支持向量機(jī)中使用徑向基核函數(shù)時獲得了最高的準(zhǔn)確率，達(dá)到了84.08%，由此可見，該分類方法可能成為一種乳腺癌新輔助化療的預(yù)后狀態(tài)的有效預(yù)測工具。
關(guān)鍵詞： 乳腺癌；新輔助化療；預(yù)后；支持向量機(jī)；分類
0 引言
女性的乳房是其美麗的代言，是母性的傳承，同時也是疾病的侵?jǐn)_對象。乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，發(fā)病率正在逐年上升，且趨于年輕化，是危害女性健康的主要殺手[1]。我國乳腺癌疾病也有著不好的趨勢，其發(fā)病率和死亡率正在逐年攀升。由于受中國傳統(tǒng)因素的影響，婦女很少去醫(yī)院定期檢查，羞于關(guān)注乳房的健康，女性一旦發(fā)現(xiàn)患有乳腺腫瘤，多數(shù)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)移。由于患者的體質(zhì)不同，各項指標(biāo)亦不相同，如何在患者進(jìn)行新輔助化療之前預(yù)測到患者的化療療效，使能進(jìn)行化療的患者得到最大的受益，就變得尤為重要。本文將依據(jù)患者隨訪記錄信息，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對患者化療療效進(jìn)行預(yù)測，為乳腺癌患者的治療提供可靠的幫助。
1 研究現(xiàn)狀
伴隨著社會經(jīng)濟(jì)水平的逐漸提高，乳腺癌逐漸被人們重視起來，國內(nèi)外學(xué)者和醫(yī)療工作者對計算機(jī)輔助治療做了大量的研究工作，并取得了一定的研究成果。然而伴隨著研究人員對乳腺癌的深入鉆研，大量的研究數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，臨床病例每一位患者都有著大量的檢測、治療和預(yù)后數(shù)據(jù)。患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)信息量很大，相互之間聯(lián)系復(fù)雜，想要提取有用的信息數(shù)據(jù)，進(jìn)而從信息中提取出有用的知識更是難上加難。目前我國人民思想比較傳統(tǒng)，乳腺癌治療與預(yù)測相對落后，計算機(jī)醫(yī)療輔助治療遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如發(fā)達(dá)國家，為此，需要進(jìn)一步提升我國的醫(yī)療水平。
2 支持向量機(jī)原理
支持向量機(jī)是一個被大量使用的分類技術(shù)。其具有堅實的統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)，在商業(yè)領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域以及醫(yī)療領(lǐng)域等具有很好的應(yīng)用效果。支持向量機(jī)分為兩種模型，第一種是線性可分，第二種是線性不可分，第一種模型其實是第二種模型的特例[2]。
提高線性分類器的學(xué)習(xí)能力是通過核函數(shù)實現(xiàn)的。采用將數(shù)據(jù)映射高維空間的辦法，使線性不可分變?yōu)榭煞?。常用的核函?shù)有以下幾種：
?。?）線性核函數(shù)
在實際應(yīng)用中，核函數(shù)的選擇尤為重要，對于同一數(shù)據(jù)，不同的核函數(shù)所得到的分類準(zhǔn)確率大不相同，所以核函數(shù)的優(yōu)選在支持向量機(jī)分類中顯得尤為重要。
3 應(yīng)用實例
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
本文所用數(shù)據(jù)來源于吉林大學(xué)附屬醫(yī)院，該數(shù)據(jù)集是依據(jù)乳腺癌化療隨訪記錄表所獲，包含2009年~2013年所有數(shù)據(jù)。經(jīng)過與醫(yī)生的共同探討，從眾多數(shù)據(jù)中選取了245名患者隨訪記錄，其中180個是具有良好治療效果的記錄，65個是治療效果不理想的記錄。在新輔助化療治療下有良好效果的乳腺癌患者被定義為正樣本，在新輔助化療治療下效果不理想的患者，則定義為負(fù)樣本。所屬的分類標(biāo)簽分別制定為+1和-1。每個樣本對應(yīng)一個患者的醫(yī)療特征，其中每一維的特征都是根據(jù)有經(jīng)驗的醫(yī)生從中提取，是能夠表現(xiàn)出其病情的重要特征。
考慮到支持向量機(jī)處理的數(shù)據(jù)都是實數(shù)，本文對非數(shù)值屬性進(jìn)行了轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)同樣適用于本文將要對比的決策樹算法。比如患者特征中Echogenic Halo特征包含的特征值為3個，分別為Yes，No，Unknown，則對應(yīng)的數(shù)值分別為1，2，3，但是為了防止較大數(shù)值獲得最大權(quán)重，采取了如下所示的編碼機(jī)制：
Yes（1，0，0）
No（0，1，0）
Unknown（0，0，1）
3.2 分類結(jié)果
為了使分類效果得到更好的評估，引入靈敏度（Sen）、特異度（Spe）和準(zhǔn)確率（Q）來評價本文所使用分類器的性能，分別給出評價指標(biāo)的公式如式（5）~式（7）[3]。
其中TP是指在工作集中實際是正樣本，預(yù)測結(jié)果為正樣本的數(shù)目；FN是指在工作集中實際是正樣本，預(yù)測結(jié)果為負(fù)樣本的數(shù)目；TN是指在工作集中實際是負(fù)樣本，預(yù)測結(jié)果為負(fù)樣本的數(shù)目；FP是在工作集中實際是負(fù)樣本，預(yù)測結(jié)果為正樣本的數(shù)目[4]。
本文中所使用的數(shù)據(jù)均來自醫(yī)院真實數(shù)據(jù)，正負(fù)樣本不均衡，為了更好地評價分類器的性能，故而引入Matthews相關(guān)系數(shù)MCC。計算公式如下：
MCC的取值范圍在[-1，1]之間，取值越小說明該分類器性能越不好，反之則分類效果越好。
本文使用決策樹C4.5算法和支持向量機(jī)算法，并結(jié)合五次交叉驗證方法來進(jìn)行乳腺癌新輔助化療預(yù)后狀態(tài)的預(yù)測。預(yù)測效果如表1所示。由表1得知，使用支持向量機(jī)比使用C4.5分類效果要好。本文還分別對比了支持向量機(jī)的三種核函數(shù)，所體現(xiàn)的準(zhǔn)確率均高于決策樹的73.47%。從中可以看出，對于本數(shù)據(jù)來說，支持向量機(jī)分類效果要明顯好于決策樹。據(jù)表中數(shù)據(jù)顯示，靈敏度明顯高于特異度，說明正樣本學(xué)習(xí)效果比負(fù)樣本學(xué)習(xí)效果要好。
本文分別對比了支持向量機(jī)的三種核函數(shù)，對于本實驗中所使用的該乳腺癌患者數(shù)據(jù)，其準(zhǔn)確率均高于75%。支持向量機(jī)的最佳準(zhǔn)確率為84.08%，是使用徑向基核函數(shù)得到的，明顯高于其他兩種。由此得知，對于同一數(shù)據(jù)集而言，核函數(shù)不一樣，其準(zhǔn)確率也不一樣。想要得到高效的分類效果，必須選擇合適的核函數(shù)[5]。
本文所使用的數(shù)據(jù)集，數(shù)目有限，眾多數(shù)據(jù)中能夠起到支持向量的數(shù)據(jù)不夠充分。通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可找到更多的支持向量，進(jìn)而提高分類的準(zhǔn)確率，所以本文所采用的支持向量機(jī)方法有望成為新輔助乳腺癌患者預(yù)后預(yù)測的有效工具。
4 結(jié)論
本文使用兩種分類算法，并對其結(jié)果進(jìn)行了對比，從實驗結(jié)果中可以看到，支持向量機(jī)在處理乳腺癌新輔助化療預(yù)后狀態(tài)預(yù)測方面的分類效果好于決策樹分類效果。分別比較了支持向量機(jī)三種核函數(shù)，從結(jié)果數(shù)據(jù)中可以看出，使用徑向基核函數(shù)可使分類器獲得最佳分類效果。所以在使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類的同時，選擇哪一種核函數(shù)是至關(guān)重要的。支持向量機(jī)應(yīng)用于乳腺癌治療，會給乳腺癌患者帶來很大的幫助，使乳腺癌的治療越來越高效，降低死亡率，增加保乳機(jī)會，使患者早日脫離疾病的折磨，恢復(fù)健康。
參考文獻(xiàn)
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