数学建模题目肝癌手术治疗效果评价
肝癌手术后综合治疗的长期效果评估
肝癌手术后综合治疗的长期效果评估肝癌是一种恶性肿瘤，手术是治疗早期肝癌的主要方法之一。
然而，单纯的手术治疗不能完全根除患者体内的癌细胞，容易导致复发和转移。
为了提高患者生存率和降低复发率，综合治疗被广泛应用于肝癌手术后的辅助治疗中。
一、术后放射治疗术后放射治疗可通过灭活残留癌细胞，减少复发和转移的风险。
多项临床试验显示，术后放射治疗可以显著延长无复发生存期和总生存期，并提高局部控制率。
例如，在一项针对高危患者进行的随机对照试验中，接受放射治疗组的5年无复发生存率明显高于对照组（76.1% vs. 59.6%）。
然而，术后放射治疗也会带来一定的副作用。
常见的副作用包括乏力、皮肤红斑、恶心呕吐等不适感。
因此，在决定是否进行术后放疗时，医生需要综合考虑患者的年龄、肝功能、手术切除范围等因素。
二、内分泌治疗内分泌治疗是指通过干扰或改变肿瘤细胞内的内分泌信号传导途径来抑制肿瘤的生长和复制。
在某些情况下，手术后的肝癌患者可能会接受内分泌治疗作为辅助治疗方法。
最常用的内分泌治疗药物是多西他赛（Docetaxel）和索拉非尼（Sorafenib）。
多西他赛是一种干扰微管聚合作用的抗癌药物，可以阻断肿瘤细胞的有丝分裂过程。
索拉非尼则是一种多靶点酪氨酸激酶抑制剂，能够靶向性地抑制肿瘤血管生成并阻断其供应。
多项临床试验表明，与单纯手术相比，内分泌治疗可以显著延长患者的无进展生存期和总生存期。
例如，在一项针对晚期肝癌手术后接受多西他赛治疗的随机对照试验中，治疗组的1年无进展生存率明显高于对照组（56% vs. 22%）。
三、免疫治疗免疫治疗通过改变人体的免疫系统来攻击肿瘤细胞。
在肝癌手术后综合治疗中，免疫治疗被广泛应用于提高患者的免疫力和预防复发。
目前常用的肝癌免疫治疗方法包括干扰素（Interferon）、白介素-2（Interleukin-2）和抗程序性死亡受体1抗体（Anti-PD-1 antibody）等。
这些药物可以增强机体的免疫功能，并诱导T细胞产生特异性杀伤作用，从而抑制肿瘤的生长和转移。
肝癌的预后评估与模型构建
肝癌的预后评估与模型构建肝癌是世界范围内常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在全球范围内居高不下。
对于肝癌患者，了解其预后情况十分重要，可以帮助医生制定合适的治疗方案，优化患者的生存率和生活质量。
现代医学利用大数据分析和机器学习技术，构建肝癌预后评估模型，能够对患者的预后情况进行准确的估计和预测。
本文将介绍肝癌预后评估与模型构建的相关内容。
一、肝癌预后评估的意义肝癌预后评估是指根据患者自身情况以及临床病理特征等因素，对患者的预后进行评估和预测。
预测患者的预后可以帮助医生确定早期干预的指标，以及制定个性化的治疗方案。
同时，预后评估模型还可以用于肝癌患者的分组研究，帮助研究者更好地探索肝癌的发病机制和治疗效果，以期改善患者的预后。
二、肝癌预后评估的影响因素肝癌预后评估模型的构建需要考虑多个潜在因素。
首先，患者的基本特征，如年龄、性别、身体质量指数等，对于肝癌的预后有一定的影响。
此外，肿瘤的病理特征，如肿瘤大小、病理类型、浸润深度等，也是预后评估的重要指标。
肝功能、病程阶段、病理分级等因素都会对预后产生影响。
最后，治疗方式和治疗效果也是预后评估模型必须考虑的因素之一。
三、肝癌预后评估的方法肝癌预后评估的方法主要包括统计学方法和机器学习方法。
统计学方法常用的有Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
这些方法可以根据患者的生存情况和相关因素进行数据分析，以评估患者的生存率和影响生存的因素。
机器学习方法则是基于大数据和人工智能技术，借助计算机算法对肝癌预后进行建模和预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
机器学习方法可以根据大量的患者数据，建立预测模型，并根据不同的特征权重对患者进行分类和评估。
这些方法具有高效、准确、自动化等特点，可以更好地评估肝癌的预后情况。
四、肝癌预后评估模型的应用肝癌预后评估模型可以应用于临床医学、科研和健康管理等多个领域。
对于临床医生来说，预后评估模型可以帮助他们更好地了解患者的预后情况，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
数学建模-肿瘤诊断问题模型
肿瘤的诊断模型摘要本文对肿瘤的诊断问题，应用神经网络与模糊数学的理论，给出了几种乳房癌的量化诊断方案．首先，建立了LVQ神经网络模型，使用500组数据的前400组作为训练样本，用后100组数据对网络性能进行检测，诊断正确率达98%．然后对这500个特征向量进行了回归分析，从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．并将以上6个特征用于LVQ网络，诊断正确率达95%．进一步考虑到神经网络与模糊数学各自的特点，将二者有机结合构造了神经模糊系统，并用以上的6个特征对系统进行训练，诊断正确率达96%．本文构造的模型具有良好的稳定性，对于模式识别问题具有很强的实用价值，最后本文提出了神经网络和模糊数学深层次结合的方向．一.问题的重述肿瘤通过穿刺采样进行分析可以确定其为良性或恶性．医学研究发现乳房肿瘤病灶组织的细胞显微图像的10个量化特征：细胞核直径，质地，周长，面积，光滑度，紧密度，凹陷度，凹陷点数，对称度，断裂度与该肿瘤的性质有密切关系．现有500个已确诊病例，每个病例的一组数据包括采样组织中各细胞核的这十个特征量的平均值，标准差和“最坏值”（各特征的3个最大特征的平均值）共30个数据．根据这500组数据建立诊断模型，并将其用于另外69名已做穿刺采样的患者．为节省费用发展一种只用此30个特征数据中的部分特征来区分乳房肿瘤是良性还是恶性的方法．二.问题的假设1．所给的500组病例具有广泛的代表性．2．500组病例所反映的良性与恶性的概率分布符合病例的自然分布．三.问题的分析本问题是一个典型的模式识别问题，要求根据它的特征量来进行分类．对于模式识别问题，现今有两类解决办法．一类是传统的线性模型．另一类是近年来发展起来的非线性模型．本题是一个典型的非线性问题，用传统的线性模型解决有一定的困难，而且识别率不高．所以非线性模型是解决此类问题的首选．现今常用的非线性模型有神经网络模型和模糊系统模型．神经网络由许多并行运算的简单单元组成，单个神经元的结构及其简单，但大量神经元相互连接组成人工神经元网络显示出人脑的某些特征：1）分布存储和容错性；2）大规模并行处理；3）自学习、自组织和自适应性；4）它并不是各单元行为的简单相加，而表现出一般复杂非线性动态系统的特性．神经元可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题，如乳房癌诊断问题．模糊集打破了传统的分明集只有0和1的界限，任意元素可同时部分地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属的程度来表示．这更接近人的表述方式．模糊规则是定义在模糊集上规则，常采用“If-then ”（若…则…）的形式，可用来表示专家的经验、知识等．由一组模糊规则构成的模糊系统可代表一个输入、输出的映射关系．从理论上说，模糊系统可以近似任意的连续函数．模糊系统除了模糊规则外，还包括模糊逻辑推理和去模糊化的部分．由于模糊集能处理非定量的信息，因此在模式识别（尤其是具有模糊特点的识别问题）中模糊系统具有很大的优势，本题肿瘤的良性、恶性正是模糊概念，所以用模糊系统进行模式识别会得到很好的效果．为了避免量纲的影响，在应用数据之前对数据经行了标准化．标准化方法：用每个数据与整体均值的差除以整体标准差．四. 模型的建立与求解（一）神经网络模型学习向量量化(LVQ)是在监督状态下对竞争层进行训练的一种学习算法．LVQ 网络由一个竞争层和一个线性层组成．竞争层的神经元将输入向量分成组，由现行层组合到期望的类中．在任何给定的时刻，线性层的输出神经元只有一个非零输出1，该神经元就是竞争中得胜者．假定获胜的元为j N ，它之所以获胜的原因是它受到了最大的输入刺激，那么，j N 的总加权输入为i Ni ij j x S ∑==1ω其中，j S 表示j N 的状态，ij ω表示第j 个元到第i 个元的权值，i x 表示第i 个输入分量．其矩阵形式为j S j W x=若元j N 获胜，就意味着{}k m k j W x W x},,2,1{max∈=若连接到每个输出层神经元的权向量 ),,,(21mk k k T k W W W W =都是规范化的，上式等价于{}Tk m k T j W x W x -=-∈},,2,1{m in网络输入模式为k x 时，具有权向量T j W 与k x最近的元将获得竞争的胜利．若元j N 竞争获胜，将权值作如下调整()T j k T j W x W -=∆η （1）使获胜者的权向量向输入向量移近一小段距离，这使网络在遇到k x 或与k x接近的模式时，元j N 可以有更大的获胜可能性．若j N 在竞争中失败，将权值作如下调整()T j k T j W x W --=∆η （2）使权向离开样品的方向移动，这样就减小了错误分类的机会．在（1）、（2）式中，η表示学习率．在本模型中取η为0.01，取隐竞争层的神经元数为60，取输出层神经元数为2，并规定输出（0，1）为良性，输出（1，0）为恶性．用前400组数据作训练样本，经过15000次迭代，两类样本的聚类情况如下图：用后100组数据对训练进行检测，诊断正确率达98%．对69组待定病例的诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别914862 B 917062 B 91979701B 924632 B91504 M 917080 B 919812 B 924934 B91505 B 917092 B 921092 B 924964 B915143 M 91762702M 921362 B 925236 B915186 B 91789 B 921385 B 925277 B9151276 B 917896 B 921386 B 925291 B91544001B 917897 B 921644 B 925292 B91544002B 91805 B 922296 B 925311 B915452 B 91813701B 922297 B 925622 M915460 M 91813702B 922576 B 926125 M91550 B 918192 B 922577 B 926424 M915664 B 918465 B 922840 B 926682 M915691 M 91858 B 923169 B 926954 M915940 B 91903901B 923465 B 927241 M9159460 2 B 91903902B 923748 B 92751 B916221 B 91930402M 923780 B 916799 M 919537 B 924084 B916838 M 919555 M 924342 B为了节省费用，增加网络训练速度，考虑将所给的数据降维，用多元回归分析的逐步回归法对数据进行了回归分析，把30个特征做为自变量，因变量采用良性病例取值为0，恶性病例取值为1．逐步回归法避免了只将变量剔除就不再选入的缺点，它可以将变量反复选入、剔除，最终可得到一组最优权值，结果如下图所示：从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．只用以上6个特征对网络进行训练，仍使用前400组数据作为训练，用后100组数据检验，诊断正确率达95%．对69组待定病例的诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别914862B 917062B91979701B924632B91504 B 917080 B 919812 B 924934 B 91505 B 917092 B 921092 B 924964 B915143M 91762702M921362B925236B915186 B 91789 B 921385 B 925277 B 9151276 B 917896 B 921386 B 925291 B9154400 1 B917897B921644B925292B9154400 2 B91805B922296B925311B915452B 91813701B922297B925622M915460M 91813702B922576B926125M91550 B 918192 B 922577 B 926424 M 915664 B 918465 B 922840 B 926682 M 915691 B 91858 B 923169 B 926954 M915940B 91903901B923465B927241M9159460 2 B91903902B923748B92751B五. 神经模糊系统模型从映射角度看，模糊系统和神经网络都具有（非线性）函数近似的能力．它们有着以下的共同之处：（1）它们均可以从给定的系统输入/输出信号（数据）中，建立系统的（非线性）输入/输出关系．(2) 从数据处理的形式上看，它们均采用并行处理的结构．但是，模糊系统和神经网络有着明显的不同之处．神经网络虽然对环境的变化具有较强的自适应学习能力，但是从系统建模的角度而言，它采用的是典型的黑箱型的学习模式．因此当学习完成后，神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来．相反，模糊系统是建立在被人容易接受的“如果-则”表达方法之上，但如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则，则是一个很棘手的问题．因此，将模糊理论和神经网络有机结合起来，取长补短，提高整个系统的学习能力和表达能力，是目前这一领域最受人注目的课题之一．神经网络和模糊系统的等价性：[Kolmogorov 定理] 给定任意连续函数y x f R U f m n =→)(,:，这里U 是单位闭区间[0，1]，f 可以精确地用一3层前向网络实现，此网络的中间层（隐层）有2n+1个处理单元．[BP 定理] 给定任意0>ε和任意2L 函数m n R f →]1,0[:，存在一3层BP 网络，它可在任意ε平方误差精度内逼近f .[模糊系统的存在定理] 给定任意连续函数R U f n →:和任意0>ε，存在由（1）式定义的)(x g 使 ．神经网络和模糊系统各自本身就是一个非线性的输入/输出映射，因此模糊系统可以用一等家的神经网络来表示，同样，神经网络也可以用一等价的模糊系统来表示．基于神经网络的模糊系统：模糊系统采用高木-管野（Takagi-Sugeno Model ）(简称TS 模型)： 如果1x 为j A 1，和2x 为 ,2j A ，和n x 为j n A ，则)(x f y j =输入变量的联合隶属函数和结论部的函数f j (x)都用神经网络来求得．模糊规则的个数由减法聚类方法得到，聚类参数如下：Range of influence: 0.3 Squash factor: 1.1 Accept factor: 0.6 Reject ratio: 0.15神经网络采用前向的BP 网络，神经元的传递函数为Sigmoid 函数，输出层采用线性函数．网络结构如下图所示：由于系统的结构比较复杂，用30维的数据进行训练十分缓慢，只用了前面已提取出的6个特征对系统进行了训练，得到了神经模糊系统．用后100组数据进行检验，诊断正确率达96%．病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别914862B 917062B91979701M924632B91504 B 917080 B 919812 B 924934 B 91505 B 917092 B 921092 B 924964 B915143M 91762702M921362B925236B915186 B 91789 B 921385 B 925277 B 9151276 B 917896 B 921386 B 925291 B9154400 1 B917897B921644B925292B9154400 2 B91805B922296B925311B915452B 91813701B922297B925622M915460M 91813702B922576B926125M91550 M 918192 B 922577 B 926424 M 915664 B 918465 B 922840 B 926682 M 915691 M 91858 B 923169 B 926954 M915940B 91903901B923465B927241M9159460 2 M91903902B923748B92751B916221B 91930402M923780B916799 M 919537 B 924084 B916838 M 919555 M 924342 B六.模型的进一步讨论神经网络和模糊系统的融合大致有两种形式：一种是用神经网络生成模糊系统的隶属函数和模糊规则来构造模糊系统，一种是使用模糊系统来初始化神经网络的初始权值来构造神经网络．二者都可用于模式识别，并都有良好的效果．但二者的特点又各不相同，第一种形式具有更加人性化的输出，便于构造专家系统，第二种形式有更好的自适应性．对于模型的进一步讨论可以考虑二者的进一步结合，可以让两种系统按并行或串行的方式结合到一起，前一种系统的输出作为后一种系统的输入，这样二者接替使用，最终由模糊系统输出结果，用于专家系统的分析．参考文献[1] 赵振宇、徐用懋，模糊理论和神经网络的基础与应用，清华大学出版社．[2] 袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社．[3] 叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社．[4] 施阳、李俊，MATLAB语言工具箱-TOOLBOX实用指南，西北工业大学出版社．[5] 徐昕、李涛、伯晓晨，MATLAB工具箱应用指南-控制工程篇，电子工业出版社．。
基于决策树的肝癌手术治疗效果评价
2. 分析方法与过程
2.1. 算法准备 算法准备
2.1.1 决策树原理
决策树是一种类似于流程图的树型结构，在使用决策树分类时，在每个节点采用信 息增益度量选择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂优良性度量。选择具有最 高信息增益(或最大熵压缩)的属性作为当前节点的测试属性。 该属性使得对结果划分中 的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性” 。
f −q Pr > z = c ， q (1 − q ) N
c
Splitlnfo( S , A) = −∑
i =1
Si S log 2 。 S
Si
其中， S1 到 S c 是 c 个不同值的属性 A 分割 S 而形成的 c 个样本子集。 如按照属性 A 把 S 集（含 30 个用例）分成了 10 个用例和 20 个用例两个集合，则
1 1 2 2 Splitlnfo( S , A) = − log − log 。 3 3 3 3
肝癌综合治疗疗效评估标准
肝癌综合治疗疗效评估标准
肝癌综合治疗疗效评估标准主要包括以下几个方面：
1. 客观缓解率(ORR):指患者在治疗后肿瘤缩小或消失的比例。
通常使用RECIST标准进行评估，分为完全缓解(CR)、部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)和疾病进展(PD)四个等级。
2. 疾病控制率(DCR):指患者在治疗后肿瘤缩小或消失的比例，以及疾病稳定的比例。
通常使用RECIST标准进行评估，分为CR、PR、SD和PD四个等级。
3. 生存率：指患者在治疗后存活的时间长度。
通常使用Kaplan-Meier曲线进行评估，包括总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)。
4. 生活质量评估：指患者在治疗后身体功能、心理状态、社交能力等方面的改善程度。
通常使用EORTC QLQ-C30问卷进行评估。
5. 不良反应评估：指患者在治疗过程中出现的不良反应的程度和频率。
通常使用CTCAE标准进行评估，分为1-5级，其中1级表示轻微不良反应，5级表示严重不良反应。
数学建模肿瘤放疗优化设计研究
数学建模肿瘤放疗优化设计研究
数学建模肿瘤放疗优化设计研究是一个涉及数学、医学和工程领域的交叉学科课题。
该研究旨在通过数学建模的方法，优化肿瘤放疗设计方案，提高治疗效果和减少放疗副作用。
具体来说，数学建模肿瘤放疗优化设计研究可以包括以下步骤: 1. 收集临床数据和放疗方案：首先需要收集肿瘤放疗的临床数
据和放疗方案，包括放疗剂量、放疗次数、放疗位置等信息。
这些数据可以从医院数据库中获得，也可以由研究人员进行采集。
2. 建立数学模型：基于收集到的临床数据和放疗方案，建立数
学模型来描述肿瘤放疗的过程。
常用的数学模型包括放射治疗学模型、肿瘤生长模型和放射反应模型等。
3. 求解最优方案：通过数学建模的方法，求解最优肿瘤放疗设
计方案。
可以采用各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等，来找到最优放疗方案。
4. 实验验证：将得到的最优放疗方案应用于实际肿瘤放疗中，
进行实验验证，比较实验结果与临床结果的差异，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型优化：根据实验结果，对模型进行优化，进一步提高肿
瘤放疗的治疗效果和减少放疗副作用。
总结起来，数学建模肿瘤放疗优化设计研究需要结合医学、工程学和数学等领域的知识，通过不断实验和优化，最终提供有效的肿瘤放疗设计方案，为临床提供支持和指导。
数学建模题目及其答案(疾病的诊断)
数学建模疾病的诊断现要你给出疾病诊断的一种方法。
胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。
从胃癌患者中抽取5人（编号为1-5），从萎缩性胃炎患者中抽取5人（编号为6-10），以及非胃病者中抽取5人（编号为11-15），每人化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（X）、蓝色1反应（X）、尿吲哚乙酸（3X）、中性硫化物（4X）、测得数据如表1所示：2根据数据，试给出鉴别胃病的方法。
论文题目：胃病的诊断摘要在临床医学中，诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。
好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。
因此，对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。
传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。
而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。
在临床医学上，既提高了临床诊断的正确性，又对疾病的治疗效果起了重要效果，同时也减轻了病人的负担。
判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。
其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。
首先，由判别分析定义可知，只有当多个总体的特征具有显著的差异时，进行判别分析才有意义，且总体间差异越大，才会使误判率越小。
因此在进行判别分析时，有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。
其次，利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。
最后，利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率，以及对其修正。
本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数，最后进行了回判并测得了误判率，从而获得了在临床诊断中模型，给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。
关键词：判别分析；判别函数；Fisher判别；Bayes判别一问题的提出在传统的胃病诊断中，胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者，为了提高医学上诊断的准确性，也为了减少因误诊而造成的病人死亡率，必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。
肝癌手术的治疗效果评估
3
术后辅助治疗
根据患者的术后病理结果和恢复情况，制定个性 化的辅助治疗方案，如化疗、放疗、免疫治疗等 。
术后随访和监测策略
定期随访
术后患者应定期接受随访，包括体格检查、影像学检查和实验室 检查等，以及时发现和处理复发或转移。
超声检查
简便易行的超声检查可用 于术后定期随访，观察肝 脏及周围器官的情况。
实验室指标评估
肝功能检查
血常规及生化检查
定期检测肝功能指标，如谷丙转氨酶 、谷草转氨酶等，以评估肝脏功能状 态。
了解患者的全身状况，如营养状况、 免疫功能等。
肿瘤标志物检测
检测肝癌相关的肿瘤标志物，如甲胎 蛋白、异常凝血酶原等，有助于发现 复发或转移。
心理社会评估
评估患者的心理健康和社 会功能，如情绪状态、社 交活动等。
症状评估
针对肝癌患者常见的症状 ，如乏力、食欲减退、腹 胀等进行评估。
影像学评估
CT或MRI检查
通过定期的CT或MRI检查 ，观察术后肝脏的形态、 大小、肿瘤残留或复发情 况。
PET-CT检查
对于疑似复发或转移的患 者，可进行PET-CT检查以 进一步明确诊断。
对肝癌手术治疗效果的评估不仅可以指导 临床实践，还可以为肝癌治疗研究提供重 要数据和思路，推动肝癌治疗领域的发展 。
02
肝癌手术的基本情况
手术类型和适应症
01
肝切除术
适用于早期肝癌，单发肿瘤且 局限于肝脏一叶或半肝内的患
者。
02
肝移植术
适用于早期肝癌且肝功能严重 受损，无法耐受肝切除术的患
者。
03
新型抗癌药物研究模型探索的数学建模
新型抗癌药物研究模型探索的数学建模
本文旨在探索新型抗癌药物的研究模型，利用数学建模方法来预测药物的疗
效和副作用，为抗癌药物的研发提供科学依据。
近年来，癌症已成为人类健康的一大威胁。
抗癌药物的研究和开发是癌症治疗的重要手段之一。
然而，传统的实验方法和临床试验存在许多局限性，如成本高、时间长、可重复性差等。
因此，利用数学建模方法来预测药物的疗效和副作用已成为一种重要的研究方向。
本文旨在探索新型抗癌药物的研究模型。
首先介绍了该药物的作用机制和相关研究背景。
然后，建立了一个数学模型来预测药物的疗效和副作用。
最后，通过实验数据对该模型进行了验证，并讨论了该模型的局限性和改进方向。
具体来说，我们首先通过文献调研和专家访谈等方式，了解了该药物的作用机制和相关研究现状。
然后，结合药物的药代动力学和药效学特征，建立了一个数学模型来预测药物的疗效和副作用。
该模型包括药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄等过程，以及药物对癌细胞的杀伤作用和对正常细胞的保护作用等。
最后，我们通过实验数据对该模型进行了验证。
结果表明，该模型可以较好地预测药物的疗效和副作用，具有一定的准确性和可靠性。
同时，我们也讨论了该模型的局限性和改进方向。
例如，该模型目前仅考虑了药物在体内的动力学和药效学特征，未考虑药物与癌细胞的相互作用等因素。
因此，我们需要进一步完善该模型，以提高其预测
精度和可靠性。
综上所述，本文建立了一个新型抗癌药物的研究模型，并利用数学建模方法预测了药物的疗效和副作用。
数学建模肿瘤诊断问题模型
肿瘤诊断模型摘要本文对肿瘤诊断问题，应用神经网络与模糊数学理论，给出了几种乳房癌量化诊断方案．首先，建立了LVQ神经网络模型，使用500组数据前400组作为训练样本，用后100组数据对网络性能进展检测，诊断正确率达98%．然后对这500个特征向量进展了回归分析，从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差与最坏值、严密度均值、面积最坏值、周长均值．并将以上6个特征用于LVQ网络，诊断正确率达95%．进一步考虑到神经网络与模糊数学各自特点，将二者有机结合构造了神经模糊系统，并用以上6个特征对系统进展训练，诊断正确率达96%．本文构造模型具有良好稳定性，对于模式识别问题具有很强实用价值，最后本文提出了神经网络与模糊数学深层次结合方向．一.问题重述肿瘤通过穿刺采样进展分析可以确定其为良性或恶性．医学研究发现乳房肿瘤病灶组织细胞显微图像10个量化特征：细胞核直径，质地，周长，面积，光滑度，严密度，凹陷度，凹陷点数，对称度，断裂度与该肿瘤性质有密切关系．现有500个已确诊病例，每个病例一组数据包括采样组织中各细胞核这十个特征量平均值，标准差与“最坏值〞〔各特征3个最大特征平均值〕共30个数据．根据这500组数据建立诊断模型，并将其用于另外69名已做穿刺采样患者．为节省费用开展一种只用此30个特征数据中局部特征来区分乳房肿瘤是良性还是恶性方法．二.问题假设1．所给500组病例具有广泛代表性．2．500组病例所反映良性与恶性概率分布符合病例自然分布．三.问题分析本问题是一个典型模式识别问题，要求根据它特征量来进展分类．对于模式识别问题，现今有两类解决方法．一类是传统线性模型．另一类是近年来开展起来非线性模型．此题是一个典型非线性问题，用传统线性模型解决有一定困难，而且识别率不高．所以非线性模型是解决此类问题首选．现今常用非线性模型有神经网络模型与模糊系统模型．神经网络由许多并行运算简单单元组成，单个神经元构造及其简单，但大量神经元相互连接组成人工神经元网络显示出人脑某些特征：1）分布存储与容错性；2）大规模并行处理；3）自学习、自组织与自适应性；4）它并不是各单元行为简单相加，而表现出一般复杂非线性动态系统特性．神经元可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚与推理规那么不明确问题，如乳房癌诊断问题．模糊集打破了传统清楚集只有0与1界限，任意元素可同时局部地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属程度来表示．这更接近人表述方式．模糊规那么是定义在模糊集上规那么，常采用“If-then〞〔假设…那么…〕形式，可用来表示专家经历、知识等．由一组模糊规那么构成模糊系统可代表一个输入、输出映射关系．从理论上说，模糊系统可以近似任意连续函数．模糊系统除了模糊规那么外，还包括模糊逻辑推理与去模糊化局部．由于模糊集能处理非定量信息，因此在模式识别〔尤其是具有模糊特点识别问题〕中模糊系统具有很大优势，此题肿瘤良性、恶性正是模糊概念，所以用模糊系统进展模式识别会得到很好效果．为了防止量纲影响，在应用数据之前对数据经行了标准化．标准化方法：用每个数据与整体均值差除以整体标准差．四.模型建立与求解〔一〕神经网络模型学习向量量化(LVQ)是在监视状态下对竞争层进展训练一种学习算法．LVQ网络由一个竞争层与一个线性层组成．竞争层神经元将输入向量分成组，由现行层组合到期望类中．在任何给定时刻，线性层输出神经元只有一个非零输出1，该神经元就是竞争中得胜者．假定获胜元为，它之所以获胜原因是它受到了最大输入刺激，那么，总加权输入为其中，表示状态，表示第个元到第个元权值，表示第个输入分量．其矩阵形式为假设元获胜，就意味着假设连接到每个输出层神经元权向量都是标准化，上式等价于网络输入模式为时，具有权向量与最近元将获得竞争胜利．假设元竞争获胜，将权值作如下调整〔1〕使获胜者权向量向输入向量移近一小段距离，这使网络在遇到或与接近模式时，元可以有更大获胜可能性．假设在竞争中失败，将权值作如下调整〔2〕使权向离开样品方向移动，这样就减小了错误分类时机．在〔1〕、〔2〕式中，表示学习率．在本模型中取为0.01，取隐竞争层神经元数为60，取输出层神经元数为2，并规定输出〔0，1〕为良性，输出〔1，0〕为恶性．用前400组数据作训练样本，经过15000次迭代，两类样本聚类情况如下列图：用后100组数据对训练进展检测，诊断正确率达98%．对69组待定病例诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别91486 2 B917062B B924632B91504 M91708 B91981 B92493 B为了节省费用，增加网络训练速度，考虑将所给数据降维，用多元回归分析逐步回归法对数据进展了回归分析，把30个特征做为自变量，因变量采用良性病例取值为0，恶性病例取值为1．逐步回归法防止了只将变量剔除就不再选入缺点，它可以将变量反复选入、剔除，最终可得到一组最优权值，结果如下列图所示：从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差与最坏值、严密度均值、面积最坏值、周长均值．只用以上6个特征对网络进展训练，仍使用前400组数据作为训练，用后100组数据检验，诊断正确率达95%．对69组待定病例诊断结果如下表：五.神经模糊系统模型从映射角度看，模糊系统与神经网络都具有〔非线性〕函数近似能力．它们有着以下共同之处：〔1〕它们均可以从给定系统输入/输出信号〔数据〕中，建立系统〔非线性〕输入/输出关系．(2) 从数据处理形式上看，它们均采用并行处理构造．但是，模糊系统与神经网络有着明显不同之处．神经网络虽然对环境变化具有较强自适应学习能力，但是从系统建模角度而言，它采用是典型黑箱型学习模式．因此当学习完成后，神经网络所获得输入/输出关系无法用容易被人承受方式表示出来．相反，模糊系统是建立在被人容易承受“如果-那么〞表达方法之上，但如何自动生成与调整隶属度函数与模糊规那么，那么是一个很棘手问题．因此，将模糊理论与神经网络有机结合起来，取长补短，提高整个系统学习能力与表达能力，是目前这一领域最受人注目课题之一．神经网络与模糊系统等价性：[Kolmogorov定理] 给定任意连续函数，这里是单位闭区间[0，1]，可以准确地用一3层前向网络实现，此网络中间层〔隐层〕有2n+1个处理单元．[BP定理] 给定任意与任意函数，存在一3层BP网络，它可在任意平方误差精度内逼近.[模糊系统存在定理] 给定任意连续函数与任意，存在由〔1〕式定义使．神经网络与模糊系统各自本身就是一个非线性输入/输出映射，因此模糊系统可以用一等家神经网络来表示，同样，神经网络也可以用一等价模糊系统来表示．基于神经网络模糊系统：模糊系统采用高木-管野〔Takagi-Sugeno Model〕(简称TS模型)：如果为，与为，与为，那么输入变量联合隶属函数与结论部函数f j(x)都用神经网络来求得．模糊规那么个数由减法聚类方法得到，聚类参数如下：神经网络采用前向BP网络，神经元传递函数为Sigmoid函数，输出层采用线性函数．网络构造如下列图所示：由于系统构造比拟复杂，用30维数据进展训练十分缓慢，只用了前面已提取出6个特征对系统进展了训练，得到了神经模糊系统．用后100组数据进展检验，诊断正确率达96%．六.模型进一步讨论神经网络与模糊系统融合大致有两种形式：一种是用神经网络生成模糊系统隶属函数与模糊规那么来构造模糊系统，一种是使用模糊系统来初始化神经网络初始权值来构造神经网络．二者都可用于模式识别，并都有良好效果．但二者特点又各不一样，第一种形式具有更加人性化输出，便于构造专家系统，第二种形式有更好自适应性．对于模型进一步讨论可以考虑二者进一步结合，可以让两种系统按并行或串行方式结合到一起，前一种系统输出作为后一种系统输入，这样二者接替使用，最终由模糊系统输出结果，用于专家系统分析．参考文献[1] 赵振宇、徐用懋，模糊理论与神经网络根底与应用，清华大学出版社．[2] 袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社．[3] 叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社．[4] 施阳、李俊，MATLAB语言工具箱-TOOLBOX实用指南，西北工业大学出版社．[5] 徐昕、李涛、伯晓晨，MATLAB工具箱应用指南-控制工程篇，电子工业出版社．。
基于改进Apriori算法的肝癌手术治疗效果评价
基于改进Apriori算法的肝癌手术治疗效果评价作者：来源：《软件工程师》2013年第08期摘要：本文将改进的Apriori关联规则算法应用于肝癌预后影响的预测中，通过20个具有代表性的样本数据，提取、化简得到一组规模合适的关联规则集，结合CBR技术对新案例诊断。
最后，将关联规则集中的各个规则还原实际含义，从而对医生的诊断提供辅助方案。
关键词：数据挖掘；关联规则；CBR；肝癌肝癌作为一种恶性肿瘤危害人类健康，治疗方案的选择极大影响肝癌患者的预后。
目前对预后分析的方法有Logistic回归、Kaplan-Meier法、决策树法等，本文提出改进Apriori算法，不仅考虑预后影响，而且考虑各因素之间的影响，以期出现某一症状可预测下一症状，从而尽早预防。
数据预处理对20组具有代表性的数据进行离散化处理，每一位都用布尔值去表示，“1”代表具有该种属性，“0”代表不具有该种属性。
字母A—T作为区分20个样本号。
数字1—30就是原有X1—X10细分后的原子属性，处理后结果如表1所示。
新案例的诊断直接运用案例推理CBR[1]诊断新案例会使案例库冗余。
因而，将其改进为：先遍历案例库，从中选择最为相似的数据作为判断依据，再判断相似度，若总结与决策树方法[2]相比，改进Apriori方法[3]将Decision也视为同等的属性，不仅可以研究X1—X10属性对于Decision的影响，而且可以研究各个病症之间联系，达到某一前件病症出现时可以预防后件病症发生的效果，从而辅助医生为病人提供更加及时、有效的治疗，为病人免去了繁琐检查的痛苦，也减轻了病人的经济负担。
在实际应用中，如果能够将专家决策与计算机辅助工具相结合，并将概率理论结合到本文模型中，相信会大大提高模型的实用型和准确度。
参考文献[1] 施京华.基于数据挖掘的癌症诊疗决策优化研究[D].博士论文.上海：上海交通大学，2011.6.[2] 陈燕，张振中.数据挖掘决策树在肝癌病人预后中的研究与应用[J].科学信息，2007（10）：20-21.[3] 陈燕.数据挖掘技术与应用[M].北京：清华大学出版社，2011.5.。
数学建模在医疗诊断辅助决策中的应用及效果评价
数学建模在医疗诊断辅助决策中的应用及效果评价随着科技的不断发展，计算机技术和数学建模在医疗诊断和决策辅助方面的应用也越来越受到重视。
数学建模的应用可以帮助医生更准确地进行诊断，提高患者的治疗效果，减少误诊率，本文将重点探讨数学建模在医疗诊断辅助决策中的应用及其效果评价。
一、数学建模在医疗诊断中的应用1. 数据分析和预测数学建模可以对大量的医疗数据进行分析和挖掘，帮助医生了解病情的发展趋势，并预测可能的治疗结果。
通过分析患者的病史、生理指标、影像学等数据，数学模型能够提供患者的风险评估和预后预测，帮助医生制定更合理和个性化的治疗方案。
2. 图像处理和识别数学建模在医疗影像领域的应用也非常广泛。
通过图像处理和识别技术，可以对医学图像进行分析，帮助医生快速准确地发现异常病变。
例如，基于数学模型的计算机辅助诊断系统能够对医学影像进行自动分析和解读，辅助医生进行判断和决策。
3. 疾病模型和模拟通过建立数学模型和仿真，可以模拟疾病的发展过程和治疗效果，并帮助医生更全面地了解疾病的本质和机制。
例如，在肿瘤的研究中，数学模型能够根据肿瘤细胞的生长、扩散和治疗效果等参数，预测肿瘤的生长速度、治疗效果和预后等重要指标。
二、数学建模在医疗诊断中的效果评价1. 正确率和灵敏度使用数学建模进行医疗诊断辅助决策时，评估模型的基本指标之一是正确率和灵敏度。
正确率指的是模型给出的诊断结果与实际诊断结果一致的比例，而灵敏度则衡量了模型对疾病的敏感性，即能够正确地识别出患者的病情。
2. 误诊率和特异度另一个重要的评价指标是误诊率和特异度。
误诊率指的是模型将健康人误诊为病人的比例，而特异度则衡量了模型对疾病的特异性，即能够正确地判断出健康人。
3. ROC曲线和AUC值ROC曲线和AUC值是评估模型性能的常用指标。
ROC曲线是以真阳性率（TPR）为纵轴、假阳性率（FPR）为横轴绘制的曲线，用于衡量模型的敏感性和特异性。
AUC值则是ROC曲线下的面积，通常用来评估模型的综合性能，AUC值越接近1，说明模型的性能越好。
基于神经网络的肝癌手术预后影响评价
基于基于神经网络的肝癌手术神经网络的肝癌手术神经网络的肝癌手术预后影响预后影响预后影响评价评价摘 要：本文利用多种神经网络结构和学习算法对肝癌手术的治疗效果和方案的优劣进行预测，为病人规划最佳的手术和治疗方案。
首先选取对预后有影响的l0个病人信息指标进行主成分分析，确定每个指标对预后影响的程度，结果表明前8个指标的解释方差相近，但不能对问题进行降维分析。
综合考虑10个指标的影响，利用多种神经网络结构和算法对训练样本进行了聚类，数据的错误率为26.7%，预测最好时的效果可以达到100%对结果的预测。
利用训练好的BP 神经网络和基于径向基的概率神经网络可以较好的对手术预后影响进行预测，从而对对手术的治疗效果和方案的优劣进行预测，为病人规划最佳的手术和治疗方案。
关键词关键词：：神经网络 主成分分析 聚类 预后影响The prognostic impact assessment of liver cancer surgery based on neural networksAbstract: In this paper, a variety of neural network structure and learning algorithms to predict the effects and the pros and cons of the treatment of liver cancer surgery, surgery and treatment options for patients planning. First select the principal component analysis to determine the degree of influence on the prognosis of each indicator, the results show that the top eight indicators similar to the explained variance, but reduce the dimension of the problem can not affect prognosis l0 patient information indicators. Considering the impact of the 10 indicators for training samples for clustering, the data error rate of 26.7%, using a variety of neural network structures and algorithms, and to predict when the best results can be achieved 100% results for the prediction. Trained BP neural network based on radial basis probabilistic neural network can be a good impact on surgical outcomes to predict the pros and cons of the treatment effect of surgery and programs to predict the best surgical planning for patients and treatment.Key words: Neural Network Principal component analysis Clustering Prognosis目录1.挖掘目标 (4)2.分析方法与过程 (4)2.1.总体流程 (4)2.2.具体步骤 (4)2.3.结果分析 (7)3.结论 (8)4.参考文献 (8)（程序源码MATLAB） (9)5.附录附录（1.挖掘目标挖掘目标本次建模的目标是利用某医院肝癌病例的多个信息，经过数据预处理，选取其中20个有代表性的样本，选取对预后有影响的l0个指标，采用数据挖掘技术，分析各个指标的相互关系，设法利用主成分分析对问题降维，再利用不同结构的神经网络和学习算法对影响预后效果的指标进行聚类分析以及利用影响指标对手术预后效果进行预测，从而对手术的治疗效果和方案的优劣进行预测，为病人规划最佳的手术和治疗方案。
基于数学模型的肿瘤综合治疗模拟分析
基于数学模型的肿瘤综合治疗模拟分析洪文松【期刊名称】《中国数字医学》【年(卷),期】2016(011)011【摘要】目的:通过引入基于常微分方程的肿瘤综合治疗数学模型,探讨实现肿瘤综合治疗优化的可行性.方法:了解肿瘤生长和综合治疗模型、NK细胞作用机制模型、CD8+T细胞作用机制模型、淋巴细胞作用机制模型以及化学治疗药物浓度模型,并将此模型适当数字化,最后利用计算机模拟来进行分析.结果:模拟分析均能输出稳定的结果.在一定范围内,各种因素的初始状态的变化会对结果产生较大影响,提示基于模型的治疗优化存在实际应用价值.结论:在合适的模型参数支持下,基于ODE的肿瘤综合治疗数学模型能有效完成肿瘤治疗的优化和预后评估.%Objective:To Discuss the feasibility of tumor combination therapy optimization with the mathematical models based on Ordinary Differential Equation (ODE). Methods:5 models including tumor growth and combination model, NK-cell action model, CD8+T cell action model, lymphocytes cell action model as well as concentration model of chemotherapy drug were formulated, digitalized and simulated with computers. Results:The results of simulation analysis were outputted stably. In some specific range, all kinds of factorsin the models would response significantly due to the changes of initial conditions. It should be promoted that the mathematical models could be used for tumor combination therapy optimization. Conclusion:Supporting with the proper model parameters, the mathematical model of tumorcombination therapy based on ODE can be used for tumor therapy optimization and prognosis evaluation.【总页数】4页(P33-36)【作者】洪文松【作者单位】广东省第二人民医院放疗科,510317,广东省广州市海珠区新港中路466号【正文语种】中文【中图分类】R730.1;TP391【相关文献】1.基于薄膜蒸发器蒸馏过程数学模型的数值模拟及参数分析 [J], 贺小华;金如聪;杨玉强;唐平2.基于Gompertz模型肿瘤放疗分析与模拟 [J], 洪文松;张力;陈兵锋;李桢;黄凯玲3.基于4D-CT和Mimics软件模拟分析肺癌肿瘤的呼吸运动规律 [J], 王涛;王运来4.基于水环境数学模型的竹桥河流域综合整治成效模拟分析 [J], 许文卿; 梁康; 黄志华; 黄振雄; 杨佘维; 高源濛5.基于模拟退火算法和贝叶斯预测数学模型的流感分析 [J], 孔伟恒;何丽丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数学建模肿瘤放疗优化设计研究
数学建模肿瘤放疗优化设计研究肿瘤放疗是一种常用的肿瘤治疗方法，主要通过放射线对肿瘤组织进行杀伤，达到抑制和消灭肿瘤的目的。
如何优化肿瘤放疗的治疗方案，以提高治疗效果并减少对正常组织的损伤，是一个重要的研究问题。
数学建模可以提供一种系统性的方法，帮助我们分析和解决这个问题。
首先，建立数学模型来描述肿瘤的生长和放疗的效果是十分关键的。
常用的肿瘤生长模型包括Gompertz模型和Logistic模型等。
Gompertz模型描述了肿瘤细胞的生长速率与肿瘤体积之间的关系；Logistic模型则是在Gompertz模型的基础上引入了饱和效应，更加逼近真实情况。
这些模型可以帮助我们理解肿瘤的生长规律及其对放疗的影响。
其次，数学建模可以用来优化放疗的剂量分布。
放疗剂量的优化是根据肿瘤的大小、位置、形状以及周围正常组织的耐受性等多个因素进行的。
常用的方法包括等剂量投射、多层次剂量调制、模具定制等。
其中，等剂量投射是一种常用方法，通过将放射线的剂量均匀分布在肿瘤区域内，以期最大限度地杀伤肿瘤细胞；而多层次剂量调制则是在肿瘤内部的不同区域分别施加不同的剂量，以提高治疗效果。
此外，数学建模还可以帮助优化放疗的时间分配。
放疗的时间分配对于提高治疗效果和减少对正常组织的损伤至关重要。
常见的方法包括连续放疗和间断放疗。
连续放疗是指每天都给予放疗，间隔时间较短；而间断放疗则是在连续放疗的基础上，增加一个较长的休息期。
数学建模可以通过对放疗时间和休息时间的不同组合进行模拟和优化，找到最佳的放疗时间分配策略。
最后，数学建模还可以用来分析辅助放疗的影响。
辅助放疗包括化疗、靶向治疗、免疫治疗等，可以通过不同的方式增强肿瘤的放疗效果。
数学建模可以通过对这些辅助放疗方法的作用进行定量分析，并优化放疗方案来达到最佳的治疗效果。
综上所述，数学建模在肿瘤放疗优化设计研究中具有重要的作用。
通过建立数学模型来描述肿瘤生长和放疗效果，优化放疗的剂量分布和时间分配以及分析辅助放疗的影响，可以帮助我们设计出更有效的肿瘤放疗方案，提高治疗效果并减少对正常组织的损伤。
小样本量的肝癌手术治疗效果评价
（第三题）题目小样本量的肝癌手术治疗效果评价队长陈昭成员陈昭学校(院系)药学院指导教师无完成时间2013年4月20日综合评定成绩：评委评语：评委签名：小样本量的肝癌手术效果评价摘要：本文主要先从宏观上用神经网络多层感知器（MLP）探究应变量（预后影响）与各个因素之间是否存在某种输入输出关系；在此基础上从微观角度运用决策树的CART 算法，建立肝癌手术预测模型，对手术进行效果评价，利用生成的规则指导手术的方案的选择。
关键词：神经网络；多层感知器（MLP）；决策树；CART算法；预测模型Small sample size of liver cancer treatment evaluationAbstract:In this paper,starting with macro neural network Multilayer Perceptron(MLP)to explore the strain(prognosis)and the existence of some kind of input-output relationship between the various factors;CART algorithm from the microscopic point of view on this basis,we use decision tree to establish the liver cancer prediction model,and then to evaluate the effects of the surgery using the generated rules to guide the choice of surgery program..Key words:neural network;Multilayer Perceptron(MLP);decision tree;CART algorithm; prediction model.目录1.研究目标 (7)2.分析方法与过程 (7)2.1.总体流程 (7)2.2.具体步骤 (8)2.3.结果分析 (9)3.结论 (11)4.参考文献 (12)1.挖掘目标本次数据建模目标是选取某医院10年来肝癌4860个病例中20个有代表性的样本，先采用神经网络初步探究小样本量对手术治疗效果预测的情况；然后用决策树分析法（CART 算法）探究具体因素对手术的治疗效果的影响。
多种介入手段联合应用治疗原发性肝癌的效果评价
多种介入手段联合应用治疗原发性肝癌的效果评价目的对多种介入手段联合应用治疗原发性肝癌（HCC）患者的临床治疗效果进行评价。
方法选取85例HCC患者作为研究对象，运用随机数字法将其分为A、B、C三组，给予A组患者肝动脉化疗栓塞术（TACE）治疗，B组患者给予肝动脉化疗栓塞术联合经皮肝穿无水乙醇化学消融术（TACE+PEI）治疗，C组患者给予肝动脉化疗栓塞联合125Ⅰ粒子植入术（TACE+125Ⅰ）治疗。
结果术后一个月，三组患者的肿瘤缩小有效率对比（p>0.05）；术后三个月，B组和C组的总有效率均高于A组，但B组和C组对比（p>0.05）。
结论与单独治疗手段相比，联合介入手术治疗具有更好的疗效，能够明显改善肝功能分级，提高生存率。
标签：原发性肝癌；肝动脉栓塞化疗；经皮肝穿无水乙醇化学消融术原发性肝癌（HCC）为我国的一种常见恶性肿瘤，在消化系统恶性肿瘤中，其死亡率列居第三位。
流行病学调查表明，我国每年约11万人死于肝癌，在全世界肝癌死亡人数中约占45%[1] 。
本组研究中，对多种介入手段联合应用治疗原发性肝癌患者的临床效果进行探讨，详细报告如下：1 资料与方法1.1 一般资料选取2009年9月～2013年9月在我院接受治疗的85例HCC患者作为研究对象，所有患者均符合2001年中国抗癌协会肝癌专业委员会制定的《原发性肝癌的临床诊断与分期标准》。
随机将其分为A组（42例）、B组（27例）和C组（16例），其中，A组：男29例，女13例，平均年龄（54.12±2.74）岁；B组：男16例，女11例，平均年龄（54.16±2.75）岁；C组：男10例，女6例，平均年龄（54.24±2.72）岁；三组患者的一般资料经比较无显著性差异（p>0.05），具有可比性。
1.2 仪器材料（1）仪器设备：德国西门子Artis zeego血管造影机；美国GE64排128层螺旋CT机；美国Cook公司18G穿刺针及导管；德国西门子16层螺旋CT机；美国GE Signa1.5T磁共振仪；（2）放射性粒子：6711型125Ⅰ粒子，其半衰期为60.2d，组织穿透距离约1.7cm，活动度0.5～0.8mCi；（3）药物和造影剂：主要包括多柔比星、丝裂霉素、利多卡因、超液态碘化油以及优维显-370等。
肝癌手术治疗效果评价-TipDM
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告 肝癌手术治疗效果评价
摘 要： 本文主要研究了某医院 10 年来肝癌病例中的 20 个有代表性的样本，通过建立逻辑回
归的数据挖掘模型对预后有影响的 10 个指标进行分析，实现对预后效果的预测以及寻找各个变量之 间的重要程度，从而为病人规划最佳的手术治疗方案。在建模中，我们首先通过对样本数据进行基 本的描述性统计分析，初步观测每个指标对预后影响是否显著。然后再利用逻辑回归模型对预后影 响进行预测。进一步的，为了消除指标中的共线性性以及寻找对预后有显著影响的指标，我们在原 方法的基础上采用了逐步回归的思想优化原有的逻辑回归模型，通过设置显著性水平的阈值来发现 对预后有重要影响的指标，并且达到消除相关性的目的。得出了是否有食道静脉曲张、HbsAg 和 Anti-HCV 的阴阳性、肿瘤大小、肿瘤的包膜否完整以及肿瘤旁的微小子灶这 5 个指标都对预后具有 很大影响的结论。最后，我们利用舍一法以及 ROC 曲线来比较是否有优化的两个模型预测效果，得 到 ROC 曲线线下两个模型面积分别为 0.78020，和 0.6538，表明分类预测效果良好。.
胃癌肝转移行肝切术治疗的效果评价
胃癌肝转移行肝切术治疗的效果评价目的：探讨胃癌肝转移行肝切术治疗的临床效果。
方法：在笔者所在医院2012年8月-2014年5月诊治的胃癌肝转移患者中抽取62例作为研究对象，通过随机数字表法将其分成观察组（n=32）和对照组（n=30），观察组应用肝切除术治疗，对照组采取全身化疗，比较两组患者治疗后生存质量及1年生存率。
结果：观察组32例患者中，1年生存29例，1年生存率为90.6%；3例死亡，占9.4%；生存质量评分为（87.4±3.2）分。
对照组30例患者中，1年生存21例，1年生存率为70.0%；9例死亡，占30.0%；生存质量评分为（65.0±5.8）分。
对照组患者1年生存率和生存质量评分均比观察组患者低，两组比较差异均有统计学意义（P＜0.05）。
结论：胃癌肝转移行肝切术治疗的临床效果显著，患者术后生存质量和1年生存率均较高，治疗方法可以临床推广使用。
标签：胃癌肝转移；肝切术；全身化疗人体肝脏由于血流丰富、含糖量高、含氧量低和狄氏间隙中的高营养过滤液，成为了转移癌最佳生长环境[1]。
其中，胃癌、结直肠癌最容易发生肝转移，而转移灶肝切除术已经成为了结直肠癌肝转移标准治疗方式，远期疗效尚可，患者的5年生存率为20%～58%[2]。
经原因分析可知，这是由于结直肠解剖结构不同导致：人体结直肠血流回流，主要经直肠下、上的静脉引流入门静脉进入肝脏，所以肝脏是结直肠癌的血液循环转移第一站。
与之相比，胃部周围淋巴引流极为丰富，因此胃癌转移主要经过淋巴管道至胃部周围及其远处的淋巴结，比如左锁骨上、腹主动脉旁等部位[3]。
所以，在胃癌肝转移病例中，绝大部分存在远处淋巴结、腹腔局部转移，因而其手术成功率较低，患者往往预后不良。
本研究为明确胃癌肝转移行肝切术治疗的临床疗效，对62例胃癌肝转移患者分别进行肝切除术、全身化疗，对比患者治疗后的1年生存率及生存质量，分析治疗效果，总结经验，提升胃癌肝转移治疗效果，改善患者预后质量。
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A题：肝癌手术治疗效果评价
肝癌是我国第二常见的癌症，很多人在发现肝癌时就已经是肝癌中晚期了，而肝癌手术治疗是中晚期肝癌的首选疗法。
选取某医院10年来肝癌病例总共4860例，每个病例有病人近80个信息，其中包括患者病历号、性别、年龄、学历、职业、住址、基本病史、临床体征、恶性肿瘤分类、实验室检验指标、影像学检查等，经过数据预处理，选取其中20个有代表性的样本，选取对预后有影响的l0个指标如表1
表1 预处理后样本数据
X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10DECISION mid branch negative negative rightliver middle dilation part no less Y
mid trunk positive positive rightliver middle infiltration no have much N
serious no negative positive leftliver big dilation no no much Y
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light branch positive positive rightliver small infiltration integrate have no N
mid trunk positive negative rightliver middle infiltration part no no Y
light branch positive negative rightliver small infiltration no have much Y
no trunk negative positive allliver big dilation part no less N
mid branch positive negative rightliver middle dilation integrate have less N
no no negative positive rightliver verybig dilation part no no N
serious trunk negative negative rightliver big infiltration integrate have less N
light trunk positive negative allliver small dilation no no less Y
no no negative positive rightliver verybig infiltration part no much N
no branch negative negative allliver verybig infiltration integrate have no N
serious branch positive positive rightliver big infiltration part have less Y
mid no negative positive rightliver middle dilation integrate have much N
mid branch negative negative rightliver middle dilation integrate no less N
light trunk negative positive leftliver small infiltration no no no Y
no trunk negative positive rightliver verybig infiltration no no no N
no no positive positive rightliver verybig dilation part no less Y
各指标项说明见表2
表2 指标变量说明
变量名变量标示变量说明
X1食道静脉曲张无(no)、轻(light)、中(mid)、重(serious)
X2门脉癌栓无(no)、分支(branch)、主干(trunk)
X3HbsAg阴性(negative)、阳性(positive)
X4Anti-HCV阴性(negative)、阳性(positive)
X5肿瘤部位左肝(leftliver)、右肝(rightliver)、全肝(allliver)
X6肿瘤大小直径<3cm(small)、3~5cm(middle)、5~10cm(big)、>10cm(verybig) X7肿瘤生长方式膨胀(dilation)、浸润(infiltration)
X8肿瘤包膜完整(integrate)、子灶突破包膜(part)、无(no)
X9肿瘤旁的微小子
灶
无(no)、有(have)
X10术后腹水无(no)、少(less)、多(much)
DECISION预后影响有(Y)、无(N)
请以预后影响作为评价标准，建立数学模型，对手术的治疗效果进行预测，为病人是否选择手术治疗提供建议。