基于人工神经网络对粒细胞与子宫内膜恶性肿瘤的相关性研究

关键词：中性粒细胞淋巴细胞比值 中性粒细胞计数 年龄 子宫内膜癌 人工神经网络 

摘要：目的探讨外周血中性粒细胞数及其与淋巴细胞比值对子宫内膜癌侵袭力的预测效能。方法方便收集2012年1月—2017年1月该院收治的81例子宫内膜癌患者的临床资料,包括术前外周血粒细胞数据(中性粒细胞百分比、中性粒细胞计数、淋巴细胞百分比、淋巴细胞计数、单核细胞百分比、单核细胞计数、中性粒细胞淋巴细胞比值、中性粒细胞单核细胞比值)、年龄、侵袭力相关指标(FIGO分期、病理分化程度、肌层浸润深度、腹水转移情况、淋巴转移情况)。采用人工神经网络分析方法,以中性粒细胞淋巴细胞比值、中性粒细胞计数、年龄为自变量,分析自变量对侵袭性指标的预测能力。结果训练组总的不正确预测率为28.1%,中性粒细胞计数、NLR、年龄联合预测子宫内膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌层浸润深度、腹水转移及淋巴转移的不正确率分别为29.1%、36.7%、55.7%、7.6%、11.4%。测试组总的不正确预测率10.0%,中性粒细胞计数、NLR、年龄年龄联合预测子宫内膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌层浸润深度、腹水转移及淋巴转移的不正确率分别为0.0%、50.0%、0.0%、0.0%、0.0%。结论中性粒细胞淋巴细胞比值、中性粒细胞、年龄联合预测子宫内膜癌侵袭性,对肌层浸润深度预测效果不佳,对FIGO分期、病理分化程度、腹水转移及淋巴转移预测效果满意。

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