换一批针对缺失实验室指标多约束表征学习的卵巢癌鉴别方法
A multi-constraint representation learning model for identification of ovarian cancer with missing laboratory indicators
摘要目的 探索基于多约束表征学习分类模型在面对缺失实验室指标的情况下鉴别卵巢癌的鉴别能力和应用价值.方法 收集了 2344例患者(393例卵巢癌和1951例对照)的缺失实验室指标表格型数据,使用本研究提出的基于判别学习和互信息以及特征投影重要性得分一致性及缺失位置估算的表征学习分类模型对缺失的卵巢癌实验室指标特征进行投影到潜在空间得到分类模型.对提出的约束项进行消融实验,通过准确率、ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异性说明约束项的可行性和有效项.采用交叉验证方法和准确率、AUC、敏感度、特异性评价该分类模型的鉴别性能.将本研究与其他用于缺失数据的插补方法进行对缺失数据处理后鉴别分类能力的对比.结果 消融实验结果显示约束项之间有很好的相容性,每项约束项都有较好的鲁棒性.交叉验证结果显示,本研究提出的基于多约束表征学习分类模型在面对缺失实验室指标的情况下对卵巢癌的鉴别中的AUC、准确率、敏感度、特异性分别为0.915、0.888、0.774、0.910,其中AUC和敏感度优于其它缺失数据插补方法.结论 基于多约束表征学习模型在缺失实验室指标鉴别卵巢癌的应用中具有优秀的鉴别能力和较高的应用价值.与其他缺失插补方法相比,本研究提出的多约束表征学习模型在针对卵巢癌缺失实验室指标的鉴别分类任务中具有较大的优势.
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关键词
缺失数据多约束表征学习模型判别分析特征投影重要性得分一致性缺失位置估算互信息卵巢癌missing datashared representation learningdiscriminant analysisfeature importance score consistencymissing position estimationmutual informationovarian cancer
栏目名称
DOI
10.12122/j.issn.1673-4254.2025.01.20
发布时间
2025-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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