[發(fā)明專利]基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210358247.5
• 申請日: 2022-04-06
• 公開（公告）號: CN114724705A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王延峰;孫軍偉;劉懷陽;張靜宜;廖榮航;梁恩豪;王新發(fā);黃春;方潔;李盼龍;劉娜;雷霆;余培照;凌丹;王英聰;王妍
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州輕工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 鄭州優(yōu)盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41125
• 代理人: 栗改

1.一種基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，其步驟如下：

步驟一：利用PCA法將采集的食管鱗癌數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，以重要性排列提取食管鱗癌數(shù)據(jù)的特征值組成樣本數(shù)據(jù)；

步驟二：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局誤差；

步驟三：在標(biāo)準(zhǔn)的ALO算法中加入交叉變異算子和非線性動(dòng)態(tài)權(quán)重得到IALO算法，將步驟二的全局誤差作為IALO算法的適應(yīng)度函數(shù)，保存并更新精英蟻獅的位置；

步驟四：將步驟三得到的精英蟻獅個(gè)體作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和閾值構(gòu)建食管癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，并利用樣本數(shù)據(jù)對食管癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的食管癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型對食管鱗癌數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，所述PCA法通過計(jì)算食管鱗癌數(shù)據(jù)組成矩陣的協(xié)方差矩陣，然后得到協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，選擇特征值最大的p個(gè)特征值所對應(yīng)的特征向量組成的矩陣即為樣本數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，所述樣本數(shù)據(jù)的獲取方法為：將食管鱗癌數(shù)據(jù)組成矩陣X，求出矩陣X的協(xié)方差矩陣；運(yùn)用線性代數(shù)的方法求得協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量；計(jì)算各個(gè)特征值對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率；將方差貢獻(xiàn)和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率按對應(yīng)大小從上到下按行排列成矩陣，且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率T_i≥0.85，則選擇前p個(gè)特征值對應(yīng)行的數(shù)據(jù)組成矩陣L；

降維后的數(shù)據(jù)為

其中，l_pp表示第p個(gè)變量的第p個(gè)指標(biāo)的取值，x_p表示食管鱗癌數(shù)據(jù)組成矩陣X的第p行。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任意一項(xiàng)所述的基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，所述食管鱗癌數(shù)據(jù)的每組數(shù)據(jù)包括17種血液指標(biāo)信息和生存期信息；所述17種血液指標(biāo)信息分別為白細(xì)胞計(jì)數(shù)、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、單核細(xì)胞、中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、嗜酸粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、嗜堿粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、紅細(xì)胞計(jì)數(shù)、血紅蛋白濃度、血小板計(jì)數(shù)、總蛋白、白蛋白、球蛋白、凝血酶原時(shí)間、國際標(biāo)準(zhǔn)化比值、活化部分凝血活酶時(shí)間、凝血酶時(shí)間、纖維蛋白原；所述生存期信息是生存時(shí)間，生存時(shí)間的范圍為0.26月到137.00月。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，所述PCA法的輸入為17組數(shù)據(jù)，經(jīng)過降維處理得到5組數(shù)據(jù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為5-10-1的結(jié)構(gòu)，即輸入層為5個(gè)神經(jīng)元，隱含層有10個(gè)神經(jīng)元，輸出層為1層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于改進(jìn)蟻獅算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食管鱗癌生存預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟二計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局誤差的方法為：

S1、對各個(gè)患者的每種血液指標(biāo)信息進(jìn)行歸一化；

S2、利用隨機(jī)數(shù)隨機(jī)設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層和輸入層之間的初始連接權(quán)重向量w_ih、隱含層與輸出層的連接權(quán)值w_ho，設(shè)定最大循環(huán)次數(shù)t_max；

S3、將各個(gè)患者的血液指標(biāo)作為輸入向量輸入至BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層；

S4、計(jì)算隱含層的連接權(quán)值向量與輸入向量的歐氏距離，通過連接權(quán)值的大小找到與輸入向量最近似的神經(jīng)元作為優(yōu)勝神經(jīng)元h；

S5、將血液指標(biāo)對應(yīng)的優(yōu)勝神經(jīng)元進(jìn)行標(biāo)號，直到所有血液指標(biāo)均輸入完成；

S6、判斷全局誤差是否滿足要求：當(dāng)全局誤差達(dá)到預(yù)設(shè)精度或迭代次數(shù)大于設(shè)定的最大次數(shù)t_max，則將全局誤差用于IALO算法的適應(yīng)度函數(shù)；否則，選取下一個(gè)樣本數(shù)據(jù)及對應(yīng)的期望輸出，循環(huán)執(zhí)行步驟S3到步驟S6。