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申请/专利权人：广西医科大学附属肿瘤医院
摘要：本发明公开了一种预测结直肠癌远处转移状态的方法，属于肠道菌群识别技术领域，数据收集，收集确诊结直肠癌患者的粪便16sRNA测序和记录临床数据，建立患者数据集；根据确诊结直肠癌的患者数据集的粪便16sRNA测序生成肠道微生物的OTU矩阵。本发明中，基于Logistic回归的结直肠癌远处转移预测模型，能够通过对结直肠癌的粪便16sRNA测序得到肠道微生物的丰度矩阵，进行肠道微生物特征处理以及特征提取，能够获取肠道微生物数据与远端转移状态的关联判断，给临床救治以及术后评估提供更全面的辅助参考，与传统诊断标准以及单模态检查相比，能够有效的评估预测结直肠癌的远端转移状态，有利于提高结直肠癌在远处转移的预测准确度。
主权项：1.一种预测结直肠癌远处转移状态的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、数据收集，收集确诊结直肠癌患者的粪便16sRNA测序和记录临床数据，建立患者数据集；S2、根据确诊结直肠癌患者数据集的粪便16sRNA测序生成肠道微生物的OTU矩阵；S3、将建立的患者数据集分为训练集和验证集，构建基于训练集的Logistic回归的结直肠癌远处转移预测模型，将模型在验证集上进行测试，获取模型性能评估结果，并据此调整模型的参数和结构，选择最佳的超参数组合；S4、对计算模型进行预测效能分析，通过测试集对模型进行最终的评估和比较，判断输出结果是否符合标准，若符合，则训练通过，若不符合重复训练步骤；S5、通过训练的结直肠癌远处转移预测模型进行结直肠癌远处转移状态预测，判断结直肠癌远程转移分布状态以及分支特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西医科大学附属肿瘤医院 一种预测结直肠癌远处转移状态的方法
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