针对缺失实验室指标多约束表征学习的卵巢癌鉴别方法

作     者：卢梓涵 黄方俊 蔡光瑶 刘继红 甄鑫 LU Zihan;HUANG Fangjun;CAI Guangyao;LIU Jihong;ZHEN Xin

作者机构：南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 中山大学肿瘤防治中心妇科//华南肿瘤学国家重点实验室//肿瘤医学省部共建协同创新中心广东广州510145 广东省人民医院广东广州510080 

出 版 物：《南方医科大学学报》 (Journal of Southern Medical University)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：170-178页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(82371908) 国家自然科学基金青年基金(62106058) 广东省自然科学基金(2022A1515011410,2024A1515012177,2024A1515012100) 

主　　题：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 

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。