【摘 要】
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原发性肝癌（PLC）患者在精确放疗后乙型肝炎病毒（HBV）再激活是一种常见并发症，及时的预测防护能降低发病率、死亡率。研究表明：多余的特征变量会影响HBV再激活的预测精度。通过提出
【机 构】
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齐鲁工业大学信息学院,山东省肿瘤医院放疗病区
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.81402538);国家自然科学基金项目(No.61375013);山东省自然科学基金项目(No.ZR2013FM020)
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原发性肝癌（PLC）患者在精确放疗后乙型肝炎病毒（HBV）再激活是一种常见并发症，及时的预测防护能降低发病率、死亡率。研究表明：多余的特征变量会影响HBV再激活的预测精度。通过提出基于近邻成分分析（NCA）的特征选择方法找出HBV再激活的危险因素及特征组合。之后分别建立经Bayes优化前后的支持向量机模型（SVM）对这些关键特征子集及初始特征集进行分类预测。实验结果表：明HBV DNA水平、KPS评分、分割方式、外放边界、V25、肿瘤分期TNM、Child-Pugh等都是影响HBV再激活的危险因素。其中经
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