【摘 要】
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目的基于机器学习的3种算法建立诊断预测模型,比较3种模型对前列腺癌的诊断价值。方法选择2008~2014年在中国人民解放军总医院进行前列腺穿刺活检的患者956例（其中前列腺癌463
【机 构】
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中国人民解放军总医院生物医学工程研究室,中国人民解放军总医院骨科,中国人民解放军总医院医务部
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目的基于机器学习的3种算法建立诊断预测模型,比较3种模型对前列腺癌的诊断价值。方法选择2008~2014年在中国人民解放军总医院进行前列腺穿刺活检的患者956例（其中前列腺癌463例,前列腺增生493例）,采用Logistic回归分析,筛选出预测因子（年龄、游离之前列腺特异抗原、游离之前列腺特异抗原百分比、前列腺体积和前列腺特异性抗原密度）。应用基于机器学习的BP神经网络、Logistic回归和随机森林算法构建诊断预测模型,比较3种模型对前列腺癌的预测准确性。结果 Logistic回归、BP神经网络和随机
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