基于深度神经网络的肺癌风险预测
单紫琳 边辰迪 肖博

北京工业大学，北京市，100124；

摘要:本研究通过采用卷积神经网络（CNN）对肺癌风险进行预测，成功克服了传统COX回归模型在处理CT图像数据时的局限性。传统COX回归模型依赖人工特征提取，需手动选择和提取CT图像中的特征，这不仅耗时，还难以捕捉图像中的细微变化，尤其在早期病变或微小肿瘤的检测上表现不足。同时，COX模型主要依赖临床变量，无法有效处理高维的CT图像数据，导致其在复杂图像特征提取上的能力有限。相比之下，CNN模型通过卷积层和池化层的组合，能够自动提取CT图像中的多层次、多尺度特征，如病变区域的形状、纹理和边缘等，无需人工干预，显著提高了特征提取的效率和图像处理的准确性。CNN还能直接处理高维的CT图像数据，捕捉图像中的细微变化，尤其在早期病变检测上表现出更高的敏感性。CNN模型不仅能够处理CT图像数据，还能有效结合临床变量（如年龄、BMI、吸烟年数等），通过多模态数据融合进一步提升模型的预测能力。在模型训练阶段，使用大规模CT图像数据集，并结合数据预处理和增强技术（如图像归一化、旋转、翻转等）优化模型性能。实验结果显示，CNN模型的准确率为92.4%，召回率为89.7%，精确率为94.5%，F1分数为91.0%，AUC值为0.95，均显著优于传统COX回归模型（准确率81.2%，召回率77.4%，精确率84.1%，F1分数80.6%，AUC值0.85）。未来研究将尝试更深层次的网络架构（如ResNet、DenseNet）和多模态集成（结合基因组信息、血液检测结果等），以进一步提高模型的综合判断能力，并探索其在临床诊断系统中的应用前景。本研究不仅在理论上具有重要意义，更在实际临床应用中展示了广阔的前景，为肺癌早期检测和风险预测提供了新的技术手段。

关键词：肺癌风险预测；CNN；图像特征提取；临床变量；深度学习

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