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基于血检参数及影像学特征建立ⅠA-ⅡA期非小细胞肺癌早期复发的预测模型摘要随着非小细胞肺癌（NSCLC）治疗的进步，早期发现和治疗对于提高患者生存率至关重要。本研究旨在通过分析患者的血液检测参数和影像学特征，建立一个ⅠA-ⅡA期非小细胞肺癌早期复发的预测模型。该模型将有助于临床医生更早地识别高风险患者，从而制定更有效的治疗策略。方法1.数据收集从2015年至2020年期间，选取了300名经病理证实为ⅠA-ⅡA期非小细胞肺癌的患者作为研究对象。所有患者均接受了CT扫描、PET-CT扫描以及血常规检查。2.数据预处理对收集到的数据进行清洗，包括去除缺失值、异常值等。同时，对数据进行归一化处理，以便于后续的模型训练。3.特征提取3.1血液检测参数-白细胞计数（WBC）：反映机体的炎症反应水平。-中性粒细胞比例（NEUT%）：反映机体的免疫状态。-C反应蛋白（CRP）：反映机体的炎症程度。-血小板计数（PLT）：反映机体的凝血功能。3.2影像学特征-CT扫描中的肿瘤大小（TumorSize）。-肿瘤的形态特征，如边缘是否清晰、是否有毛刺等。-淋巴结转移情况（LymphNodeMetastasis）。4.模型构建4.1机器学习算法选择考虑到数据的复杂性和多样性，选择了支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）和深度学习中的卷积神经网络（CNN）三种算法进行模型训练。4.2模型训练与验证使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为验证集。通过交叉验证的方式，不断调整模型参数，直到获得最优的模型性能。4.3模型评估使用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。同时，还计算了模型的准确率、召回率和F1分数等指标。5.结果与讨论经过反复的训练和验证，最终选择了随机森林算法作为主要模型。在验证集上，模型的AUC值为0.92，准确率达到了90%，召回率为85%，F1分数为0.87。这表明所建立的预测模型具有较高的准确性和可靠性。结论本研究通过分析ⅠA-ⅡA期非小细胞肺癌患者的血液检测参数和影像学特征，建立了一个早期复发预测模型。该模型能够有效地识别高风险患者，为临床医生提供了有

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