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申请/专利权人：中国医学科学院肿瘤医院
摘要：本发明属于生物医学技术领域，尤其涉及基于大样本的晚期非小细胞肺癌一线或后线、免疫单药或联合化疗的决策树模型及其构建方法和应用。本发明所述决策树模型的构建方法包括以下步骤：特征选择、数据集划分、模型训练、模型可视化、模型效能比较、统计分析。本发明整合临床病理学和分子亚型特征，开发了首个NSCLC免疫治疗持续临床获益的可视化决策树预测模型，直观易懂、适用于多种场景。DT10模型优越的预测效能、临床可及性、高成本效益使其有望成为临床实践中高效、实用的工具，指导肺癌精准治疗。
主权项：1.基于大样本的晚期非小细胞肺癌一线或后线、免疫单药或联合化疗的决策树模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1特征选择：运用logistic筛选临床病理特征，联合对DCB有显著影响的基因变异特征，用于训练决策树模型；2数据集划分：将真实世界队列NCC随机分为训练集和内部测试集；公共数据集、真实世界队列SYSUCC和临床试验数据集用作外部测试集；3模型训练；整合步骤1结果中的临床病理和基因组特征，利用机器学习决策树算法开发多变量模型，用于预测免疫治疗DCB；4模型可视化：利用R软件包rpart.plot中的“rpart.plot”函数将DT10模型可视化为具有多个分支节点和叶节点的树状结构，从初始决策点的根节点开始，决策树分支出多个分支节点，叶节点代表分类结果；5模型效能比较：在内部和外部测试集中比较DT10模型与logistic回归、随机森林RF、支持向量机SVM和卷积神经网络CNN的预测效能；6统计分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院肿瘤医院 基于大样本的晚期非小细胞肺癌一线或后线、免疫单药或联合化疗的决策树模型及其构建方法和应用
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