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資料探勘大腸直腸癌存活分析模式之建構-類神經網路與支援向量機之應用

為了解決輔大醫院接駁車的問題，作者王以晴 這樣論述：

由於國內飲食的西化，以及科技的進步產生準確性較高的篩檢技術，使得台灣近年來的大腸直腸癌躍升為高發生率與高死亡率的癌症。存活分析由於可以佐證何種療法可以延長病人的壽命，因而越來越受到臨床及學術界的重視。本研究使用資料探勘工具，希望建立一個兼具效能與效率的大腸直腸癌存活分類模型，以提供醫療及相關領域重要的決策資訊。在建構模式使用之工具部份，本研究以逐步羅吉斯迴歸、鑑別分析、多元適應性雲形迴歸、支援向量機與倒傳遞類神經網路等方法，分別建立大腸直腸癌病患存活能力分類模式，並採用10-fold交叉驗證檢驗模式之穩定性。此外，有鑑於倒傳遞類神經網路與支援向量機有訓練時間過長且篩選變數能力不佳等不足之處，

因此本研究利用多元適應性雲形迴歸的篩選重要變數之能力進行第一階段的變數篩選，再將所篩選出的重要變數投入類神經網路與支援向量機以進行模式的訓練與建構。研究結果顯示人工智慧工具所建構的存活分類模型表現良好，其中支援向量機結合模式的鑑別率更優於倒傳遞類神經網路，顯示其具有良好的分類能力，而BPN結合模型可以節省的時間更是達到七成以上，且BPN結合模式經過10-fold交叉驗證後，亦獲致同樣良好的結果，因此本研究建議兩階段結合模型之使用是可靠的。