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第130章 往事（第2页）

3。高危因素：长期吸烟者患肺癌的风险大约是不吸烟者的20倍；石棉、放射性物质等高危职业暴露史；有肺癌家族史，尤其是一级亲属有肺癌史者，发生肺癌的风险高3倍。

4。结节形态：恶性结节有边界不清楚、形态不规则的特点，容易向周围呈侵袭性生长。因此在CT报告单上，如果看到毛刺、分叶、胸膜凹陷、血管集束等特征描述，往往提示恶性可能性大。

5。结节个数：随着肺结节总数从1增加到4，原发性癌症的风险增加，但有5个或更多结节时风险反而降低。对于单个的肺结节，上叶的分布与恶性肿瘤风险增加有关。

6。结节大小：肺结节癌变的风险与结节大小呈正相关。大于2厘米的肺结节80%是恶性的，0。5至1厘米的肺结节恶性风险为1。3%，而直径小于等于5毫米的肺结节中，只有不到1%的人在随后的2年内表现出恶性特征。

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7。伴随症状：当出现压迫症状或周围组织侵犯时表明有恶性结节的可能。

（1）气管受压时会有咳嗽、气促的症状。

（2）喉返神经受累时可能会出现发音困难。

（3）食管受压时有吞咽困难或疼痛。

（4）如甲状腺癌发生转移，可出现胸痛、呼吸困难、骨痛和神经系统等相关症状。

（5）乳腺肿瘤牵拉皮肤，可导致橘皮样改变，肿瘤接近乳头深部的话，可引起乳头回缩等症状。

发现长了结节应该怎么办？

发现结节不等于得了早期癌症，它的意义更多地在于提示身体可能存在健康隐患。发现结节后不必过度焦虑，也不建议盲目自行用药，更不要为了消除结节而尝遍各种未经科学验证的“偏方”。

结节能否治愈和结节的来源、部位、性质、病理类型等有关。大家需要做的是携带病史资料及时就医，请医生进行全面评估。

如果结节是良性的，那就趁此机会改掉不良生活习惯，规律生活作息，定期就医随访。

如果结节可疑恶性，经专业医师评估后可行超声引导下病理活检。若确诊为癌症，且尚未出现转移时，手术切除通常可达到治愈目的；如果已发生转移，需要结合放化疗等手段进行联合治疗。

总之，发现结节不要惊慌，应及时去医院进一步检查。

这几天没事了又要去爬山了，在周末出去游玩的车上，六度空间副群主歪歪鱼又给大家讲了一个科学名词，

贝叶斯网络bayesiannetwork

全称：贝叶斯信念网络（Bayesianbeliefnetwork）

定义：一种用有向无环图描述随机变量及其条件依赖关系的概率图模型。

贝叶斯网络是一种典型的概率图模型，于1985年由朱迪亚·珀尔首次提出。它通过模拟人类对因果关系的推理过程来进行决策。贝叶斯网络主要利用局部分布（条件概率分布）来描述联合分布，即通过整合描述变量之间的局部交互关系，从而获得全局变量关系。这使得贝叶斯网络适用于处理模糊性和不确定性问题的研究。

一个贝叶斯网络可以被表示为有向无环图，图中包含节点和边。每个节点对应一个变量，包括可观察到的变量、隐变量或未知参数等。便表示节点之间的直接联系。如果两个节点之间存在因果关系，则用单向箭头连接，其中一个节点表示“因”（或父节点），另一个表示“果”（或子节点）。这样，我们可以通过箭头的方向确定两个节点之间的条件概率值。

贝叶斯网络由两部分组成：无向环和条件概率表集合。在MATLAB（矩阵实验室）中，创建贝叶斯网络主要包括以下步骤：首先，创建一个对应的无向环（使用矩阵构建）；然后，给各个节点编号（按照拓扑逻辑结构编号）；接着，为节点之间的相关性赋值，如果有关系，则赋值为1；再定义节点的类型和大小不同类型的节点有不同的类型，大小代表了该节点的可能性种类，例如对于“下雨”这个事件，可以定义为两种可能性：“下雨”和“不下雨”，那么其大小就是2；最后，通过工具箱中的语句创建一个网络，并为每个关系赋予对应的条件概率。

贝叶斯网络的延伸模型包括：贝叶斯规则网络、贝叶斯推理网络、贝叶斯网络加强学习等。这些模型都是在贝叶斯网络的基础上进行扩展，以适应不同的应用场景。

在应用领域方面，贝叶斯网络被广泛应用于人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、专家系统等领域。例如，在医疗领域可以用于诊断和预测疾病；在金融领域可以用于风险评估和投资决策；在自然语言处理领域可以用于文本分类和情感分析。

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