浙江省研究生创新科研项目(YK2009005)
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 相关作者：代琦陈淑飞厉力华韩斌祝磊更多>>
- 相关机构：南佛罗里达大学杭州电子科技大学更多>>
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- 相关领域：生物学更多>>
- 基于磷脂质类数据的早期卵巢癌特征提取研究
- 2010年
- 卵巢癌是目前死亡率最高的妇科疾病之一,而如果得到早期诊断和治疗,卵巢癌患者的存活率可达90%。针对卵巢癌早期诊断问题,基于卵巢癌磷脂质类数据,提出了一种结合缠绕法和过滤法、按照诊断类别相关度挑选特征,然后依据特征标志物的分类率稳定度高低,提取用于诊断早期卵巢癌的特征子集的策略。该方法克服了分类率监督方法忽略生物相关性、依赖分类器易产生过拟合的不足,同时保持了较高的分类率。实验表明,该方法挑选的特征标志物包含更多的分类信息,其分类正确率达到88.9%,且比经典的分类率监督方法和差异表达方法在稳定性能上存在优势。此外,提出的新的标幺化方法去掉了批次差异,获得更好的分类效果,且所选的特征标志物得到生物学关联意义上的支持,具有较高的可信度和实用性。
- 陈淑飞韩斌厉力华Rebecca Sutphen祝磊代琦
- 关键词：卵巢癌稳定度奇异值分解MONTE
