【摘 要】
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随着生物信息和医学成像技术的快速发展,影像基因组学成为医学领域中主流的研究方向之一.其关键在于如何挖掘影像和基因数据之间的互补关联信息,对于更好地实现肿瘤早期诊断和预后预测具有重要意义.另外,利用多种模态的数据特征进行肿瘤分类时,现有的方法大多是对多模态特征进行直接组合,忽略了不同模态特征之间的重要性.因此,为了解决上述问题,本文做了如下研究:（1）基于影像和基因组特征构建了多模态关联学习模型,旨
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随着生物信息和医学成像技术的快速发展,影像基因组学成为医学领域中主流的研究方向之一.其关键在于如何挖掘影像和基因数据之间的互补关联信息,对于更好地实现肿瘤早期诊断和预后预测具有重要意义.另外,利用多种模态的数据特征进行肿瘤分类时,现有的方法大多是对多模态特征进行直接组合,忽略了不同模态特征之间的重要性.因此,为了解决上述问题,本文做了如下研究:（1）基于影像和基因组特征构建了多模态关联学习模型,旨在筛选影像和基因组关联紧密的特征.为了实现这一目标,本文在对每种模态数据特征施加稀疏性约束的基础上,对同一样本不同模态特征间的距离进行约束,来捕获不同模态间内在的互补信息.并对所构建的多模态关联学习模型,采用一种改进的交替方向乘子法来进行优化求解,从而方便将该模型用于实际问题中.（2）在公共数据库中,应用本文提出的多模态关联学习模型对影像和基因组数据进行特征分析,从而筛选出影像和基因组关联紧密的互补特征,并对多模态关联学习模型优化求解算法的收敛性和复杂性进行了分析.与其它的关联分析方法相对比,分别从特征表示和分类性能上验证了关联学习模型筛选的互补特征具有更好的性能.另一方面,基于多模态关联学习模型筛选的候选致病基因,对其进行GO（Gene Ontology）富集分析和KM（Kaplan-Meier）生存曲线分析,验证了存在于GO Terms（显著性水平P＜0.05）中的大部分基因具有显著的生物学统计意义.（3）提出了基于类别贡献率的自适应加权特征融合方法,所提的方法能够在分类过程中自适应的对不同模态数据特征的重要性进行区分.在此基础上,针对临床数据中遇到的样本类别不平衡问题,提出了考虑代价敏感的综合权值方法.并基于筛选的影像和基因组互补关联特征进行实验,结果证明了自适应加权特征融合方法对多模态数据特征具有更好的分类性能,以及考虑代价敏感的综合权值方法对类别不平衡的多模态数据也具有较好的分类结果.
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