【摘 要】
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肿瘤等恶性疾病的准确判别对治疗具有重要的意义。有很多肿瘤在患病初期的临床症状并不明显,或者说与其它疾病的症状比较相似,无法用传统医疗诊断方法在初期确诊并给予有效治
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肿瘤等恶性疾病的准确判别对治疗具有重要的意义。有很多肿瘤在患病初期的临床症状并不明显,或者说与其它疾病的症状比较相似,无法用传统医疗诊断方法在初期确诊并给予有效治疗。本文提出了一种基于ROC分析的多类别肿瘤分类和特征基因选取的策略,并在2组基因表达数据上对其进行了评估。该方法假设每个类别内的样本服从正态分布且各个特征间相互独立,通过朴素贝叶斯分类器建立每类肿瘤的后验概率模型,将样本分入后验概率最大的一类中去。然后用HUM(曲面下的体积或流型下的超体积)来评价分类效果,并依据HUM值的大小提取特征基因。我们以小圆蓝细胞瘤和14种肿瘤(其中的3种)数据为例,分析和检验了此模型特征选择和分类的效果,结果表明了该方法的有效性和可行性。
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