【摘 要】
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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
【机 构】
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杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所,南佛罗里达大学H．LeeMoffit癌症研究中心
【基金项目】
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国家杰出青年基金资助（60788101）, 国家自然科学基金资助（60801055和60801054）, 浙江省自然科学基金资助（Z2090299）, 浙江省大学生创新项目资助（ZX090702006）, 浙江省研究生创新科研项目资助（YK2009005）
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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
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