癌症分类相关论文
随着DNA测序技术的不断发展,日益增加的DNA序列数据在不同领域的应用得以进入一个快速发展的阶段。癌症是导致人类预期寿命缩短的......
利用微阵列技术进行癌症样本数据分析是当前生物信息领域的一个热点研究问题。微阵列技术能够测量基因表达水平,这对癌症早期表现......
癌症的精确分类直接关系到患者治疗方案的选择和预后。病理诊断是癌症诊断的金标准,病理图像的数字化和深度学习的突破性进展使得......
近年来，随着高通量测序技术的快速发展，越来越多的基因组序列被测定，大量复杂的基因表达数据也对现有的数据处理和分析方法提出了......
由于单隐层的前馈神经网络可以实现对任意非线性函数的映射,所以前馈神经网络(FNN)被广泛的用于函数逼近和分类等问题。BP算法在最......
癌症是一种全球性的致命的疾病,近几年癌症发病率急剧上升,中国面临的问题更加突出。随着计算机科学和机器学习技术的迅速发展,计......
近年来,癌症的死亡率持续上升,已成为对人类生命威胁最大的疾病之一。越来越多的研究表明癌症的发生与miRNA和lncRNA密不可分,在分......
癌症种类繁多、致病机理复杂而且难以治愈,近年已经严重危害到人类的生命和健康。尽早的确诊可以帮助挽救病人生命,由于传统癌症诊......
癌症是一种高度异质性的疾病,由不同细胞类型和组织的失调引起,本质上是有组织细胞差异表达引起的疾病。然而,不同的癌症可能有共......
癌症是目前全球第二大主要死因,世界上平均六分之一的人死于癌症。为了减轻其对人类健康的影响,大量研究工作致力于癌症的诊断和治......
在生物信息学领域中,由于许多疾病的病理不明,使用传统的诊断方式无法准确判断疾病类型,所以借助分子生物学数据和机器学习进行辅......
近年来,随着发病率和死亡率的持续增加,癌症已成为人类死亡的首要因素。早期发现和治疗癌症有助于大幅提高癌症治愈率、降低死亡率......
疾病状态的准确识别是临床癌症研究一个极具挑战性的研究方向,癌症状态的识别对于癌症及时发现、治疗方案的设计及预后的生存分析......
本文提出了一种能同时进行癌症分类与基因选择的新型弹性网络.通过引入自适应弹性网络惩罚,所提方法在构建分类器的同时,能自适应......
随着人类基因组计划的顺利完成，基因芯片技术越来越完善，癌症研究开始进入了新的时代。基因芯片技术具有划时代意义的特点是能同时监......
数据的高维度和复杂度是当前生物数据分析所面临的主要挑战之一。本文总结现有生物数据网络拓扑结构分析方法,分析其优点和存在的......
癌症治疗的手段发展至今,面临的一大挑战是如何将具体的治疗方法针对于在病原上各自独特的肿瘤类型,以达到最大疗效同时使毒性最低......
为了提高Choquet模糊积分模糊测度的搜索效率,提出改进的蚁群算法求解模型.根据特征数量构建Choquet模糊积分模型,搜索过程中对每......
期刊
目的 针对蛋白质质谱数据,采用一种新的基于特征选择的算法提取判别特征,提高癌症辅助诊断的准确率.方法 将小波特征与递归零空间......
期刊
研究了有关癌症分类的基因选择问题.开发了集成的基于平滑剪切绝对偏差罚分的SVM-特征选择方法,直接最小化分类器的性能.为解决优......
针对癌症样本类型存在的局部相关性,提出了一种新颖的基因特征抽取算法。利用基因表达谱中基因表达数据的空间映射,提取不同类型癌......
在癌症分类研究领域,高维、高冗余、类分布不平衡的基因表达数据如何进行特征选择与分类模型构建一直是影响分类准确率的难点。为......
在基因表达数据中，有效的基因选择方法是癌症基因数据研究的重要内容。粗糙集是一个去掉冗余特征的有效工具。由于基因表达数据的连......
研究了有关癌症分类的基因选择问题。开发了集成的基于平滑剪切绝对偏差罚分的SVM－特征选择方法，直接最小化分类器的性能。为解决优......
利用微阵列基因表达谱分类癌症患者样本对患者的治疗具有非常重要的意义．针对高维、高冗余的微阵列基因数据中致癌因子存在局部相关......
基于基因表达谱的癌症检测对癌症的治疗具有十分重要的意义。显现模式（Emerging Patterns，EPS）能够挖掘隐含的具有生物意义的基因表达......
微阵列数据广泛而成功地应用于生物医学的癌症分类研究．一个典型的微阵列数据集包含大量（通常成千上万，甚至数十万）的基因、相对少量（往......
针对癌症分类中的重要基因选择问题,提出了一种基于顺向坐标下降算法的自适应弹性网络.该自适应弹性网络通过引入数据驱动权重,在......
癌症以其高死亡率严重影响我国居民的生命健康,在我国癌症每年导致上百万人死亡。癌症早期治愈率高但由于其没有明显的临床症状导......
癌症是由于各种致癌因素导致的某些局部组织的某一细胞克隆性异常,在基因水平上失去对其生长的正常调控而引发的病变。癌症种类众......
基因测序技术的发展,为生物信息学提供了大量的数据样本支持,无论是对于生物上物种的进化及遗传的研究还是临床上疾病的检测和诊断......
近年国内外广泛使用纤维支气管镜行肺活检（TBLB），以进一步确诊肺部疾病的病因，肺活检组织病理学诊断作为诊断的标准。对临床疾病的确诊......
针对提取显现模式时在小样本情况下频率近似于概率的缺陷,在衡量分类信息能力熵的计算中引入贝叶斯方法估计概率P（Ci,Sj）,提高熵的可......
信息技术的迅速发展将人类社会带入大数据时代，人们面临以几何级数快速增长的海量数据。如何从这些海量数据中获取有用的知识是当前......
现代分析仪器的发展为复杂样品的分析提供了大量高维、信息丰富的数据。但是,如何从这些数据中最大程度的提取有用信息并建立有效......
癌症基因组学是当前遗传生物学和生物医学领域的重点研究方向,关于癌症致病原理的研究能够有效地指导制定合理的癌症治疗方案和研......
现实中的很多实际问题都可以转化为数据信息处理中的数据分类问题,例如气象预报、商品推荐、生物信息、网络检测等,而数据信息处理......
乳腺癌是癌症中较为常见的一种,拥有很高的死亡率。乳腺癌早期的诊断对于治疗有着至关重要的意义,现代医学对于乳腺癌的通常使用医......
精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的．半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好，然而当面临噪声时，当前的大部......
微阵列技术的发展为生物学研究领域提供了大量的基因表达数据，为基因功能研究提供了一种强有力的工具，使得同时分析成千上万个基因成......
癌症是危害人类健康的最大杀手。研究发现,即使在没有任何症状的早期阶段,癌症患者的蛋白水平已经发生变化,这些发生了变化的特异......
基因表达数据对于生物学和医学的相关研究意义重大,是生物信息学领域的重点研究对象。本文所要研究的是基因表达数据分析中的热点......
从微阵列得到的基因表达数据可以用于癌症的分类。该文介绍了基于粗糙集的基因表达数据分类方法,并在急性白血病的数据集上验证了......
生物信息学是八十年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新兴交叉学科,它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,是生......
