【摘 要】
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在医学领域,确定癌症的种类及其不同阶段对于选择相应的临床治疗极为重要,而常规的方法存在很大的局限性。由于恶性肿瘤的发生、发展及实验转归都伴有复杂的基因表达谱变化,
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在医学领域,确定癌症的种类及其不同阶段对于选择相应的临床治疗极为重要,而常规的方法存在很大的局限性。由于恶性肿瘤的发生、发展及实验转归都伴有复杂的基因表达谱变化,因此通过微阵列实验中基因表达数据的获取为癌症诊断和预测提供了新的手段。在基因表达谱数据获取过程中,基因表达谱数据含有较大的实验误差。同时,由于实验成本较高,样本的数目一般为几十或上百例,而检测基因的数目往往高达几千甚至几万,其中含有大量无关的检测基因,是典型的高维、高噪问题。另一方面,由于功能相似的基因的表达高度相关,因此存在大量的冗余基因。如何找出对疾病有鉴别作用的基因或疾病相关基因,对提高肿瘤诊断准确性具有重大的意义。为此,本文主要研究和探索了DNA微阵列芯片数据的特征提取和选择技术以及分类器的选择和改进。全文的主要工作包括以下两个方面:一是提出新的基因选择或特征提取算法,选出疾病相关基因(特征),组成有效的特征子集,实现降维,去除冗余的基因(特征),包括:1.小波变换特征提取算法。先用t检验对训练集做预处理,将高维矩阵初步降维,再进行一维离散小波变换。用最大模值法从细节系数中挑选出一部分,与近似系数相结合,得到降维后的特征子集。2.核方法特征提取算法。先用t检验对训练集做预处理,得到一个基因子集,用核方法处理该子集,得到降维后的特征子集。3.支持向量机基因选择算法。首先采用wilcoxon rank sum检验对训练集做预处理,再用支持向量机对基因子集中的每个基因进行训练和测试,得到相应的正确率,挑选正确率高的基因组成新的子集。二是提出支持向量机组合分类器,提高肿瘤分类性能。首先采用wilcoxon rank sum检验对训练集做预处理,然后根据置信度选出相应样本,级联地训练出几个不同的分类器构成新的支持向量机组合分类器。本文提出的特征选择(特征提取)方法以及改进的分类方法,经过实验证明,其有效性已经达到了当今世界先进水平。
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