【摘 要】
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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线性判别分析(LDA)特征选择算法相结合,首先
【机 构】
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杭州电子科技大学,自动化学院生物医学工程与仪器研究所,浙江,杭州,310018;浙江省肿瘤研究所,浙江,杭州310022
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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线性判别分析(LDA)特征选择算法相结合,首先对数据进行多分辨率的小波分解,提取样本细节特征;接着运用t-test进行筛选,初步降低数据的特征维数;然后递归调用零空间LDA算法,筛选出最具判别意义的蛋白位点;最后采用支持向量机(SVM)分类器估算算法性能.采用十折交叉验证进行测试.结果 在公共数据卵巢癌OC-WCX2a上的分类率达到98.3%.在浙江省肿瘤医院提供的临床乳腺癌BC-WCX2a数据上分类率为91.45%,敏感性为97.2%.同时,该算法有效地降低了所选特征间的相关性.结论 本算法可充分提取蛋白质质谱数据中的判别特征,从而更有利于癌症的辅助诊断.
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