基于几何学习的肿瘤分型研究

摘要：

将几何学习方法应用于肿瘤的分型.按传统处理方法对肿瘤基因表达谱数据预处理,选取特征基因;再应用几何学习方法将样本中的特征基因表达水平数据构造已知类的空间几何凸胞,然后应用分型识别算法对待分型样本进行分类.并将该方法应用于公开发表的白血病基因表达谱数据集的分型研究,取得100％分型准确率,此外,将几何学习的分型模型与支撑向量机比较,实验结果证明该方法具有有效性与可行性.

关键词： 基因表达谱 肿瘤分型 几何学习 凸胞 数据预处理 白血病 分型识别算法

作者: 曹文明 丁立军

作者单位: 浙江工业大学,信息学院,智能信息系统研究,杭州,310014;中国科学院,半导体研究所,北京,100083 浙江工业大学,信息学院,智能信息系统研究,杭州,310014

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 443-447

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）