期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
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首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
一种面向组学数据的中级融合分类方法
李明达；郑浩然
关键词：学数据, 降维, 中级融合, 偏最小二乘法, 支持向量机
摘要：目的 对组学数据进行深入分析有助于推动医疗诊断等方面的研究.利用单一种类组学数据的分析方法无法解决某些复杂生物医学问题.为利用多种组学信息以解决复杂的生物医疗问题,本文提出一种中级融合分类方法.方法 引入偏小二乘法(partial least squares,PLS)分别对各种组学数据进行降维,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对融合后的数据进行分类.结果 “非小细胞肺癌与肾癌”和“结肠直肠癌与结肠直肠腺瘤”这两个组学数据集被用于测试本文方法的有效性.在这两个癌症组学数据集上的应用,体现出该方法不但能有效降低高维组学数据的维数,而且具有较高的分类准确率(接受者操作特征曲线下的面积达0.95以上).结论 本文提出的中级融合方法能够利用多种组学数据对癌症样本进行分类,可有效提高疾病诊断的准确率.
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