相关向量机在肿瘤表达谱分类问题中的应用

被引：3

作者：

邱浪波 ^{[1
]}

王广云 ^{[1
]}

王刚 ^{[2
]}

王正志 ^{[1
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学机电工程与自动化学院

[2] 空军工程大学电讯工程学院

来源：

中国生物医学工程学报 | 2008年 / 01期

关键词：

肿瘤芯片表达谱; 最小二乘支持向量机; 相关向量机; 基因预选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

R730.4 [肿瘤诊断学];

学科分类号：

摘要：

基因芯片技术能够检测大量基因的表达水平,在肿瘤研究中得到日益广泛的应用。基于基因芯片表达谱的肿瘤分类诊断是肿瘤表达谱研究的一个热点,肿瘤表达谱分类是一个典型的高维度小样本分类问题,描述一个两步策略的分类方法。在测试的基因表达谱中存在大量的非差异表达冗余基因,通过一个有效的基因预选择策略得到一个较小的候选基因子集,然后建立基于相关向量机的分类预测模型。在4个真实的肿瘤表达谱数据上,与几种不同的方法进行比较,结果显示该方法可以得到更好的分类精度,同时表现出很好的稳定性。

引用

页码：82 / 86

页数：5

共 2 条

[1] Oligonucleotide microarray for prediction of early intrahepatic recurrence of hepatocellular carcinoma after curative resection [J].