本文關鍵詞：基于基因表達數(shù)據(jù)的腫瘤分類算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《重慶大學》 2012年

基于基因表達數(shù)據(jù)的腫瘤分類方法研究

于攀  

【摘要】：當今社會隨著人們生活水平的提高以及生活習慣、飲食習慣的改變，腫瘤的發(fā)病率和死亡率迅速上升，已成為威脅人類健康的主要疾病。腫瘤的早期診斷和治療是減少腫瘤患者死亡率的關鍵。 臨床上常用的腫瘤檢查方法包括有創(chuàng)檢查和無創(chuàng)檢查。不管是有創(chuàng)還是無創(chuàng)檢查，都需要根據(jù)檢查結果做出診斷，即分類。但當前的腫瘤分類技術高度依賴于病理學工作者對腫瘤組織的主觀判斷，靠他們的觀察診斷難以避免經(jīng)驗差異、疲勞疏忽等人為因素的影響，誤診、漏診等情況時有發(fā)生。而基于基因表達數(shù)據(jù)的腫瘤分類系統(tǒng)能夠避免人為的主觀因素帶來的誤判，完全基于客觀的數(shù)據(jù)做出客觀的評價，因此一個速度快，準確率高的分類系統(tǒng)是當前基于基因表達數(shù)據(jù)的腫瘤分類所面臨的最大困難。 而基因表達數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高維小樣本的特性，并且由于人為因素、環(huán)境改變等也會引入復雜的噪聲。如果直接對其進行分類，誤差太大，因此在分類之前必須采用有效的降維算法對其進行維數(shù)約簡（即特征提取）。本文在分析傳統(tǒng)的降維算法（如PCA、LDA、LPP、NPE等）的同時，引入了子空間的圖嵌入降維算法，并將這些降維算法及其擴展置于圖嵌入框架中。然而這些方法都要分解稠密矩陣，使得運算時間和耗費的物理內存迅速上升，分類正確率卻不高。為了克服這些缺點，引入譜回歸（Spectral Regression，SR）分析算法用于對基因表達數(shù)據(jù)進行降維。降維的最終目的是進行分類，本文實驗對比分析了各種分類方法，在k-近鄰的基礎上提出了核空間k-近鄰分類算法，同時吸取支持向量機的優(yōu)點，并結合譜回歸降維算法，最終將核空間k-近鄰—支持向量機（KKNN-SVM）用于基因表達數(shù)據(jù)的分類。例如，在對數(shù)據(jù)集4_Tumors用譜回歸進行降維后，分別用k-近鄰和核空間k-近鄰分類時，每類選取4個訓練樣本的情況下，前者識別率達到88.98%，后者為91.01%。該方法大大節(jié)省了計算機的物理開銷和時間開銷，，為臨床診斷和治療提供決策支持。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;R730.4
【目錄】：

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本文編號：82617