本文關(guān)鍵詞：基于PPCA與SVM的卵巢癌早期檢測(cè)模型研究

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【摘要】：卵巢癌是婦科易發(fā)疾病,在世界范圍內(nèi)其死亡率占各種婦科腫瘤首位,嚴(yán)重影響女性的健康水平和生命安全。研究表明,早期發(fā)現(xiàn)可以提高患者的生存率與治愈率。目前,蛋白質(zhì)組學(xué)是卵巢癌早期診斷的新技術(shù),其中表面加強(qiáng)激光解吸電離-飛行時(shí)間質(zhì)譜(Surfaced-enhanced Laser desorption-ionization-time of flight Mass Spectrometry,SELDI-TOF-MS)技術(shù)最具代表性,但該技術(shù)獲取的質(zhì)譜數(shù)據(jù)維數(shù)高,信息復(fù)雜且冗余。為此本文提出一種基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Components Analysis,PPCA)聯(lián)合支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的卵巢癌早期檢測(cè)模型。利用美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)聯(lián)合食品藥物管理局(FDA)共同建立的臨床蛋白質(zhì)研究資源網(wǎng)站提供的216例質(zhì)譜數(shù)據(jù),首先采用預(yù)處理方法消除信號(hào)噪聲與基線漂移,然后利用PPCA技術(shù)對(duì)預(yù)處理完后的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征優(yōu)化與提取,減少了信息的冗余,并降低了數(shù)據(jù)的維數(shù),然后隨機(jī)選取70%樣本的特征參數(shù)及臨床診斷結(jié)果作為學(xué)習(xí)集訓(xùn)練SVM檢測(cè)模型,其中通過網(wǎng)格搜索法優(yōu)化SVM模型參數(shù),最后利用剩余的30%樣本作為測(cè)試集,計(jì)算均方根誤差、識(shí)別率與預(yù)測(cè)率、靈敏性、特異性等指標(biāo)評(píng)估PPCA-SVM模型的檢測(cè)性能并驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力,將所構(gòu)造的PPCA-SVM模型分別與傳統(tǒng)的反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、主成分分析聯(lián)合支持向量機(jī)(PCA-SVM)模型進(jìn)行比較,其中PCA-BP模型的預(yù)測(cè)率為81.80%;計(jì)算二十次平均預(yù)測(cè)率、敏感性與特異性,PCA-SVM模型的平均值為82.26%、82.29%和82.25%,PPCA-SVM模型的平均值為89.81%、90.45%和88.00%。結(jié)果表明,SELDI-TOF-MS技術(shù)結(jié)合PPCA-SVM檢測(cè)模型具有預(yù)測(cè)率高、重復(fù)性好等優(yōu)點(diǎn),為卵巢癌的早期臨床診斷提供了一種新方法。
【關(guān)鍵詞】：卵巢癌 表面加強(qiáng)激光解吸電離-飛行時(shí)間質(zhì)譜 概率主成分分析 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R737.31
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 前言11-18
• 1.1 研究背景11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 CA125檢測(cè)11-12
• 1.2.2 超聲檢測(cè)12-13
• 1.2.3 影像學(xué)技術(shù)13
• 1.2.4 腹腔鏡檢測(cè)13
• 1.2.5 蛋白質(zhì)組學(xué)13-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及論文構(gòu)架16-18
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介16
• 1.3.2 論文構(gòu)架16-18
• 第2章 質(zhì)譜數(shù)據(jù)及預(yù)處理18-24
• 2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)18
• 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理18-23
• 2.2.1 數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)19-20
• 2.2.2 基線校正20-21
• 2.2.3 譜線平滑21-22
• 2.2.4 峰值對(duì)齊22
• 2.2.5 規(guī)范化22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于PPCA的質(zhì)譜數(shù)據(jù)特征參數(shù)優(yōu)化與提取24-32
• 3.1 PCA24-26
• 3.2 PPCA26-29
• 3.3 PCA與PPCA特征提取比較29-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于SVM的自動(dòng)檢測(cè)模型32-42
• 4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法33-35
• 4.1.1 經(jīng)驗(yàn)誤差最小化學(xué)習(xí)算法33-34
• 4.1.2 結(jié)構(gòu)分險(xiǎn)最小化學(xué)習(xí)算法34-35
• 4.2 SVM35-41
• 4.2.1 樣本線性可分36-38
• 4.2.2 樣本線性不可分38-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 第5章 PPCA-SVM卵巢癌早期檢測(cè)模型的建立與驗(yàn)證42-52
• 5.1 模型具體實(shí)現(xiàn)過程43-46
• 5.2 模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)46-47
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析47-50
• 5.3.1 收斂速度測(cè)試結(jié)果及分析47
• 5.3.2 預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-50
• 5.4 PPCA-SVM模型的推廣實(shí)驗(yàn)50-51
• 5.5 本章小結(jié)51-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 主要工作內(nèi)容52-53
• 6.2 存在的不足及改進(jìn)53
• 6.3 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-60
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果60-61
• 致謝61

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9 許幼峰;郭e，

本文編號(hào)：599155