癌症分类

作品数：33被引量：92H指数：5
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
相关作者：卢新国王海军李丹林亚平何欢更多>>
相关机构：湖南大学河南大学吉林大学华中科技大学更多>>
相关期刊：《中国图象图形学报》《中国卫生统计》《计算机科学与探索》《计算机应用研究》更多>>
相关基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金中国博士后科学基金国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
自监督提取光谱序列和语义信息的胆管癌显微高光谱图像分类
《中国图象图形学报》2024年第12期3817-3832,共16页胡非易 张辉 袁小芳 刘嘉轩 陈煜嵘 
国家自然科学基金项目(92148204,62027810,61971071);湖南省科技创新领军人才项目(2022RC3063);湖南省杰出青年科学基金项目(2021JJ10025);湖南省重点研发计划(2021GK4011,2022GK2011)。
目的 病理切片的显微高光谱图像包含生物组织反射的光谱信息,为胆管癌组织细胞的分类诊断提供基础。目前病理高光谱图像分类算法的性能大多依赖于高质量标注数据集,然而数据标注过程耗时、费力。基于自监督的特征提取算法可以缓解数据...
关键词：癌症分类 高光谱图像 深度学习 自监督学习 图像增强 
SC-BPSO:肝癌分类中一种融合过滤器的二进制粒子群算法特征的选择方法
《中国生物化学与分子生物学报》2022年第8期1106-1116,共11页周楠 郑云 
国家自然科学基金项目(No.31760314);国家重点研发计划(No.2018YFA0108502)资助。
癌症的早期诊断能够显著提高癌症患者的存活率,在肝细胞癌患者中这种情况更加明显。机器学习是癌症分类中的有效工具。如何在复杂和高维的癌症数据集中,选择出低维度、高分类精度的特征子集是癌症分类的难题。本文提出了一种二阶段的特...
关键词：癌症分类 特征选择 机器学习 肝细胞癌 微RNA 二进制粒子群算法 
一种用于癌症分类的两阶段深度特征选择提取算法
《计算机科学》2022年第7期73-78,共6页胡艳羽 赵龙 董祥军 
国家自然科学基金(62076143,61806105);山东省自然基金(ZR2017LF020).
癌症是世界上最致命的疾病之一。利用机器学习处理基因微阵列数据集(Microarray Data)对于协助癌症的早期诊断具有重要作用,但微阵列数据集中基因特征的数目远大于样本数目,造成样本不平衡,影响了分类的效率和精度,因此对基因阵列数据...
关键词：微阵列数据 特征选择 深度学习 随机森林 变分自编码器 
基于深度学习和组织病理图像的癌症分类研究进展被引量：8
《协和医学杂志》2021年第5期742-748,共7页颜锐 陈丽萌 李锦涛 任菲 
国家自然科学基金(82072939)。
癌症的精确分类直接关系到患者治疗方案的选择和预后。病理诊断是癌症诊断的金标准,病理图像的数字化和深度学习的突破性进展使得计算机辅助癌症诊断和预后预测成为可能。本文通过简述病理图像分类常用的4种深度学习方法,总结基于深度...
关键词：病理图像 深度学习 癌症分类 癌症分级 计算机辅助诊断 
基于特征交互与权重集成的癌症分类方法被引量：3
《计算机应用研究》2021年第4期1051-1057,共7页陈昊楠 金敏 
国家自然科学基金资助项目(61773157)。
在癌症分类研究领域,高维、高冗余、类分布不平衡的基因表达数据如何进行特征选择与分类模型构建一直是影响分类准确率的难点。为了提高癌症分类的准确率,提出了基于特征交互与权重集成的癌症分类方法。在特征选择层面,利用多特征对分...
关键词：癌症分类 数据科学 特征交互 多元异构模型 权重集成反馈 二次学习集成模型 
基于转录组数据不平衡数据的乳腺癌分类预测模型被引量：2
《现代计算机》2020年第10期81-84,共4页刘梓剑 
乳腺癌是癌症中较为常见的一种,拥有很高的死亡率。乳腺癌早期的诊断对于治疗有着至关重要的意义,现代医学对于乳腺癌的通常使用医学影像,病理分析等方法进行初期的诊断。随着新一代的测序技术的发展,基因与转录组数据的获得越来越容易...
关键词：癌症分类 癌症基因组图谱(TCGA) 深度森林 
微阵列肿瘤分类混合基因选择算法被引量：2
《长春工业大学学报》2019年第6期540-546,共7页萧秋兰 郑虹 
吉林省教育厅基金资助项目(吉教科合字[2015]121号)
集成自适应遗传算法和学习自动机,基于个体适应度值自适应调整交叉率和变异率。分析了时间复杂度,选择了Colon、ALL_AML和MLL三种不同的癌症数据集,运用AGALA算法进行特征选择,并与其他几种算法进行了对比。
关键词：癌症分类 基因选择 自适应遗传算法 学习自动机 
相关性和相似度联合的癌症分类预测被引量：2
《计算机科学》2019年第7期300-307,共8页张学扶 曾攀 金敏 
国家自然科学基金项目(61773157)资助
基于经验型组织病理学的癌症诊断往往误诊率很高。从基因层次对癌症进行分析和研究是现阶段提高癌症分类预测精度的重要途径之一。生物学研究表明,同种癌症的关联基因有着共同的功能特点。基于此,文中提出相关性和相似度联合的癌症分类...
关键词：癌症分类 相关性 语义相似性 拓扑相似性 多样性采样 多算法多模型 
基因标签区分癌症样本的初步分析
《基因组学与应用生物学》2018年第10期4682-4688,共7页刘秋芳 孔华磊 程酩 
国家自然科学基金(21273148);国家重大仪器专项(2014YQ090709);上海市科学技术委员会(15142201200);上海交通大学“医工(理)交叉研究基金”(YG2012MS58,YG2016QN66)共同资助
从基因表达水平的角度对癌症样本进行分子分型,其较高的临床结果预测能力已经获得越来越广泛的关注。研究发现,某些基因集合（称为基因标签）的表达水平可以显著区分不同癌症样本之间的亚型差异并与癌症病人的临床结果显著关联。使用主...
关键词：基因标签 癌症分类 生存结果 
基于蚁群算法求解Choquet模糊积分模型被引量：3
《山东大学学报（工学版）》2018年第3期81-87,共7页陈嘉杰 王金凤 
国家自然科学基金资助项目(61202295);广东省公益研究与能力建设基金资助项目(2017A040406023);广东省公益研究与能力建设基金资助项目(2015A030401081)
为了提高Choquet模糊积分模糊测度的搜索效率,提出改进的蚁群算法求解模型。根据特征数量构建Choquet模糊积分模型,搜索过程中对每只蚂蚁按状态转移概率进行全局搜索或局部搜索,迭代搜索最优解,并由Fisher判别进行分类。试验使用3组癌...
关键词：CHOQUET模糊积分 模糊测度 蚁群算法 遗传算法 癌症分类 
全选清除导出
共4页<1234>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部