李康

作品数：125被引量：560H指数：14
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供职机构：哈尔滨医科大学更多>>
发文主题：代谢组学基因表达数据数据分析高维生物标志物更多>>
发文领域：医药卫生生物学自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《中国慢性病预防与控制》《中国公共卫生管理》《中国医院统计》《数理医药学杂志》更多>>
所获基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅人文社会科学研究项目黑龙江省博士后基金更多>>
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SDAEC算法在单细胞测序数据批次校正中的应用
《中国卫生统计》2024年第4期501-506,共6页王文杰 李康 谢宏宇 
国家自然科学基金(82003551);浙江省自然科学基金(LTGY24H160008)。
目的 提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法 基于单细...
关键词：深度堆叠降噪自编码嵌套聚类 单细胞测序 批次效应 卵巢癌 
以生物标志物为导向的临床试验研究被引量：2
《中国卫生统计》2023年第5期791-795,800,共6页宋佳丽 孙凤宇 刘芝霖 李康 侯艳 
国家自然科学基金(81773550,82173615)。
近年随着精准医疗的发展,越来越多的药物针对疾病的分子作用机制和特定靶点进行开发。在创新药物研发上,以生物标志物为导向的临床试验研究,即探索与药物疗效或安全性相关的生物标志物,根据其识别亚组并制定个体化治疗的临床试验方案,...
关键词：临床试验研究 临床试验设计 精准医疗 个体化治疗 新药研发 生物标志物 分子作用机制 药物疗效 
基于残差神经网络的深度学习方法在心律失常心电图自动识别中的应用研究被引量：3
《中国卫生统计》2023年第3期345-348,共4页徐佳钦 张敏 王柳滢 李康 张海玉 
国家自然科学基金资助(81803331)。
目的针对心律失常心电图自动识别,探究出一种新的DRNN深度学习模型与算法。方法基于开源心电数据库(The PhysioNet Challenge 2017),利用8249条心电记录数据,建立DRNN模型,通过五折交叉验证对3类心电节律进行识别,并与4种常用模型的识...
关键词：残差神经网络 深度学习 心律失常 心电图识别 
Specter聚类方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用
《中国卫生统计》2023年第3期354-357,362,共5页何佳 王文杰 张刘超 李康 
国家自然科学基金(81973149)。
目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NM...
关键词：Specter scRNA-seq 聚类 细胞亚群 
基于CRM-TE模型的抗肿瘤药物最适剂量估计方法
《中国卫生统计》2023年第2期195-198,共4页周克强 李爽 徐佳钦 李康 
国家自然科学基金(81973149)。
目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose...
关键词：临床试验 最适剂量 权衡函数 
单细胞RNA测序数据批次效应校正方法
《中国卫生统计》2023年第1期153-156,共4页王文杰 李康 谢宏宇 
国家自然科学基金资助(82003551,81973149);中国博士后科学基金资助(2019M661309);黑龙江省博士后基金资助(LBH-Z19081)。
传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录...
关键词：批次效应 分子状态 生物学机制 细胞微环境 数据整合 细胞群 校正方法 整体状态 
图卷积神经网络在组学数据分类预测中的应用被引量：1
《中国卫生统计》2021年第4期533-535,共3页张刘超 荣志炜 赵薇薇 李康 
国家自然科学基金(81973149,81773551)。
目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实例研究,对GCNN、随机森林、支持向量机和多层感知机共四种方法的分类效果进行比较。结果模拟实验结果显示...
关键词：图卷积神经网络 深度学习 高维组学 分类预测 
MIPE在临床试验转组研究中的应用
《中国卫生统计》2021年第2期193-197,203,共6页宋佳丽 孙凤宇 卢宇红 王策 王萌 李康 侯艳 
国家自然科学基金(81773550,81573256);黑龙江省留学回国人员择优资助项目。
目的本文介绍一种新的处理临床试验转组数据的统计学方法——校正迭代参数法(MIPE),并通过模拟试验在不同情形下比较MIPE、IPE、意向性分析(ITT)三种方法对治疗效果估计的准确性。方法通过模拟数据探讨不同的治疗效应真值、潜在预后、...
关键词：临床试验 转组 加速失效时间模型 等级结构保留失效时间算法 迭代参数估计算法 
深度学习模型融合正则化方法在高维数据特征筛选中的应用研究被引量：6
《中国卫生统计》2021年第1期73-75,80,共4页王萌 王策 栗思思 卢宇红 宋佳丽 李康 侯艳 
国家自然科学基金资助(81773550,81773551);黑龙江省留学归国择优资助经费。
目的探索基于深度学习模型联合正则化方法在小样本高维数据特征筛选中的优势。方法通过模拟实验和实际数据分析比较深度学习模型单独及联合正则化方法在小样本高维特征筛选准确性方面的差异;采用测试集中C指数作为两种模型泛化能力评价...
关键词：深度学习 正则化 高维组学 特征筛选 预测模型 
XGBoost算法在二分类非平衡高维数据分析中的应用被引量：5
《中国卫生统计》2021年第1期21-24,共4页卢娅欣 黄月 李康 
国家自然科学基金(81973149,81773551)。
目的探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果。方法通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较。结果模拟实验显示,XGBoost算法在数据非...
关键词：极端梯度提升算法 高维组学数据 分类判别 
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