哈尔滨医科大学学报
哈爾濱醫科大學學報
합이빈의과대학학보
JOURNAL OF HARBIN MEDICAL UNIVERSITY
2010年
3期
230-232
,共3页
郭松%刘心平%史呈伟%李立群%孟群
郭鬆%劉心平%史呈偉%李立群%孟群
곽송%류심평%사정위%리립군%맹군
人工神经网络%肿瘤亚型%基因芯片
人工神經網絡%腫瘤亞型%基因芯片
인공신경망락%종류아형%기인심편
目的 研究人工神经网络方法在识别肿瘤亚型中的有效性.方法 利用小圆蓝细胞瘤的基因芯片数据,采用人工神经网络方法从分子层面对其亚型进行分类.在计算出每个基因信噪比指标的基础上,采用加权投票方法确定出特征基因,并利用线性神经网络方法构建分类器.结果 该分类器在内部验证中获得了97.82%的正确率,在独立检验样本集的预测过程中获得了95%的预测精度.结论 人工神经网络模型在对癌症的亚型识别以及治疗候选靶点的确定等领域具有很大的应用潜力.
目的 研究人工神經網絡方法在識彆腫瘤亞型中的有效性.方法 利用小圓藍細胞瘤的基因芯片數據,採用人工神經網絡方法從分子層麵對其亞型進行分類.在計算齣每箇基因信譟比指標的基礎上,採用加權投票方法確定齣特徵基因,併利用線性神經網絡方法構建分類器.結果 該分類器在內部驗證中穫得瞭97.82%的正確率,在獨立檢驗樣本集的預測過程中穫得瞭95%的預測精度.結論 人工神經網絡模型在對癌癥的亞型識彆以及治療候選靶點的確定等領域具有很大的應用潛力.
목적 연구인공신경망락방법재식별종류아형중적유효성.방법 이용소원람세포류적기인심편수거,채용인공신경망락방법종분자층면대기아형진행분류.재계산출매개기인신조비지표적기출상,채용가권투표방법학정출특정기인,병이용선성신경망락방법구건분류기.결과 해분류기재내부험증중획득료97.82%적정학솔,재독립검험양본집적예측과정중획득료95%적예측정도.결론 인공신경망락모형재대암증적아형식별이급치료후선파점적학정등영역구유흔대적응용잠력.
