陈淑飞
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：杭州电子科技大学自动化学院生物医学工程与仪器研究所更多>>
- 发文基金：浙江省研究生创新科研项目浙江省大学生科技创新项目浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学自动化与计算机技术更多>>
- 基于磷脂质类数据的早期卵巢癌特征提取研究
- 2010年
- 卵巢癌是目前死亡率最高的妇科疾病之一,而如果得到早期诊断和治疗,卵巢癌患者的存活率可达90%。针对卵巢癌早期诊断问题,基于卵巢癌磷脂质类数据,提出了一种结合缠绕法和过滤法、按照诊断类别相关度挑选特征,然后依据特征标志物的分类率稳定度高低,提取用于诊断早期卵巢癌的特征子集的策略。该方法克服了分类率监督方法忽略生物相关性、依赖分类器易产生过拟合的不足,同时保持了较高的分类率。实验表明,该方法挑选的特征标志物包含更多的分类信息,其分类正确率达到88.9%,且比经典的分类率监督方法和差异表达方法在稳定性能上存在优势。此外,提出的新的标幺化方法去掉了批次差异,获得更好的分类效果,且所选的特征标志物得到生物学关联意义上的支持,具有较高的可信度和实用性。
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- 关键词：卵巢癌稳定度奇异值分解MONTE
- 面向卵巢癌诊断的磷脂质类数据分析与建模研究
- 卵巢癌是目前死亡率最高的妇科肿瘤疾病之一，约占所有妇科恶性肿瘤的15％。据统计，在美国每年发病人数为2.5万，死亡达到1.6万，在中国每年死亡人数高达11.4万，严重危害了妇女的身体健康。卵巢癌具有起病隐匿，早期不易发现...
- 陈淑飞
- 关键词：卵巢癌奇异值分解稳定度
- 文献传递
- 基于“极少”特征标志物的卵巢癌两步预测模型研究
- 2010年
- 卵巢癌是目前死亡率最高的妇科疾病之一,利用信息学手段挑选特征肿瘤标志物已被广泛用于包括卵巢癌在内的肿瘤分类、诊断研究。但是研究中单纯以提高分类率为指标而忽视敏感性和特异性的均衡,且模型为多变量或者复杂模型,成本过高,不太适合临床应用。为此,提出一种基于"极少"特征标志物的两步预测模型,利用先期提取的多个特征作敏感性和特异性测试,然后构建特征变量的两步预测模型。先用单个变量预测,在一个变量不能得到可靠结果时,才增加另一变量参与模型。实验显示,筛选出的PPE8+LPE4和PPE8+LPC0两对变量组合的敏感性和特异性显著、均衡,变量之间的相关性较小,且分类结果和4个变量的分类结果相当,与9个变量的分类率只差4%～5%。所提出的基于极少特征标志物的两步预测模型结构简单,在保持相同分类效果的前提下大大减少了用于预测的变量,为实际应用提供方便,同时在一定程度上节约了经济成本。
- 陈淑飞韩斌厉力华SUTPHEN Rebecca祝磊来海锋
- 关键词：敏感性特异性卵巢癌
