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蛋白质组数据模式可视化分析: 2009年; 针对蛋白质组质谱数据分析的复杂性,提出一种基于卷绕矩阵图像生成与断层成像原理的质谱数据可视化模式分析方法。该方法将多样本质谱数据采用卷绕矩阵图像表示,对图像灰度深度做切分得到多个关键阈值的信息图像,由能量曲线得到构建诊断癌症模式的模板,对新样本采用窗区域相似度算法分类识别。采用国际公开卵巢癌数据验证了方法的有效性。; 孟辉洪文学; 关键词：断层成像

蛋白质组学质谱数据预处理技术综述被引量：9: 2009年; 基于质谱技术的蛋白质组学数据分析,是识别新型生物标记物模式的有效手段。质谱仪检测的数据含有大量潜在信息,但数据很容易被系统误差和噪声污染。蛋白质组学质谱数据预处理的目的在于抑制噪声、数据简约和增加谱可比性等,是增强生物学相关信息的至关重要步骤。只依赖质谱仪中的软件进行数据预处理存在一定局限,需要额外工具辅助。从数据简约、谱线平滑、基线校正、标准化、谱峰提取与量化、谱峰联配等方面介绍典型的预处理技术,对预处理方法存在的问题进行讨论,并就发展趋势进行展望。; 孟辉洪文学; 关键词：数据预处理数据质量

基于图谱理论的纹理图像分析被引量：2: 2009年; 图谱理论作为目前模式识别研究的热门方法之一,广泛应用于聚类与分割,但对其进行图像分析,尤其是复杂的纹理图像分析未见报道。将图谱理论引入到图像分析领域,并结合窗口纹理分析方法构造新的纹理分析算法。首先对图像灰度级进行窗口划分得到不同灰度级下的子图像,然后以各子图像作为图的顶点,子图像间的相似度作为图的边,将原图像解析为一幅带权无向图。利用图谱理论的相关思想对该无向图进行分析,可以从中获得纹理粗糙度等特征,从而完成对原始图像的分析。通过对Brodatz图像库的检索实验证明,该方法优于传统纹理分析算法。; 张涛洪文学; 关键词：纹理分析

基于复杂度熵特征融合的高压力人群情感状态评估被引量：4: 2013年; 长期处于压力状态容易引发各类疾病,合理有效的情感压力状态评估是进行压力情感干预的基础。脑电数据含有丰富的情感信息,针对脑电数据的压力情感特征提取问题,提出一种基于Kc复杂度、小波熵与近似熵相结合的脑电数据的压力情感特征提取方法,以Kc复杂度因子来量化脑电数据的随机程度,以小波熵和近似熵参数分别在时域和频域来量化脑电数据的复杂程度与能量分布;采用遗传算法进行全局寻优,按适者生存的原则进行支持向量机参数的选择、交叉、变异,以此优化的支持向量机融合3类不同层次的特征参数,实现压力情感状态评估。以"切水果"游戏作为压力源,采集8名被试共92组脑电信号,基于该算法来分析被试者的压力状态,最高识别率为94.12%,平均识别率82.06%。研究表明,不同脑区对压力敏感程度不同,左半球相对右半球来说,压力感受敏感。希望通过此工作,可以帮助人们有针对性地采取相应措施缓解压力,恢复身心健康。; 李昕李红红李长吾; 关键词：脑电近似熵

一种电阻抗频谱法自动诊断乳腺组织疾病优化算法研究被引量：4: 2013年; 乳腺组织疾病早期诊断具有十分重要的意义,基于电阻抗频谱法进行乳腺组织疾病早期诊断是近年来发展起来的乳腺临床检查技术,具有成本低、无损害、无创伤等优势。本研究采用电阻抗频谱法测量的64位妇女,106个乳腺样本的电阻抗特性数据,基于神经网络与支持向量机实现乳腺组织疾病的早期自动诊断。针对传统神经网络的过拟合问题,网络初始参数如何确定问题,以及支持向量机(SVM)分类器的惩罚因子C与核函数g如何有效确定问题,采用遗传算法全局寻优的方式,按适者生存的原则,进行参数的选择、交叉、变异,直到收敛到最适应环境的"染色体"上,即得到问题的最优解,从而实现网络权值与阈值以及SVM惩罚因子与核函数的参数寻优。改进后的算法诊断识别率分别由优化前的61.92%和51.92%,提高到优化后的76.15%和68.08%,为乳腺组织疾病的早期自动诊断提供了一种有效的参考方法。; 李昕李红红李丛李长吾; 关键词：遗传算法支持向量机 BP神经网络

基于血清蛋白质组质谱数据断层成像原理癌症标志物模式构成研究: 本文提出一种基于血清蛋白质组质谱数据局部信息最大化二值断层成像原理的癌症标志物模式构成研究方法。该方法具有最大化挖掘癌症信息、可视化特点,有助于癌症标志物模式构成的发现。基于国际上公开的卵巢癌数据库数据实验表明:在阈值为...; 洪文学宋佳霖孟辉徐永红刘文远王立强; 关键词：血清蛋白质组断层成像; 文献传递

基于图形特征增强的相似度分类器的研究: 本文提出了一种雷达图与相似度结合用于分类的新方法,该方法用雷达图表示多元数据,不同类别的数据可构成不同的雷达图,对分类有突出贡献的图形特征进行特征增强．并用相似度分类器对特征增强后的雷达图进行识别,来完成自动分类。实验采...; 洪文学王金甲常凤香宋佳霖刘文远王立强; 关键词：雷达图; 文献传递

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国家自然科学基金(60671025)