目的利用基因芯片数据识别与结肠癌相关的特征基因,对该疾病的临床诊断和生物医学研究起到有益的参考和借鉴作用。方法本文建议了一种称为k均值分类信息指数(kmeans inform ation in-dex to class ification,kmeansIIC)的特征基因提取方法。该方法首先对基因芯片上的所有基因进行聚类分析,然后挑选出每一类的"主基因",最后以支持向量机为分类工具进行样本类型的判别,以其在训练集和测试集上的错误分类率为依据选取特征基因。结果先以结肠癌基因表达谱数据为例进行试验,提取到22个基因,分类正确率达到86.4%。再应用于白血病基因表达谱数据中,提取到65个基因,其分类正确率达到100%。结论新方法能较好地完成肿瘤特征基因的选取,方法简单可行,能在庞大的基因表达数据集中提取出有用信息。
目的对标测导管采集点与计算机断层(CT)或核磁共振(MR)成像建立的三维心脏模型进行配准。方法现有的方法通常是以三维标测点空间和CT/MR数据模型空间都是正交为前提,因此这些方法通常只调整三维平移、旋转和拉伸等9个自由度来实现配准。而我们的研究表明,这2个空间不一定同时正交。因此引入了基于12个自由度的仿射变换模型和相应的迭代最近点算法来实现配准,并研究了如何把该算法与手术操作结合起来。结合OpenGL,我们用Visual C++ 6.0软件实现了该配准方法。结果仿真结果表明:平均误差由配准前的40像素降到了配准后的1.5像素;进一步的动物实验验证了该算法的有效性。结论本文提出的三维标测配准算法能够实现心脏三维标测中的配准。
