基于PPCA与SVM的卵巢癌早期检测模型研究
本文关键词：基于PPCA与SVM的卵巢癌早期检测模型研究
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【摘要】：卵巢癌是妇科易发疾病,在世界范围内其死亡率占各种妇科肿瘤首位,严重影响女性的健康水平和生命安全。研究表明,早期发现可以提高患者的生存率与治愈率。目前,蛋白质组学是卵巢癌早期诊断的新技术,其中表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(Surfaced-enhanced Laser desorption-ionization-time of flight Mass Spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术最具代表性,但该技术获取的质谱数据维数高,信息复杂且冗余。为此本文提出一种基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Components Analysis,PPCA)联合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的卵巢癌早期检测模型。利用美国国立卫生研究院(NIH)联合食品药物管理局(FDA)共同建立的临床蛋白质研究资源网站提供的216例质谱数据,首先采用预处理方法消除信号噪声与基线漂移,然后利用PPCA技术对预处理完后的高维数据进行特征优化与提取,减少了信息的冗余,并降低了数据的维数,然后随机选取70%样本的特征参数及临床诊断结果作为学习集训练SVM检测模型,其中通过网格搜索法优化SVM模型参数,最后利用剩余的30%样本作为测试集,计算均方根误差、识别率与预测率、灵敏性、特异性等指标评估PPCA-SVM模型的检测性能并验证模型的预测能力,将所构造的PPCA-SVM模型分别与传统的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型、主成分分析联合支持向量机(PCA-SVM)模型进行比较,其中PCA-BP模型的预测率为81.80%;计算二十次平均预测率、敏感性与特异性,PCA-SVM模型的平均值为82.26%、82.29%和82.25%,PPCA-SVM模型的平均值为89.81%、90.45%和88.00%。结果表明,SELDI-TOF-MS技术结合PPCA-SVM检测模型具有预测率高、重复性好等优点,为卵巢癌的早期临床诊断提供了一种新方法。
【关键词】：卵巢癌 表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱 概率主成分分析 支持向量机
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R737.31
【目录】：
- 摘要4-5
- Abstract5-11
- 第1章 前言11-18
- 1.1 研究背景11
- 1.2 国内外研究现状11-16
- 1.2.1 CA125检测11-12
- 1.2.2 超声检测12-13
- 1.2.3 影像学技术13
- 1.2.4 腹腔镜检测13
- 1.2.5 蛋白质组学13-16
- 1.3 研究内容及论文构架16-18
- 1.3.1 研究内容简介16
- 1.3.2 论文构架16-18
- 第2章 质谱数据及预处理18-24
- 2.1 实验数据18
- 2.2 数据预处理18-23
- 2.2.1 数据约简19-20
- 2.2.2 基线校正20-21
- 2.2.3 谱线平滑21-22
- 2.2.4 峰值对齐22
- 2.2.5 规范化22-23
- 2.3 本章小结23-24
- 第3章 基于PPCA的质谱数据特征参数优化与提取24-32
- 3.1 PCA24-26
- 3.2 PPCA26-29
- 3.3 PCA与PPCA特征提取比较29-31
- 3.4 本章小结31-32
- 第4章 基于SVM的自动检测模型32-42
- 4.1 机器学习算法33-35
- 4.1.1 经验误差最小化学习算法33-34
- 4.1.2 结构分险最小化学习算法34-35
- 4.2 SVM35-41
- 4.2.1 样本线性可分36-38
- 4.2.2 样本线性不可分38-41
- 4.3 本章小结41-42
- 第5章 PPCA-SVM卵巢癌早期检测模型的建立与验证42-52
- 5.1 模型具体实现过程43-46
- 5.2 模型性能评价指标46-47
- 5.3 实验结果对比分析47-50
- 5.3.1 收敛速度测试结果及分析47
- 5.3.2 预测实验结果及分析47-50
- 5.4 PPCA-SVM模型的推广实验50-51
- 5.5 本章小结51-52
- 第6章 总结与展望52-54
- 6.1 主要工作内容52-53
- 6.2 存在的不足及改进53
- 6.3 展望53-54
- 参考文献54-60
- 作者简介及科研成果60-61
- 致谢61
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本文编号：599155
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