期刊简介
本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
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首页>中国生物医学工程学报杂志
- 杂志名称：中国生物医学工程学报杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会
- 国际刊号：0258-8021
- 国内刊号：11-2057/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
一种基于有监督奇异值分解和随机森林的卵巢癌磷脂代谢物特征提取方法
来海锋；韩斌；厉力华；陈岩；SUTPHEN Rebecca；祝磊；代琦
关键词：奇异值分解, 随机森林, 特征提取, 磷脂代谢物, 卵巢癌
摘要：卵巢癌是一种常见的妇科肿瘤,死亡率占各类妇科肿瘤的首位.选取既有较高的分类疾病模式能力又具有生物学关联的特征肿瘤标志物用于肿瘤的诊断是目前研究的重点.本研究针对卵巢癌磷脂代谢物数据的问题,提出了一种融合有监督奇异值分解和基于信息增益的随机森林决策的方法用于特征标志物的选择.首先应用有监督奇异值分解计算各标志物的权重值,并根据权重值粗选出候选标志物;其次应用基于信息增益的随机森林决策理论从候选标志物中选出特征标志物;后通过SVM分类器测试,分类率高达90%以上.本研究方法与其他常用方法比较具有一定优势,其中一个明显的特点是所选特征标志物不但保持了较高的分类率,而且具有生物学关联意义,从而证实本研究方法具有较高的可行性和实用性.
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