典型文献
基于多尺度局部累积特征和神经网络的抗肿瘤药物反应预测
文献摘要：
目前已有的研究结果表明现有抗肿瘤药物的有效性高度依赖于患者的基因组学特征.如何为每位肿瘤患者量身定制最佳的治疗方案是重要又富有挑战性的前沿课题.针对该课题,文中提出抗肿瘤药物反应预测方法,运用机器学习技术,对患者肿瘤基因测序数据进行处理、特征提取及建模,预测各种不同抗肿瘤药物的疗效反应.首先,提出基于多尺度关联规则的数据挖掘方法,对基因组学数据进行不同尺度的特征挑选.进而通过累积窗函数对挑选后的基因组学数据进行局部累积,进一步执行数据压缩,提取具有较强整体表达性的基因特征信息.然后,以多层全连接神经网络为模型、以提取的多尺度累积基因特征为输入样本,进行训练和建模.最后,分别采用特征融合和决策融合,实现某一肿瘤基因测序数据对于各种不同抗肿瘤药物反应结果的预测.在COSMIC、GDSC数据库上的仿真实验表明,文中方法在敏感性、特异性、准确率、特性曲线面积值等关键性能指标上均取得较优值.
文献关键词：
药物反应预测;神经网络;多尺度关联规则;局部累积;特征融合;决策融合
中图分类号：
作者姓名：
韩睿;郭成安
作者机构：
大连理工大学 信息与通信工程学院 大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]韩睿;郭成安-.基于多尺度局部累积特征和神经网络的抗肿瘤药物反应预测)[J].模式识别与人工智能,2022(04):323-332
A类：
药物反应预测,多尺度关联规则
B类：
局部累积,累积特征,抗肿瘤药物,基因组学,何为,每位,肿瘤患者,量身定制,前沿课题,机器学习技术,肿瘤基因,基因测序,序数,挖掘方法,组学数据,不同尺度,窗函数,执行数,数据压缩,基因特征,特征信息,全连接神经网络,特征融合,决策融合,COSMIC,GDSC,中方,特性曲线,线面,关键性能指标
AB值：
0.257379
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