基于肿瘤危险因素的特征选择算法的研究与实现

【摘要】本课题选题来源于卫生部部署（管）医院临床学科重点项目《肿瘤早期预警与预后风险评估的研究与应用》，是网格计算与网络安全实验室与吉林大学白求恩第一附属医院的跨学科跨领域的合作项目。项目旨在通过先进的计算机信息技术，利用已患病患者的基本信息、遗传统计信息、日常生活习惯、发病前后生理状况等统计数据进行合理有效的数学建模，进而实现对随机待测人群在某种特定肿瘤上发病可能性的概率预测。通过一系列方案的实施，期望获得有效警示高危性患病人群可能的发病原因的目的，相对改善我国在发展中国家中肿瘤疾病发病率居高不下、肿瘤预警技术暂无突破发展的现状。在与合作方多次交涉的基础上，明确项目立项的核心意义与研究目标，通过广泛调研国内外医疗领域的历史问题与发展现状，选定本课题的研究方向为基于肿瘤危险因素的特征降维方法下特征选择算法的研究与实现。论文在第1章首先介绍了课题的研究背景与意义，并给出全文组织结构。在第2章中详尽介绍了医疗数据的相关概念、国内外发展现状及现今面临的主要问题，从方法论角度概述了特征降维的概念、分类标准与实施策略、模型等背景知识。说明特征降维两大主要分支：特征提取与特征选择。阐述了特征选择方法的框架，明确特征选择的四个主要步骤：特征子集的生成过程、评价标准、停止准则与针对特征子集的验证过程。在第3章中，介绍本文所用算法的相关背景知识。首先给出统计学中假设检验方法的基本原理与基本步骤，理解并掌握在运用假设检验理论时需要注意的问题。进一步给出假设检验下t检验算法的核心思想，介绍了不同应用场景下t检验算法的不同运算形式，并针对本课题需要解决的问题进行了合理化选择与改进。在第4章中实验部分，完整介绍了实验数据的采集、汇总与整理工作，明确实验设计思想与框架模型，给出算法源代码，并结合医学与计算机两种不同角度给出特征选择算法执行后的结果分析与验证。在第5章的未来工作中，将进一步从如下三个角度进行深入研究：（1）变换领域问题考察t-test算法的特征选择效率；（2）在原有问题基础上，从时间复杂度与空间复杂度两种角度实现算法的优化；（3）完成基于肿瘤危险因素的特征选择过程的自适应方式，进一步拟合为数学建模，从模型角度深入研究。
【作者】张辰；
【导师】何立波；
【作者基本信息】吉林大学，网络与信息安全，2014，硕士
【关键词】肿瘤危险因素；特征降维；特征选择方法；t检验算法；

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