简介:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。
简介:摘要:麻醉是医学发展过程中的一个重要成绩,其出现使得外科手术得以大范围应用,并且治疗安全水平也得到大幅度提升。作为一个复杂的学科,患者以及家属自然无法洞悉其本质,但是对麻醉做一些千层面的了解仍然十分必要。本文从发展的角度对麻醉展开了分析,并且进一步对麻醉工作的分类和适用环境加以讨论,对于加强该领域的认知有着积极意义。
简介:摘要:目的:甲状腺结节分类诊断过程中采用TI-RADS分类法,观察该种分类方法的应用效果。方法:将我科2018年1月--2020年10月的甲状腺结节297例患者353个结节作为观察对象,并且根据分类方法不同,将患者分成一组和二组,一组使用TI-RADS分类法,二组使用ATA标准分类。结果:(1)本次总共选择353个甲状腺结节作为研究对象,其中良性结节210个,占比59.49%;恶性结节143个,占比40.50%。(2)一组和二组甲状腺结节分类后从NPV、PPV、敏感性、特异性、准确性对照中,一组分别是94.33%、76.20%、88.66%、84.13%、89.23%,二组分别是85.26%、69.68%、77.33%、71.10%、81.01%。(x2=10.021,p=0.000),结果有差异。结论:甲状腺结节诊断过程中采用TI-RADS分类法价值较高,该种方法值得在临床上推广。
简介:胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。
简介:摘要内耳畸形(inner ear malformation,IEM)包括膜迷路畸形和骨迷路畸形,临床上,内耳畸形特指可通过影像学观察的骨迷路畸形。内耳畸形分类由早些年基于影像和胚胎的分类方法不断完善,进展到近年来基于指导人工耳蜗手术的分类方法。本文对各种内耳畸形的分类进行系统阐述,重点关注不同分类方法间的差异,探究内耳畸形分类方法更新的意义以及与人工耳蜗手术和预后的关系。