Applying ANN Ensembles to Melanoma-Related Diagnostics on Cancer Patients
2008
Vilens Jumutcs, Aija Linē, Pāvels Zajakins

Dotajā darbā tiek apskatīti mākslīgo neironu tīklu ansambļi ar mērķi uzlabot melanomas vēža diagnostiku. Neironu tīklu ansambļi tika paņemti kā viens no efektīvākiem instrumentiem, kas labi atspoguļo diagnostikas uzdevumu un var uzlabot sākuma MNT klasifikācijas kļūdu uz nepietiekamiem daudzumā, bet tomēr informatīviem antigēnu paterniem. Izmantotajā datu kopā bija iekļauti autoimūnu antivielu profili (kas tika iegūti izmantojot fagu bibliotēkas immunoskriningu no melanomas vēža audiem un analizēti ar mikročipu metodi) no melanomas pacientiem no dažādām vēža stadijām, ka arī referatīvie paraugi no kontroles grupas. Kā galvenais pētījuma iemesls tika formulēta klasifikācijas/diagnostikas uzdevuma precizitātes palielināšana attiecībā pret parasta MNT modeļa un klasifikācijas regresijas kokiem. Kā pētījuma rezultāts, tika iegūts jaunais meta-modelis, kas sastāv no diviem slāņiem un kuru rezultāts tika apkopots gan pirmajā, gan otrajā slānī. Piedāvātais meta-modelis parādīja salīdzinoši labākus klasifikācijas rezultātus un lielāku stabilitāti uz atlasītām verifikācijas kopām


Atslēgas vārdi
artificial neural network, ensembles, antigens, K-Means, meta-model

Jumutcs, V., Linē, A., Zajakins, P. Applying ANN Ensembles to Melanoma-Related Diagnostics on Cancer Patients. Informācijas tehnoloģija un vadības zinātne. Nr.36, 2008, 100.-107.lpp. ISSN 1407-7493.

Publikācijas valoda
English (en)
RTU Zinātniskā bibliotēka.
E-pasts: uzzinas@rtu.lv; Tālr: +371 28399196