机器学习方法学创新研究及其在SSRF生物医学数据理解中的应用
文献类型：学位论文
| 作者 | 王靖琰 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2012-05 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 导师 | 李勇平 |
| 关键词 | 上海光源 蛋白质组学 医学成像 机器学习 上下文敏感相似度 特征袋 |
| 学位专业 | 核技术及应用 |
| 中文摘要 | 本文中讨论利用机器学习的方法，对这些蛋白质结构和医学图像数据进行分类、检索以及相关特性的预测。旨在运用机器学习的理论和方法来研究蛋白质结构与功能特性，以及医学影像和疾病特点之间的内在联系，在已有数据的基础之上发现相应的规律和知识并进而用来进一步指导与解释新产生的蛋白质和医学影像，加速对生命本质特征的认识。本论文在机器学习及生物信息学、医学图像理解理论与方法上进行了深入的研究与探索。分别提出了新颖的医学图像检索，基于医学图像的组织分类，蛋白质数据库检索，以及蛋白质折叠类心预测算法。相关成果发表于顶级期刊Pattern Recognition，BMC Bioinformatics 和IEEE Transactions on Medical Imaging等期刊上。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-08-15 |
| 源URL | [http://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/9744]  |
| 专题 | 上海应用物理研究所_中科院上海应用物理研究所2011-2017年 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王靖琰. 机器学习方法学创新研究及其在SSRF生物医学数据理解中的应用[D]. 中国科学院研究生院. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：上海应用物理研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。