高维、小样本数据的特征选择方法在蛋白质质谱数据处理分析领域有着广泛应用。本文针对蛋白质质谱特征选择问题,结合稀疏表示这一新理论框架,提出了一种基于稀疏表示的特征选择算法(sparse representation based feature selection,SRFS)。该方法将稀疏表示分类的结果作为评定某一个特征子空间特征相对重要性的度量,然后通过对大量随机采样子空间计算结果的统计,得到特征空间中每个特征的排序,并进一步分析提炼出与肿瘤疾病相关的若干谱峰。通过在卵巢癌公共数据集OC-WCX2a和浙江省肿瘤医院乳腺癌数据集BC-WCX2a上的实验结果表明,SRFS算法可以有效应用于本文所使用的SELDI-TOF蛋白质质谱数据的分析。
随着蛋白质质谱技术以及智能算法的发展,使用智能算法分析临床质谱数据已在肿瘤早期诊断方面显示了良好的应用前景.通过研究MATLAB Builder JA Toolbox和分析蛋白质质谱数据的智能算法,结合临床蛋白质质谱数据分析的需求,使用JavaEE技术,设计和实现了基于质谱数据的肿瘤诊断web平台.平台功能主要包括质谱数据可视化显示、智能检索和智能决策诊断三大功能.同时还提供病人基本信息及肿瘤数据管理,质谱生物特征位点设置及分析结果数据存储等附加功能.
