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J-GLOBAL ID：201702249931463348   整理番号：17A1570218

癌患者の層別化のための局所精密化を用いたマルチビュークラスタリング【Powered by NICT】

Multi-view clustering with local refinement for cancer patient stratification

著者 (3件)： Lemsara Amina (Department of Computer Science, NTIC Faculty, University of Constantine 2-Abdelhamid Mehri, 25000 Constantine, Algeria) ,  Ouadfel Salima (Department of Computer Science, NTIC Faculty, University of Constantine 2-Abdelhamid Mehri, 25000 Constantine, Algeria) ,  Batouche Mohamed (Department of Computer Science, NTIC Faculty, University of Constantine 2-Abdelhamid Mehri, 25000 Constantine, Algeria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCV  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌は影響を受けた個人間の変動の高い度合いによって特徴付けされる異質な疾患である。より正確な処理を提供するために精度腫瘍学における緊急課題はそれらの分子プロファイルに基づく患者サブタイプを決定することである。この目的のために,マルチ-オミックスデータ集合を結合するために近年取り上げられている統合的アプローチ。本論文では,より良好な品質を持った患者サブタイプを保証するために,マルチビューデータセットを組み合わせたRMVC(洗練された多視点クラスタリング)と命名した,教師なし統合法を提案した。RMVCはカーネル関数を用いて行われる統合の段階後のデータに及ぼす初期クラスタリングを行う。,実際のクラスタから試料最適に初期クラスタリングを改善するために精密化法を達成した。遺伝子発現,DNAメチル化,及びmiRNA発現からなる三実際の癌データセットにRMVCの評価は有意な患者サブタイプを抽出する能力を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *精密化 ,  *クラスタ ,  品質 ,  遺伝子発現 ,  *患者 ,  *クラスタ化 ,  *層別
準シソーラス用語： マイクロRNA ,  DNAメチル化 ,  Kernel関数 ,  オミックス ,  サブタイプ ,  腫瘍内科学 ,  *癌患者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 癌患者 ,  層別化 ,  精密化