基于概率SVM的肿瘤预警系统的设计与实现

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1、单位代码：10183密级：公开分类号：TP302.1研究生学号：2010532164吉林大学硕士学位论文基于概率SVM的肿瘤预瞀系统的设计与实现DesignandImplementationofTumorEarlyWarningSystemBasedonProbabilitySVM作者姓名：田幂专业：网络与信息安全研究方向：网格计算指导教师：胡亮教授培养单位：计算机科学与技术学院2013年4月基于概率SVM的肿瘤预警系统的设计与实现DesignandImplementationofTumorEarlyWarningSystemBasedonProbabilitySVM作者姓名：

2、田幂专业名称：网络与信息安全指导教师：胡亮教授学位类别：工学硕士答辩日期：年^月"日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明木人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标

3、明。本人完全意识到本声明的法律结果山本人承担。学位论文作者签名:中文摘要中文摘要中文摘要基于概率SVM的肿瘤预警系统的设计与实现据世界卫生组织（WorldHealthOrganization，WHO)肿瘤研究中心的全球监测数据表明，如果按照现在的趋势任其发展，20年后全球新增肿瘤病例将达到2600万，1700万人将因患有肿瘤而死亡，而其中的大部分悲剧将在中低收入的发展中国家上演。尽管对肿瘤的确切病因还尚未定论，但是不良的生活习惯对细胞基因变异诱发的肿瘤有影响。如果能记录肿瘤患者的生活细节，再以统计数据为基础构造数学模型，进而预测随机人群的患病概率。针对患病概率的大小，警示患病概

4、率高的人群，要提早改善生活习惯来预防肿瘤，这在探求预防肿瘤的新方向上具有很重要的现实意义。SVM作为一种借助于最优化方法解决机器学习问题的工具，主要应用于统计分类问题与回归分析问题中。同时，SVM的应用领域也是十分广泛的。在医学领±或，SVM经常用作诊断肿瘤的辅助手段，比如可利用SVM对乳腺肿瘤X光图像进行分类。在诊断肿瘤时，多数情况下依据的是临床数据和组织病理学数据，但是临床数据和组织病理学数据往往比较复杂，这大大影响了诊断肿瘤的效率和准确率。为此，AustinHChen等人更是以SVM为主要方法，设计实现了一套以生物统计学中的基因数据为基础，利用临床特征和基因微阵列表达数据

5、对肿瘤进行分类的肿瘤预测系统BCPP来辅助医生对肿瘤进行诊断预测。这样一套完整的计算机系统不仅可以辅助处理数据，提高数据处理效率，更主要的是可以减少人为操作的失误，进而有助于诊断肿瘤的准确性。本文综合考虑实际情况并以BCPP系统为借鉴，通过选用概率SVM，并引入特征向量的选择和数据处理调整功能，以生活习惯等因素为切入点，设计并实现肿瘤预警系统。在设计实现肿瘤预警系统时，本文先进行功能需求分析，进而得出系统的逻辑框架，最后设计与实现系统的训练模块、预测模块、调整模块，以及特征选择功能。在论文的实验部分，本文先对实验数据进行整理，然后通过初步实验，一方面验证了肿瘤预警系统基本功能的

6、可用性，另一方面验证了SVM的分类原理等数学原理在肿瘤预警领域的适用性，也就是说，利用肿瘤患者的吸烟，饮食与遗传等情况的统计数据，可以预测病人是否患有肿瘤。虽然与BCPP所使用的数据不同，但本系统引入了数据调整模块，在预测功能上加入后验概率估计，并且加入了特征选择模块，与BCPP中文摘要相比，在预测的准确性上同样取得了良好的结果。经过特征选择后，虽然预测的准确率有所下降，但是考虑到其大大降低了计算量，在实际应用中，特征选择依然可作为可选功能使用。关键词：SVM，后验概率估计，特征选择，肿瘤预警AbstracthiAbstractAbstractDesignandImplemen

7、tationofTumorEarlyWarningSystemBasedonProbabilitySVMAccordingtotheglobalmonitoringdataoftheCancerResearchCenterofWHO(WorldHealthOrganization),by2030theworldwillhave26millionnewcancercasesand17milliondeathscases,mostofwhichwilloccurinlow-incomedevel