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| 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 | |
| 王靖琰 | |
| Subtype | 博士 |
| Thesis Advisor | 李勇平 |
| 2012-05 | |
| Degree Grantor | 中国科学院研究生院 |
| Degree Discipline | 核技术及应用 |
| Keyword | 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 |
| Abstract | 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。 |
| Funding Project | 应物所项目组 |
| Language | 中文 |
| Document Type | 学位论文 |
| Identifier | http://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/9744 |
| Collection | 中科院上海应用物理研究所2011-2020年 |
| Recommended Citation 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. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| 王靖琰博士论文.pdf（4725KB） | 开放获取 | -- | Application Full Text | |||
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