Classification of Maldi-tof Mass Spectrometry Data in the Analysis of Cancer Patients

The article presents a case study of Maldi-Tof (Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization – Time Of Flight) data analysis and classification. Row mass spectrometry data are preprocessed and decomposed with Gaussian Mixture Model. Gaussian mask is calculated and put at all spectra separately. In fu...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
1. Verfasser: Małgorzata Plechawska
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56172
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Classification of Maldi-tof Mass Spectrometry Data in the Analysis of Cancer Patients / Małgorzata Plechawska // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 45-52. — Бібліогр.: 13 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:The article presents a case study of Maldi-Tof (Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization – Time Of Flight) data analysis and classification. Row mass spectrometry data are preprocessed and decomposed with Gaussian Mixture Model. Gaussian mask is calculated and put at all spectra separately. In further dimension reduction RFE, PLS and T test are used. The classification is done with Support Vector Machine (SVM) method with Gaussian Radial Basis Function kernel. Запропонована класифікація мас-спектрометричних даних медичних досліджень Maldi-Tof, алгоритми та програми комп’ютерного моделювання, які використовуються в проблематиці діагностики і лікування ракових захворювань. Предложена классификация масс-спектрометрических данных медицинских исследований Maldi-Tof, алгоритмы и программы компьютерного моделирования, которые используются в проблемах диагностики и лечения раковых заболеваний.
ISSN:1561-5359