肾细胞癌与乏脂肪肾血管平滑肌脂肪瘤的鉴别分类模型：基于随机投影的多分类器分层融合框架

目的 研究基于随机投影的多分类器分层融合的分类模型对良性肾小肿块乏脂肪肾血管平滑肌脂肪瘤（<4 cm）（AMLwvf）和恶性肾小肿块肾细胞癌（RCC）的鉴别能力。方法 回顾性收集163例经病理证实存在肾小肿块的患者,其中118例为肾细胞癌,45例为乏脂肪肾血管平滑肌脂肪瘤,对平扫CT图像中病灶面积最大的代表性切片进行目标感兴趣区域（ROI）勾画,利用放射组学特征构建一个层次型的融合框架。在投影域水平上对同质分类器进行融合,然后在分类器水平上对融合结果进行进一步融合,最终得到基于随机投影的多分类器分层融合的AMLwvf和RCC鉴别分类模型。采用五折交叉验证方法和特异性（SPE）、灵敏度（SEN）、准确率（ACC）、ROC曲线下面积（AUC）评价AMLwvf与RCC鉴别分类模型的性能。将本研究所提模型与使用单一基分类器算法以及几种传统的集成模型对AMLwvf和RCC的鉴别分类能力进行定量比较,验证本研究所提鉴别模型的可行性和有效性。结果 投影数设置为10时,本文提出的分层融合鉴别模型在所有指标上获得最好的结果。基于投影数为10的前提,五折交叉验证结果显示本研究所提出的基于多分类器分层融合的AMLwvf和RCC鉴别分类模型的SPE、SEN、ACC、AUC分别为：0.853、0.693、0.809、0.870。结论 基于随机投影的多分类器集成分类系统构建的AMLwvf和RCC鉴别模型可以很好地对 AMLwvf 和 RCC 进行鉴别分类。同时与基于单一分类器算法以及其他多分类器集成系统构建的AMLwvf和RCC的鉴别模型相比,本文所提出鉴别模型在AMLwvf和RCC的鉴别分类任务中具有较大优势。     

基于多特征信息及Ma-Ada多分类器融合的蛋白质结构类预测

蛋白质序列特征表示和机器学习算法是影响蛋白质结构类预测效果好坏的两个重要方面.本研究基于k-字统计频率和k-片段位置分布两种特征提取方法,将分别提取到的氨基酸序列信息和物理化学性质信息同蛋白质二级结构信息进行融合,建立17维和57维的特征信息集,并尝试在Adaboost.M1算法中引入Multi-Agent多智能体融合的思想,提出了一种Ma-Ada多分类器融合算法.该算法作为蛋白质结构类的预测工具,充分挖掘了单分类器度量层信息以及各个单分类器之间的交互融合信息.实验结果表明,Ma-Ada算法在Z277、Z498、1189和D640四个蛋白质数据集的57维特征信息集上的分类率分别达到了91.3％、96.8％、85.3％和87.2％,在17维特征信息集上的分类率也分别达到了90.6％、95.8％、84.8％和88.3％.与其它蛋白质结构类预测方法的结果相比,本方法能够获得较好的分类率.