趋化因子受体CXCR4非肽类抑制剂药效团的设计

趋化因子受体CXCR4是HIV进入宿主细胞的辅助受体之一.为了研究其抗HIV抑制剂的构效关系,6个结构多样性和拥有高活性的抑制剂被作为训练集来构建药效团模型,然后对由活性抑制剂和非活性抑制剂构成的测试集进行筛选,通过应用受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线和计算富集因子(enrichment factor,EF)的方法评估每个模型的预测能力与合理性.最终得到一个具有较高的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)与富集因子的药效团模型,可用于指导新颖CXCR4抑制剂的设计及相关抗艾滋病药物的研发.     

对不平衡类分类的一种组合方法

具有不平衡类分布的数据集在许多实际应用中是很常见的,但由于类分布不平衡,给那些已有的分类算法带来了很多问题。一种为处理不平衡类问题而开发的基于决策树和人工神经网络的有效组合方法被讨论。它基于数据抽样的方法构建组合分类器,并利用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)作为评价挖掘性能的分析工具,最后在PAKDD2007竞赛活动提供的实际数据上进行了有效性验证。     

基于SVM-LR模型的滑坡易发性评价——以临潼区为例

以临潼区作为研究区,在收集资料的基础上,选取12类影响因素作为评价因子,采用滑坡相对点密度分析滑坡点与评价因子的空间分布关系,通过Spearman对因子相关性进行分析,剔除地形起伏度因子;分别采用支持向量机模型(support vector machine,SVM)与逻辑回归模型(logistic regression,LR)对区内滑坡易发性进行评价,评价结果表明:SVM、LR模型的预测准确率分别为81. 8%、86. 4%。在此基础上,通过建立max{LSI(SVM)、LSI(LR)}函数,提出SVM-LR模型并用于研究区滑坡灾害易发性评价中。最后采用受试者特性曲线(receiver operate curve,ROC)对3种模型的预测精度进行检验与对比,检验结果表明:SVM-LR模型的成功率与预测率均高于SVM、LR模型,在极高易发区—高易发区内,滑坡灾害点所占百分率提高了2. 8%。研究结果可以为滑坡易发性评价提供一种新的思路。     

太行山猕猴掌骨性差的逻辑回归分析

对猕猴掌骨变量的性差进行逻辑回归分析,用ROC分析来比较掌骨变量、左右侧掌骨和5根掌骨的性差大小.成年掌骨标本44例(14雄,30雌).数据分析采用SPSS20.0软件.选择掌骨的7个变量.采用逐步逻辑回归分析选择最佳变量.结果表明:掌骨长度是最好的性差指示变量,然后是掌骨头和掌骨底变量,最小的是掌骨骨干宽和高.总体性别正确判别率是71.4%~100.0%.ROC分析显示左右侧掌骨性差差异很小,ROC曲线下面积(AUC)分别是0.969和0.978.逻辑回归结果是MC2、MC4和MC5判别率较高(90.0%~94.9%);MC1和MC3判别率较低(85.8%~87.5%).结果提示:猕猴掌骨性差显著.掌骨性差模式可能与人类不同.掌骨变量的性差特征反映了遗传与后天行为因素的交互作用.     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

基于脑电的实时疲劳监测算法的研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素。基于脑电波传感器采集到的脑电(EEG)信号,提出了一种基于特征节律波样本空间距离的实时驾驶疲劳监测算法。该算法通过提取脑电特征信号并建立相应的特征样本空间,然后通过将实时采集的脑电信号与样本空间之间的距离来判别驾驶员是否处于疲劳状态;并结合多次实验结果,使用ROC曲线分析方法获得确定疲劳判别的阈值,由此实现对驾驶者疲劳状态的实时监测。实验结果显示,该算法能有效地、实时地对疲劳进行监测,且具有较好的鲁棒性和准确性。     

Computer simulation on reliability of retention index with FDG–PET and optimization of dual-time-point imaging protocol

The inherent noise in positron emission tomography (PET) leads to the instability of quantitative indicators, which may affct the diagnostic accuracy for diffrentiating malignant and benign lesions in the management of lung cancer. In this paper, the reliability of retention index (RI) is systematically investigated by using computer simulation for the dual-time-point imaging protocol. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve is used to evaluate the optimal protocol. Results demonstrate that the reliability of RI is a?ected by several factors including noise level, lesion type, and imaging schedule. The RIs with small absolute values su?er from worse reliability than those larger ones. The results of ROC curves show that over delayed second scan cannot help to improve the diagnostic performance further, while an early ?rst scan is expected. The method of optimization based on ROC analysis can be easily extended to comprise as many lesions as possible.     

基于SVM算法的乳腺图像钙化点检测方法

提出了一种基于支持向量机(ISVM)算法的钙化点检测方法.通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点.试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利用ROC评估准则对SVM的检测效果进行评估.结果表明,SVM在微钙化点检测中是有效的,解决了目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性率高、效率低的问题.     

计算机系统的高可用性技术

阐述了提高计算机系统可用性的有关技术,即:错误容忍和故障恢复;分析了与错误容忍相关的失效转移及存储区域网技术,以及与故障恢复相关的面向恢复的计算(ROC)技术.     

针对不平衡数据集的入侵检测算法

采用少类样本合成过采样技术(SMOTE)与二叉树多类支持向量机(BTSVM)相结合的入侵检测算法来解决实际应用中经常遇到的类别不平衡的分类问题.该方法首先对不平衡类别的训练集使用BTSVM分类,然后对求出各分类器中的支持向量使用SMOTE方法进行向上采样,最后用不平衡类别的测试集在新的分类模型中进行测试.实验结果表明本算法能够有效地提高不平衡数据集的分类性能.