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저자정보
Hwang, Grace J. (Department of Computer Science and Information Engineering, Fu Jen University) Huang, Chuan-Ching (Department of Computer Science and Information Engineering, Fu Jen University) Chen, Ta Jen (Department of Computer Science and Information Engineering, Fu Jen University) Yue, Jack C. (Department of Statistics, National Chengchi University) Ivan Chang, Yuan-Chin (Institute of Statistical Science, Academia Sinica) Adam, Bao-Ling (Center for Biotechnology and Genomic Medicine, Medical College of Georgia)
저널정보
한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 학술대회 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
발행연도
2005.1
수록면
319 - 324 (6page)

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An integrated approach for prostate cancer detection using proteomic data is presented. Due to the high-dimensional feature of proteomic data, the discrete wavelet transform (DWT) is used in the first-stage for data reduction as well as noise removal. After the process of DWT, the dimensionality is reduced from 43,556 to 1,599. Thus, each sample of proteomic data can be represented by 1599 wavelet coefficients. In the second stage, a voting method is used to select a common set of wavelet coefficients for all samples together. This produces a 987-dimension subspace of wavelet coefficients. In the third stage, the Autoassociator algorithm reduces the dimensionality from 987 to 400. Finally, the artificial neural network (ANN) is applied on the 400-dimension space for prostate cancer detection. The integrated approach is examined on 9 categories of 2-class experiments, and also 3- and 4-class experiments. All of the experiments were run 10 times of ten-fold cross-validation (i. e. 10 partitions with 100 runs). For 9 categories of 2-class experiments, the average testing accuracies are between 81% and 96%, and the average testing accuracies of 3- and 4-way classifications are 85% and 84%, respectively. The integrated approach achieves exciting results for the early detection and diagnosis of prostate cancer.

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