KEYORDS Blandning av experter; Förstärkt självorganisering inkrementellt neurala nätverk; Leukemi klassificering Mål: Nyligen gjorda framsteg inom området biomedicin, särskilt inom genomik, har lett till en ökning av den information som finns tillgänglig för att genomföra expression analys. Uttrycksanalys är en teknik som används i transkriptomik, en gren av genomik som behandlar studien av budbärare ribonukleinsyra (mRNA) och extraktion av information som finns i generna. Denna ökning av informationen återspeglas i exon matriser, som kräver användning av nya tekniker för att extrahera informationen. Syftet med denna studie är att ge ett verktyg baserat på en blandning av experter modell som gör det möjligt att analysera informationen i exon matriser, från vilken automatiska klassificeringar för beslutsstöd i diagnoser av leukemi patienter kan göras. Den föreslagna modellen integrerar flera kooperativa algoritmer som kännetecknas av deras effektivitet för databehandling, filtrering, klassificering och kunskapsutvinning. Cancerinstitutet vid universitetet i Salamanca arbetar för att utveckla verktyg för att automatisera utvärderingen av data och för att underlätta analys av information. Detta förslag är ett steg framåt i denna riktning och det första steget mot utvecklingen av en blandning av experter verktyg som integrerar olika kognitiva och statistiska metoder för att hantera analysen av exon matriser. Den blandning av experter modell som presenteras i detta arbete ger stor kapacitet för lärande och anpassning till egenskaperna hos problemet i beaktande, med hjälp av nya algoritmer i varje skede av analysprocessen som enkelt kan konfigureras och kombineras, och ger resultat som särskilt förbättrar de som tillhandahålls av de befintliga metoderna för exon matriser analys. Material och metoder: Materialet som används består av data från exon matriser som tillhandahålls av Cancer Institute som innehåller prover från leukemipatienter. Den metod som används består av ett system som bygger på en blandning av experter. Var och en av experterna innehåller nya artificiell intelligens tekniker som förbättrar processen av
För att hitta önskat beteende för vårt system, kan vi revidera strukturen av de blandningar av experter som används i artificiell intelligens, som slår samman informationen baserat på den utdata som tillhandahålls av flera experter REF.
Model of experts for decision support in the diagnosis of leukemia patients
{'venue': 'Artificial intelligence in medicine', 'journal': 'Artificial intelligence in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}