诊断标志物的估计
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101828188A

    公开(公告)日:2010-09-08

    申请号:CN200880111784.8

    申请日:2008-10-14

    CPC classification number: G16H50/50 G06F19/00

    Abstract: 本发明涉及一种用于估计例如蛋白质的特定生物标志物的浓度或浓度变化的方法。该估计通过为数学模型提供来自对例如其它蛋白质的其它生物标志物的测量的数据来执行。因此取代测量这些特定蛋白质的是,可以使用该模型来估计它们。所估计的蛋白质可以与其它临床数据一起在能够提供对例如患者疾病的信息或估计的另一个模型中使用。

    样本数据的分类
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102016881B

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN200980114561.1

    申请日:2009-04-21

    CPC classification number: G06K9/623 G06F19/18 G06F19/20 G06F19/24 G06K9/6272

    Abstract: 提供一种用于对生物分子数据进行分类的分类系统(100)。该系统的输入端接收待分类样本的多个特征(102)和多个相应的误差估计(104)。统计模块(106)将概率密度函数(108)与所述特征相关联,其中所述概率密度函数的方差(variance)依赖于所述误差估计。复制模块(110)产生所述样本的多个扰动的(perturbed)副本(replicas)(112),其中所述特征根据对应的各个概率密度函数被随机扰动。分类器(114)基于所述扰动的特征对所述扰动的副本进行分类。分析器(118)基于对所述分类的副本(116)的统计分析将待分类的样本进行分类以获得样本分类(120)。

    样本数据的分类
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102016881A

    公开(公告)日:2011-04-13

    申请号:CN200980114561.1

    申请日:2009-04-21

    CPC classification number: G06K9/623 G06F19/18 G06F19/20 G06F19/24 G06K9/6272

    Abstract: 提供一种用于对生物分子数据进行分类的分类系统(100)。该系统的输入端接收待分类样本的多个特征(102)和多个相应的误差估计(104)。统计模块(106)将概率密度函数(108)与所述特征相关联,其中所述概率密度函数的方差(variance)依赖于所述误差估计。复制模块(110)产生所述样本的多个扰动的(perturbed)副本(replicas)(112),其中所述特征根据对应的各个概率密度函数被随机扰动。分类器(114)基于所述扰动的特征对所述扰动的副本进行分类。分析器(118)基于对所述分类的副本(116)的统计分析将待分类的样本进行分类以获得样本分类(120)。

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