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研討會內容

研討會名稱【生統中心 專題演講】A Classification Method based on Finite Mixture Models for Early Cancer Detection
開始日期2017-05-19 12:30:00
結束日期2017-05-19 14:00:00
活動說明在癌症研究中，開發可納入多種診斷性生物標記（biomarker）並有效檢測出早期癌症的統計分類模型（classification models）深具意義。許多現有基於有母數ROC（Receiver Operating Characteristic）分析的分類方法在文獻中已得到廣泛的應用和討論。然而這些方法經常依賴限制性假設而可能無法檢測出早期癌症。其中，最常見的限制性假設是生物標記的常態性。本文中，我們於finite mixture models的框架下提出了一種新的分類方法，可以納入多種生物標記於一個混合，並大幅增加ROC曲線下的面積。由於所提出的方法對生物標記的分佈沒有假設，此方法可以同時為離散的和連續的生物標記提供更廣泛的架構，並明顯提高分類的準確性。模擬研究表明，所提出的方法優於其他現有方法且具有更高的正確分類率。我們並以Fe/Fe3O4-based nanoplatforms活體外測定檢測早期癌症的研究之資料為例，來說明所提出的方法。
【講師】堪薩斯州立大學統計學系 許緯文 助理教授
學歷：密西根州立大學博士
*Research Interests
Methodologies
1.Two-component Mixture Models
2.Hypothesis Testing
3.Empirical Processes
4.Longitudinal and Correlated Data Analysis
Subject Matter Applications
1.Dental Caries Research
2.Cancer Research
3.Geriatric Research
4.Environmental Exposure Research
【時間】106/05/19(五)下午12:30-14:00
【地點】臺北醫學大學杏春樓6202教室
主要聯絡Mailsilvia@tmu.edu.tw
參考連結
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