6、生物成像中的计算方法与数据管理

生物成像中的计算方法与数据管理

1. 特征选择与分类器评估

在生物成像的模式识别中，特征选择至关重要。研究人员采用基于信息内容的SDA特征排名方法，按照排名从高到低逐步添加特征，以此比较分类器的性能。这是一种经典的模式识别方法，用于确定对于特定分类器和特定任务而言，多少特征才是足够的。同时，研究还得出分类器适应更多噪声特征的能力取决于特征空间本身。

此外，相关工作还基于统计配对t检验对分类器进行评估，结果表明具有指数RBF核的支持向量机（SVM）在不同的亚细胞定位特征集上表现最为稳定。

2. 其他方法及未来展望

2.1 进化计算

进化计算是机器学习的一个关键范式，但在生物成像中尚未充分发挥其潜力。像遗传算法（GA）、遗传编程（GP）及其变体，如蚁群优化、粒子群优化、基于“部落”的全局GA等都属于这一类。目前只有少数近期工作报道了这些技术在分割、特征选择和分类方面的成功应用。

2.2 贝叶斯学习

贝叶斯学习领域在细胞分类研究方面投入较少，但可能会取得成功。因为细胞定位可以很容易地表示为与周围生物过程、注入药物和抗原之间的因果关系。

3. 细胞活动识别：动态与跟踪

3.1 细胞过程的复杂性

细胞过程异质且复杂，但却高度有序。为了在系统层面理解分子机制，如细胞迁移和信号转导，需要使用客观的计算工具对细胞过程的复杂时空行为进行数据挖掘。细胞迁移不仅涉及运动，还包括形状变化（形态发生）以及不同层面的相互作用。

3.2 计算分析流程

有研究提出了一套完整的计算方法流程，用于分析细胞迁移和动态