کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6920919 | 864480 | 2016 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A robust aCGH data recovery framework based on half quadratic minimization
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper presents a general half quadratic framework for simultaneous analysis of the whole array comparative genomic hybridization (aCGH) profiles in a data set. The proposed framework accommodates different M-estimation loss functions and two underlying assumptions for aCGH profiles of a data set: sparsity and low rank. Using M-estimation loss functions, this framework is more robust to various types of noise and outliers. The solution of the proposed framework is given by half quadratic (HQ) minimization. To hasten this procedure, accelerated proximal gradient (APG) is utilized. Experimental results support the robustness of the proposed framework in comparison to the state-of-the-art algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 70, 1 March 2016, Pages 58-66
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 70, 1 March 2016, Pages 58-66
نویسندگان
Majid Mohammadi, Ghosheh Abed Hodtani,