摘要
近年來生物資訊(Bioinformatics)以驚人速度成長，已成爲專家學者相當重視的科學領域，其中以癌症醫學相關研究特別受到矚目。目前癌症醫學的相關的文獻中潛藏著大量珍貴的癌症知識，可以透過文件探勘技術將隱藏於文獻資料中癌症知識發掘出來。現階段於文件探勘領域裡，文件分類之技術已廣泛地應用在基因名稱分析及醫學文件分類，本研究實驗主要以倒傳遞類神經網路(BP-NN)分類技術爲基礎，結合Sanger資料庫中的Cancer Gene Census資訊，針對PubMed資料庫類的癌症基因醫學文獻，發掘其癌症疾病類別中子類別與基因之關聯性。 本研究將以白血病作爲主要探討之癌症疾病，依據Cancer Gene Census資訊，將白血病分成八個類別(AML、ALL、CML、CLL、AML&ALL、AML&CML、ALL&CML、ALL&CLL)。白血病基因文獻將依據此八個類別進行分類與效能評估，證實BP-NN之分類架構，有較精確的分類效能。
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延伸閱讀
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