中文摘要：

SELDI-TOF 蛋白质谱技术为疾病的早期诊断提供了重要依据。 本项目针对恶性肿瘤早期诊断中 SELDI-TOF 蛋白质谱数据的分析问题，研究如何充分提取蛋白质谱数据中的判别特征，寻找分类策略的有效建模方法。主要研究内容包括（1）SELDI-TOF蛋白质谱数据的采集和预处理。（2）基于模式分类技术的SELDI-TOF蛋白质谱数据判别特征提取研究。（3）与肿瘤相关的蛋白质谱多层次特征选择研究。项目组着重在基于小波分解和递归框架下的SELDI-TOF蛋白质谱特征提取/选择技术、基于稀疏表示的SELDI-TOF质谱判别特征提取/选择技术等方面开展了详细的研究，形成了一系列理论成果。同时为了提高成果的实用性和通用性，便于研究的更深一步开展，项目组还着手研发了具有自主创新和知识产权的肿瘤分子诊疗平台，从理论和实践两个层面推进研究的进展。该项目研究不仅在公共数据上进行了理论创新，同时还基于现有的独立数据开展工作。在合作单位的大力协助下，研究拥有充足、稳定的病例数据假以支撑。一系列研究成果将有助于提高恶性肿瘤早期诊断、早期预警的准确性和可靠性，具有重要的理论和现实意义。