論文の概要: Spitzoid Lesions Diagnosis based on GA feature selection and Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04745v2
• Date: Wed, 3 Jun 2020 13:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:04:36.163278
• Title: Spitzoid Lesions Diagnosis based on GA feature selection and Random Forest
• Title（参考訳）: GA特徴選択とランダムフォレストに基づくスピッツイド病変診断
• Authors: Abir Belaala (LINFI Laboratory, Biskra University), Labib Sadek (Terrissa LINFI Laboratory, Biskra University), Noureddine Zerhouni (FEMTO-ST Institute, CNRS - UFC / ENSMM / UTBM, Automatic Control and Micro-Mechatronic Systems), Christine Devalland (Service of Anatomy and Pathology Cytology)
• Abstract要約: 本研究の目的は,スピッツイド病変の診断を支援する人工知能モデルを開発することである。 本研究で提案したシステムを評価するために,私的スピッツイド病変データセットが用いられている。 SMOTE-GA-RFモデルとGA-16の特徴は精度0.97, F-measure 0.98, AUC 0.98, G-mean 0.97で優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spitzoid lesions broadly categorized into Spitz Nevus (SN), Atypical Spitz Tumors (AST), and Spitz Melanomas (SM). The accurate diagnosis of these lesions is one of the most challenges for dermapathologists; this is due to the high similarities between them. Data mining techniques are successfully applied to situations like these where complexity exists. This study aims to develop an artificial intelligence model to support the diagnosis of Spitzoid lesions. A private spitzoid lesions dataset have been used to evaluate the system proposed in this study. The proposed system has three stages. In the first stage, SMOTE method applied to solve the imbalance data problem, in the second stage, in order to eliminate irrelevant features; genetic algorithm is used to select significant features. This later reduces the computational complexity and speed up the data mining process. In the third stage, Random forest classifier is employed to make a decision for two different categories of lesions (Spitz nevus or Atypical Spitz Tumors). The performance of our proposed scheme is evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, G-mean, F- measure, ROC and AUC. Results obtained with our SMOTE-GA-RF model with GA-based 16 features show a great performance with accuracy 0.97, F-measure 0.98, AUC 0.98, and G-mean 0.97.Results obtained in this study have potential to open new opportunities in diagnosis of spitzoid lesions.
• Abstract（参考訳）: Spitzoid lesions は Spitz Nevus (SN), Atypical Spitz tumors (AST), Spitz Melanomas (SM) に大別された。 これらの病変の正確な診断は、皮膚病理学者にとって最も難しい課題の1つであり、両者の類似性が高いためである。 データマイニング技術は、複雑性が存在するような状況にうまく適用されます。 本研究の目的は、スピッツァード病変の診断を支援する人工知能モデルの開発である。 本研究で提案するシステムを評価するために,splitzoid lesionsデータセットを用いた。 提案システムには3つの段階がある。 第1段階では、無関係な特徴を排除するために、第2段階で不均衡なデータ問題を解決するためにSMOTE法を適用し、遺伝的アルゴリズムを用いて重要な特徴を選択する。 これは後に計算の複雑さを減らし、データマイニングプロセスを高速化する。 第3段階ではランダム森林分類器を用いて2種類の病変(Spitz nevus または非定型Spitz tumors)を判定する。 提案手法の性能は,精度,感度,特異度,G平均,F-測度,ROC,AUCを用いて評価した。 SMOTE-GA-RFモデルとGA-16の特徴は精度0.97, F-measure 0.98, AUC 0.98, G-mean 0.97で良好な成績を示した。

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