論文の概要: Sickle-cell disease diagnosis support selecting the most appropriate
machinelearning method: Towards a general and interpretable approach for
cellmorphology analysis from microscopy images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04511v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 11:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 05:14:44.133784
- Title: Sickle-cell disease diagnosis support selecting the most appropriate
machinelearning method: Towards a general and interpretable approach for
cellmorphology analysis from microscopy images
- Title（参考訳）: 最も適切な機械学習方法を選択するシックル細胞病診断支援--顕微鏡画像からの細胞形態解析のための汎用的かつ解釈可能なアプローチに向けて
- Authors: Nata\v{s}a Petrovi\'c, Gabriel Moy\`a-Alcover, Antoni Jaume-i-Cap\'o,
Manuel Gonz\'alez-Hidalgo
- Abstract要約: 本稿では,最先端技術に基づく分類手法と特徴の選択手法を提案する。
当科では,他の研究例に応用できる病原体疾患のサンプルを用いて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this work we propose an approach to select the classification method and
features, based on the state-of-the-art, with best performance for diagnostic
support through peripheral blood smear images of red blood cells. In our case
we used samples of patients with sickle-cell disease which can be generalized
for other study cases. To trust the behavior of the proposed system, we also
analyzed the interpretability.
We pre-processed and segmented microscopic images, to ensure high feature
quality. We applied the methods used in the literature to extract the features
from blood cells and the machine learning methods to classify their morphology.
Next, we searched for their best parameters from the resulting data in the
feature extraction phase. Then, we found the best parameters for every
classifier using Randomized and Grid search.
For the sake of scientific progress, we published parameters for each
classifier, the implemented code library, the confusion matrices with the raw
data, and we used the public erythrocytesIDB dataset for validation. We also
defined how to select the most important features for classification to
decrease the complexity and the training time, and for interpretability purpose
in opaque models. Finally, comparing the best performing classification methods
with the state-of-the-art, we obtained better results even with interpretable
model classifiers.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,赤血球の末梢血スメア画像を用いた診断支援において,最先端技術に基づいて分類方法と特徴を選択する手法を提案する。
本症例では,シックル細胞病患者のサンプルを用い,他の症例に一般化した。
また,提案手法の動作を信頼するために,解釈可能性も分析した。
高い機能品質を確保するため,顕微鏡画像の事前処理と分割を行った。
血液細胞から特徴を抽出するために文献で用いられる手法と,その形態を分類するために機械学習法を適用した。
次に,特徴抽出フェーズで得られたデータから最適なパラメータを探索した。
そして、ランダム化とグリッド検索を用いて、各分類器の最適なパラメータを見つけました。
科学的進歩のために,各分類器のパラメータ,実装されたコードライブラリ,生データとの混乱行列を公表し,検証のために公開のerythrocytesidbデータセットを用いた。
また,分類のための最も重要な特徴の選択方法を定義し,複雑さとトレーニング時間を減らし,不透明なモデルにおける解釈可能性の目的を明らかにした。
最後に, 最善の分類法と最先端の分類法を比較し, 解釈可能なモデル分類器を用いても良好な結果を得た。
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